Python nos proporciona una variedad de bibliotecas donde Matplotlib es una de ellas. Se utiliza con fines de visualización de datos. En este artículo, configuraremos diferentes colores de barra de error en el gráfico de barras en Matplotlib.
Barras de error en Matplotlib
Varios gráficos de matplotlib, como gráficos de barras, gráficos de líneas pueden usar barras de error. Las barras de error se utilizan para mostrar la precisión de las medidas o los valores calculados. Sin barras de error, el gráfico creado con matplotlib a partir de un conjunto de valores parece ser de alta precisión o alta confianza.
Sintaxis: matplotlib.pyplot.errorbar(x, y, yerr=Ninguno, xerr=Ninguno, fmt=”, ecolor=Ninguno, elinewidth=Ninguno, capsize=Ninguno, barsabove=False, lolims=False, uplims=False, xlolims= Falso, xuplims=False, errorevery=1, capthick=Ninguno, \*, data=Ninguno, \*\*kwargs)
Parámetros: Este método acepta los siguientes parámetros que se describen a continuación:
- x, y: estos parámetros son las coordenadas horizontales y verticales de los puntos de datos.
- ecolor: este parámetro es un parámetro opcional. Y es el color de las líneas de la barra de error con el valor predeterminado NINGUNO.
- elinewidth: este parámetro también es un parámetro opcional. Y es el ancho de línea de las líneas de la barra de error con el valor predeterminado NINGUNO.
- capsize: este parámetro también es un parámetro opcional. Y es la longitud de los límites de la barra de error en puntos con valor predeterminado NINGUNO.
- barsabove: este parámetro también es un parámetro opcional. Contiene el valor booleano True para trazar barras de error sobre los símbolos de trazado. Su valor predeterminado es False.
Cómo establecer diferentes colores de barra de error en el gráfico de barras en Matplotlib
Ejemplo 1:
Paso 1: crea un gráfico de barras al principio.
Python3
# import matplotlib package import matplotlib.pyplot as plt # Store set of values in x # and height for plotting # the graph x = range(4) height = [ 3, 6, 5, 4] # using tuple unpacking # to grab fig and axes fig, ax = plt.subplots() # Creating the bar plot # with opacity=0.1 ax.bar(x, height, alpha = 0.1)
Producción:
Paso 2: Agrega Barra de Error a cada uno de los puntos:
Python3
# import matplotlib package import matplotlib.pyplot as plt # Store set of values in x # and height for plotting # the graph x= range(4) height=[ 3, 6, 5, 4] # using tuple unpacking # to grab fig and axes fig, ax = plt.subplots() # Creating the bar plot # with opacity=0.1 ax.bar(x, height, alpha = 0.1) # Zip function acts as an # iterator for tuples so that # we are iterating through # each set of values in a loop for pos, y, err in zip(x, height, error): ax.errorbar(pos, y, err, lw = 2, capsize = 4, capthick = 4, color = "green") # Showing the plotted error bar # plot with same color which is # green plt.show()
Producción:
Paso 3: Establecer diferentes colores de barra de error en el gráfico de barras (Ejemplo 1):
Python3
# importing matplotlib import matplotlib.pyplot as plt # Storing set of values in # x, height, error and colors for plotting the graph x= range(4) height=[ 3, 6, 5, 4] error=[ 1, 5, 3, 2] colors = ['red', 'green', 'blue', 'black'] # using tuple unpacking # to grab fig and axes fig, ax = plt.subplots() # plotting the bar plot ax.bar( x, height, alpha = 0.1) # Zip function acts as an # iterator for tuples so that # we are iterating through # each set of values in a loop for pos, y, err, colors in zip(x, height, error, colors): ax.errorbar(pos, y, err, lw = 2, capsize = 4, capthick = 4, color = colors) # Showing the plotted error bar # plot with different color plt.show()
Producción:
Ejemplo 2: Establecer diferentes colores de barra de error en el gráfico de barras:
Python3
# importing matplotlib package
import matplotlib.pyplot as plt
# importing the numpy package
import numpy as np
# Storing set of values in
# names, x, height,
# error and colors for plotting the graph
names= ['Bijon', 'Sujit', 'Sayan', 'Saikat']
x=np.arange(4)
marks=[ 60, 90, 55, 46]
error=[ 11, 15, 5, 9]
colors = ['red', 'green', 'blue', 'black']
# using tuple unpacking
# to grab fig and axes
fig, ax = plt.subplots()
# plotting the bar plot
ax.bar(x, marks, alpha = 0.5,
color = colors)
# Zip function acts as an
# iterator for tuples so that
# we are iterating through
# each set of values in a loop
for pos, y, err, colors in zip(x, marks,
error, colors):
ax.errorbar(pos, y, err, lw = 2,
capsize = 4, capthick = 4,
color = colors)
# Showing the plotted error bar
# plot with different color
ax.set_ylabel('Marks of the Students')
# Using x_ticks and x_labels
# to set the name of the
# students at each point
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(names)
ax.set_xlabel('Name of the students')
# Showing the plot
plt.show()
Producción:
Ejemplo 3: Configuración de diferentes colores de barra de error en el gráfico de barras.
Python3
# importing matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
# importing the numpy package
import numpy as np
# Storing set of values in
# names, x, height, error,
# error1 and colors for plotting the graph
names= ['USA', 'India', 'England', 'China']
x=np.arange(4)
economy=[21.43, 2.87, 2.83, 14.34]
error=[1.4, 1.5, 0.5, 1.9]
error1=[0.5, 0.2, 0.6, 1]
colors = ['red', 'grey', 'blue', 'magenta']
# using tuple unpacking
# to grab fig and axes
fig, ax = plt.subplots()
# plotting the bar plot
ax.bar(x, economy, alpha = 0.5,
color = colors)
# Zip function acts as an
# iterator for tuples so that
# we are iterating through
# each set of values in a loop
for pos, y, err,err1, colors in zip(x, economy,
error, error1,
colors):
ax.errorbar(pos, y, err, err1, fmt = 'o',
lw = 2, capsize = 4, capthick = 4,
color = colors)
# Showing the plotted error bar
# plot with different color
ax.set_ylabel('Economy(in trillions)')
# Using x_ticks and x_labels
# to set the name of the
# countries at each point
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(names)
ax.set_xlabel('Name of the countries')
# Showing the plot
plt.show()
Producción:
