Ответ 1
Если я правильно понял, вы можете сделать это:
import numpy as np
from matplotlib import pyplot
means = [26.82,26.4,61.17,61.55] # Mean Data
stds = [(0,0,0,0), [4.59,4.39,4.37,4.38]] # Standard deviation Data
peakval = ['26.82','26.4','61.17','61.55'] # String array of means
ind = np.arange(len(means))
width = 0.35
colours = ['red','blue','green','yellow']
pyplot.figure()
pyplot.title('Average Age')
pyplot.bar(ind, means, width, color=colours, align='center', yerr=stds, ecolor='k')
pyplot.ylabel('Age (years)')
pyplot.xticks(ind,('Young Male','Young Female','Elderly Male','Elderly Female'))
def autolabel(bars,peakval):
for ii,bar in enumerate(bars):
height = bars[ii]
pyplot.text(ind[ii], height-5, '%s'% (peakval[ii]), ha='center', va='bottom')
autolabel(means,peakval)
pyplot.show()
Результат:
Это работает, потому что вы можете пройти как yerr
a 2xN
список, представляющий положительные и отрицательные "смещения", см. документацию .