matplotlib条形图中极限处的错误条

我试图让误差条显示在置信区间的极限，而不是中间

我想要的是：

但我得到的是：

为了绘制条形图，我使用了以下方法：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(12345)

df = pd.DataFrame([np.random.normal(32000,200000,3650), 
                   np.random.normal(43000,100000,3650), 
                   np.random.normal(43500,140000,3650), 
                   np.random.normal(48000,70000,3650)], 
                  index=[1992,1993,1994,1995])
df1 = df.T
df1.columns = ['1992', '1993','1994','1995']
a = df1.describe()
means = a.loc['mean'].values.tolist()
stdevs = a.loc['std'].values.tolist()
counts = a.loc['count'].values.tolist()
index = np.arange(len(df1.columns))

CI = []
for i in range(len(means)):
    CIval = 1.96*stdevs[i]/(counts[i]**(0.5))
    CI.append(CIval)

#print(means, CI)

plt.figure()
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,10))
ax.set_xticks(index)
ax.set_xticklabels(df1.columns)

plt.bar(index, means, xerr = 0.1, yerr=CI)
plt.tight_layout()
plt.show()

---

错误条按预期显示。您已经为x错误设置了0.1的值，但是在预期的结果图像中，没有x错误条，因此我们可以删除它。其次，我们可以通过调用

plt.bar（）

错误条按预期显示。您已经为x错误设置了0.1的值，但是在预期的结果图像中，没有x错误条，因此我们可以删除它。其次，我们可以通过调用
plt.bar（）

谢谢。将倾覆=和xerr=同时保留会产生奇怪的结果！非常感谢。将倾覆=和xerr=同时保留会产生奇怪的结果！
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(12345)

df = pd.DataFrame([np.random.normal(32000,200000,3650),
                   np.random.normal(43000,100000,3650),
                   np.random.normal(43500,140000,3650),
                   np.random.normal(48000,70000,3650)],
                  index=[1992,1993,1994,1995])
df1 = df.T
df1.columns = ['1992', '1993','1994','1995']
a = df1.describe()
means = a.loc['mean'].values.tolist()
stdevs = a.loc['std'].values.tolist()
counts = a.loc['count'].values.tolist()
index = np.arange(len(df1.columns))

CI = []
for i in range(len(means)):
    CIval = 1.96*stdevs[i]/(counts[i]**(0.5))
    CI.append(CIval)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,10))
ax.set_xticks(index)
ax.set_xticklabels(df1.columns)

plt.bar(index, means, yerr=CI, capsize=10)
plt.tight_layout()
plt.show()