matplotlib 条形图，每个条具有不同的误差线

Question

我正在尝试创建一个条形图来显示每个组的 95% 置信区间。显然，由于它们是 95% 的置信区间，因此它们是不对称的。但是，我遇到的问题是我无法弄清楚如何使每个组（即每个条）的每个 95%CI 条都不同，因为显然每个条都不同。

我的代码如下：

meanPassivePSE = np.mean(PSE_PASSIVE)
stdPassivePSE = np.std(PSE_PASSIVE)
meanActivePSE= np.mean(PSE_ACTIVE_HUMAN)
stdActivePSE = np.std(PSE_ACTIVE_HUMAN)
meanRoboticPSE=np.mean(PSE_ACTIVE_ROBOT)
stdRoboticPSE = np.std(PSE_ACTIVE_ROBOT)


#95%conf intervals

confInterval95Passive = stats.norm.interval(0.95, loc=meanPassivePSE, scale=stdPassivePSE/np.sqrt(len(PSE_PASSIVE)))
confInterval95Active = stats.norm.interval(0.95, loc=meanActivePSE, scale=stdActivePSE/np.sqrt(len(PSE_ACTIVE_HUMAN)))
confInterval95Robot = stats.norm.interval(0.95, loc=meanRoboticPSE, scale=stdRoboticPSE/np.sqrt(len(PSE_ACTIVE_ROBOT)))


conditions = 'Passive', 'Active Human', 'Active Robot'
yPos = np.arange(len(conditions))
PSE = [meanPassivePSE, meanActivePSE, meanRoboticPSE]


plt.bar(yPos, PSE, align='center', alpha=0.5, color=('g','b','r'), yerr = (????) )
#plt.errorbar(confInterval95Passive[0], confInterval95Passive[1])

plt.xticks(yPos,conditions)
plt.ylabel('Point of Subject Equality (ms)')
plt.title('Average Point of Subjective Equality in each Condition')
plt.show()

因此，例如：

`confInterval95Passive[0],confInterval95Passive[1] = 2.71596442574 4.13221200188`

但是对于三组（被动、主动和机器人）中的每一组，这些统计数据都是不同的。那么如何使条形图具有三个不同的条，三个不同且不对称的误差条？我认为它应该在 'yerr=' 参数中处理？

感谢您的帮助！！

Answer 1

我是这样解决问题的：

yerrs = [[meanPassivePSE-confInterval95Passive[0], confInterval95Active-confInterval95Active[0], confInterval95Robot-confInterval95Robot[0]],
[[confInterval95Passive[1]-meanPassivePSE, confInterval95Active[1]-confInterval95Active, confInterval95Robot[1]-confInterval95Robot]]

ax.errorbars 使用从平均值
因此计算出的置信区间需要用平均值来规范化
稍后 ax.errorbars adds/substracts 再次使用这些值。

现在可以将参数放入 bar()-方法

plt.bar(yPos, PSE, align='center', alpha=0.5, color=('g','b','r'), yerr = yerrs )

matplotlib 条形图，每个条具有不同的误差线

matplotlib bar chart with different error bars for each bar

python

matplotlib

bar-chart

analysis