Python- Как добавить «усы» в точку?

Question

Вопрос

У меня есть точка участка, который я сделал из импортированных данных. Один набор данных показывает временные ряды средств для разных членов набора данных, а другой показывает стандартное отклонение (SD) этих членов на каждом временном шаге, прежде чем средства были приняты. Мой советник хочет, чтобы я добавил «бакенбарды», которые показывают +/- 1 SD для точек, представляющих средства. Ниже приводится упрощенный, рабочий пример.

код (пример)

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib inline 

#Generate some data 
x = np.empty((7,9)) 
for i in range(7): 
    x[i,:] = np.arange(1,10,(1+(i*.02))) 
print x 

#Find standard devs down each column 
std = np.std(x,axis=0)*5 
print std 

#Get the mean of x data down each column 
xmean = np.mean(x,axis=0) 
print xmean 

#Plot xmean data & x's stan. devs 
legendlabels = ['Mean of members','S.D. of members'] 
time = np.arange(0,9) 
fig, ax = plt.subplots(figsize=(11,6)) 
data1 = ax.scatter(time,xmean,s=70,color='k',marker='^') 
data2 = ax.scatter(time,std, s=70,color='k') 
ax.legend([data1,data2],legendlabels,loc=2) 
ax.grid() 
plt.show() 

SD-умножали на 5, так нитевидных кристаллов, при добавлении, может фактически быть видимым. Результат должен выглядеть следующим образом.

Вопрос

Как я могу добавить усов на треугольники, которые представляют собой +/- 1, соответствующий SD (значения ниже кругов)? Учитывая мой фактические данные не показан диапазон вдоль оси у, я не думаю, что коробка сюжет будет работать лучше всего для этого ...

Answer 1

Вы можете добавить планки погрешностей с:

ax.errorbar(time, xmean, yerr=std) 

Если yerr является 1D массив размера time, планки погрешностей нарисованы на +/- yerr по отношению к данным (xmean) (http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.errorbar):

Если скалярное число, длина (N), массив-подобный объект , или Nx1 , подобный массиву obje ct, errorbars рисуются на +/- значение относительное к данным.

С вашим кодом, что приводит к:

Для получения дополнительной информации см этих примеров: http://matplotlib.org/1.2.1/examples/pylab_examples/errorbar_demo.html