Gráfico de barras de error en Python usando Matplotlib

La función de barras de error se utiliza como mejora gráfica que visualiza la variabilidad de los datos trazados en un gráfico cartesiano. Las barras de error se pueden aplicar a los gráficos para proporcionar una capa adicional de detalles sobre los datos presentados. Como se puede ver en los gráficos a continuación. 

Las barras de error lo ayudan a indicar el error estimado o la incertidumbre para dar una idea general de cuán precisa es una medición. Esto se realiza mediante el uso de marcadores dibujados sobre el gráfico original y sus puntos de datos. Para visualizar esta información, las barras de error funcionan dibujando líneas que se extienden desde el centro del punto de datos trazado o el borde con gráficos de barras. La longitud de una barra de error ayuda a revelar la incertidumbre de un punto de datos, como se muestra en el siguiente gráfico. Una barra de error corta muestra que los valores están concentrados, lo que indica que el valor promedio trazado es más probable, mientras que una barra de error larga indicaría que los valores están más dispersos y son menos confiables. también dependiendo del tipo de datos. la longitud de cada par de barras de error tiende a tener la misma longitud en ambos lados; sin embargo, si los datos están sesgados, las longitudes en cada lado estarían desequilibradas.

Las barras de error siempre se ejecutan paralelas a una cantidad de eje de escala, por lo que se pueden mostrar vertical u horizontalmente dependiendo de si la escala cuantitativa está en el eje y o en el eje x si hay dos cantidades de escalas y dos pares de barras de flecha pueden ser utilizado para ambos ejes.  

Veamos un ejemplo de errorbar cómo funciona.

Creación de un gráfico simple.  

# importing matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
 
# making a simple plot
x =[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
y =[1, 2, 1, 2, 1, 2, 1]
 
# plotting graph
plt.plot(x, y)

Producción: 

Ejemplo 1: agregar algún error en el valor y.  

# importing matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
 
 
# making a simple plot
x =[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
y =[1, 2, 1, 2, 1, 2, 1]
 
# creating error
y_error = 0.2
 
# plotting graph
plt.plot(x, y)
 
plt.errorbar(x, y,
             yerr = y_error,
             fmt ='o')

Producción: 

Ejemplo 2: Agregar algún error en el valor x. 

# importing matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
 
# making a simple plot
x =[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
y =[1, 2, 1, 2, 1, 2, 1]
 
# creating error
x_error = 0.5
 
# plotting graph
plt.plot(x, y)
plt.errorbar(x, y,
             xerr = x_error,
             fmt ='o')

Producción: 

Ejemplo 3: Agregar error en x & y  

# importing matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
 
 
# making a simple plot
x =[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
y =[1, 2, 1, 2, 1, 2, 1]
 
# creating error
x_error = 0.5
y_error = 0.3
 
# plotting graph
plt.plot(x, y)
plt.errorbar(x, y,
             yerr = y_error,
             xerr = x_error,
             fmt ='o')

Producción: 

Ejemplo 4: Adición de error de variable en x e y  

# importing matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
 
 
# making a simple plot
x =[1, 2, 3, 4, 5]
y =[1, 2, 1, 2, 1]
 
# creating error
y_errormin =[0.1, 0.5, 0.9,
             0.1, 0.9]
y_errormax =[0.2, 0.4, 0.6,
             0.4, 0.2]
 
x_error = 0.5
y_error =[y_errormin, y_errormax]
 
# plotting graph
# plt.plot(x, y)
plt.errorbar(x, y,
             yerr = y_error,
             xerr = x_error,
             fmt ='o')

Producción: 

Ejemplo 5:  

# import require modules
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
 
# defining our function
x = np.arange(10)/10
y = (x + 0.1)**2
 
# defining our error
y_error = np.linspace(0.05, 0.2, 10)
 
# plotting our function and
# error bar
plt.plot(x, y)
 
plt.errorbar(x, y, yerr = y_error, fmt ='o')

Producción: