Làm thế nào để vẽ âm thanh chỉ là thanh lỗi tích cực với pyplot.bar?

Question

Tôi đang cố gắng vẽ 4 giá trị trung bình với các thanh lỗi dương và giá trị lớn nhất trong cốt truyện.

means = [26.82,26.4,61.17,61.55]   # Mean Data 
stds = [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') 
for i in range(len(means)): 
    pyplot.bar(ind[i],means[i],width,color=colours[i],align='center',yerr=stds[i],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)  

Tuy nhiên, tôi không thể tìm hiểu cách chỉ vẽ các thanh lỗi dương. Vì vậy, tôi kết thúc với một đồ thị như thế này:

Bất kỳ lời đề nghị sẽ được đánh giá rất nhiều.

Answer 1

Nếu tôi hiểu đúng, bạn có thể làm điều này:

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() 

Kết quả:

Nó hoạt động vì bạn có thể vượt qua như yerr một danh sách 2xN, đại diện cho "offsets tích cực và tiêu cực ", xem documentation.