Matplotlib errorbar()-Funktion

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errorbar()Wird verwendet, um Liniendiagramme mit Fehlerbalken zu zeichnen, die den Unsicherheitsbereich der Messwerte an den Datenpunkten anzeigen.

Weit verbreitet in wissenschaftlichen Experimenten, statistischer Analyse und Visualisierung technischer Daten.

Funktionsdefinition

pyplot-Schnittstelle

matplotlib.pyplot.errorbar(x, y, yerr=None, xerr=None, fmt='',
    ecolor=None, elinewidth=None, capsize=None, barsabove=False,
    lolims=False, uplims=False, xlolims=False, xuplims=False,
    errorevery=1, capthick=None, *, **kwargs)

Axes-Schnittstelle

Axes.errorbar(x, y, yerr=None, xerr=None, fmt='', ecolor=None,
    elinewidth=None, capsize=None, barsabove=False, lolims=False,
    uplims=False, xlolims=False, xuplims=False, errorevery=1,
    capthick=None, *, **kwargs)

Parameterbeschreibung

Parameter	Type	Beschreibung
x, y	array-ähnlich	Datenpunktkoordinaten
yerr / xerr	float oder array-ähnlich	Fehler in y-/x-Richtung. Ein Skalar bedeutet denselben Fehler für alle Punkte; ein Array bedeutet unabhängige Fehler für jeden Punkt. Ein 2D-Array kann untere und obere Fehler als [lo, hi] angeben.
fmt	str	Formatzeichenfolge für Datenpunkte, z. B. 'o' (Kreis), 's' (Quadrat), 'o-' (Kreis + Linie).
ecolor	color	Farbe der Fehlerbalkenlinien.
elinewidth	float	Breite der Fehlerbalkenlinien.
capsize	float	Länge der Fehlerbalken-Endlinien (in Punkten).
capthick	float	Dicke der Fehlerbalken-Endlinien.
barsabove	bool	Wenn True, werden Fehlerbalken über den Datenpunkten gezeichnet.
lolims / uplims	array-ähnlich von bool	Markiere die untere/obere Grenze in y-Richtung (nur einseitige Pfeile).
xlolims / xuplims	array-ähnlich von bool	Markiere die untere/obere Grenze in x-Richtung.
errorevery	int	Zeichne Fehlerbalken alle paar Datenpunkte (reduziert visuelle Überladung bei dichten Daten).

errorbar() gibt einErrorbarContainerObjekt zurück, das(plotline, caplines, barlinecols)separaten Zugriff auf die Hauptlinie und die Fehlerbalkenlinien ermöglicht.

Anwendungsbeispiele

Beispiel 1: Einfache Fehlerbalken

Beispiel

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([3.5, 5.2, 4.8, 6.1, 7.3])
y_err = np.array([0.3, 0.5, 0.4, 0.6, 0.5]) # Fehler für jeden Punkt

fig, ax = plt.subplots(layout='constrained')

# Liniendiagramm mit Fehlerbalken zeichnen
ax.errorbar(x, y, yerr=y_err,
fmt='o-', # Kreise + Linie
color='steelblue',
ecolor='gray', # Farbe der Fehlerbalken
elinewidth=1.5, # Linienbreite der Fehlerbalken
capsize=5, # Länge der Kappenlinie
capthick=1.5,
markersize=8,
label='Messung')

ax.set_title('Fehlerbalkendiagramm mit y-Fehlern')
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.legend()
ax.grid(True, alpha=0.3)
plt.show()

Beispiel 2: Ungleiche Fehler (unterschiedliche obere und untere)

Beispiel

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(5)
y = np.array([10, 12, 9, 15, 13])

# 2D-Array: Erste Zeile ist untere Fehlergrenze, zweite Zeile ist obere Fehlergrenze
y_err = np.array([[0.5, 0.8, 0.6, 1.0, 0.7], # Unterer Fehler
[1.5, 1.2, 2.0, 0.8, 1.3]]) # Oberer Fehler

fig, ax = plt.subplots(layout='constrained')

ax.errorbar(x, y, yerr=y_err,
fmt='s', # Quadratischer Marker, keine Linie
color='coral',
ecolor='black',
capsize=6,
markersize=10,
markerfacecolor='white',
markeredgewidth=1.5,
label='Asymmetrischer Fehler')

ax.set_title('Asymmetrische Fehlerbalken (unterschiedliche obere/untere)')
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.legend()
ax.grid(True, alpha=0.3)
plt.show()

Beispiel 3: Bidirektionale Fehlerbalken (Fehler in x- und y-Richtung)

Beispiel

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(42)
x = np.arange(8)
y = 2 * x + 1 + np.random.randn(8) * 2
x_err = np.full(8, 0.3) # Fehler in x-Richtung (für alle Punkte gleich)
y_err = np.random.rand(8) * 3 # Fehler in y-Richtung (für jeden Punkt unterschiedlich)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 5), layout='constrained')

ax.errorbar(x, y,
xerr=x_err, # Fehler in x-Richtung
yerr=y_err, # Fehler in y-Richtung
fmt='o',
color='#8e44ad',
ecolor='gray',
capsize=4,
markersize=8,
label='2D-Fehler')

ax.set_title('Fehlerbalken in X- und Y-Richtung')
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.legend()
ax.grid(True, alpha=0.3)
plt.show()

Beispiel 4: Verwendung von errorevery zur Reduzierung von visuellem Durcheinander

Beispiel

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Dichte Datenpunkte (100 Punkte)
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x) + np.random.randn(100) * 0.1
y_err = np.full(100, 0.15)

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 4),
layout='constrained')

# Linker Plot: Fehlerbalken für jeden Punkt anzeigen (zu dicht)
ax1.errorbar(x, y, yerr=y_err, fmt='o', markersize=3,
capsize=2, elinewidth=0.5, errorevery=1)
ax1.set_title('errorevery=1 (zu dicht)')

# Rechter Plot: an jedem 8. Punkt einen Fehlerbalken anzeigen
ax2.errorbar(x, y, yerr=y_err, fmt='o', markersize=3,
capsize=2, elinewidth=0.5, errorevery=8)
ax2.set_title('errorevery=8 (sauberer)')

for ax in [ax1, ax2]:
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.grid(True, alpha=0.3)

plt.show()

Häufig gestellte Fragen

Verschiedene Formen von yerr?

Skalar: gleicher Fehler für alle Punkte.

1D-Array (N,): symmetrischer Fehler für jeden Punkt (oberer und unterer sind gleich).

2D-Array (2, N): erste Zeile ist unterer Fehler, zweite Zeile ist oberer Fehler.

Was tun, wenn Sie keine Linien zwischen Datenpunkten möchten?

wirdfmtLegen Sie ein Nur-Marker-Format fest, z. B.,'o'、's'、'^', wobei der Linienstil-Teil weggelassen wird.

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