Python matplotlib条形图，每个条形图具有不同的错误条

我试图创建一个条形图，显示每组95%的置信区间。显然，由于它们是95%的置信区间，它们是不对称的。然而，我面临的问题是，我无法解决如何使每个组（即每个条）的95%CI条不同，因为显然每个组的CI条不同

我的代码如下：

meanPassivePSE = np.mean(PSE_PASSIVE)
stdPassivePSE = np.std(PSE_PASSIVE)
meanActivePSE= np.mean(PSE_ACTIVE_HUMAN)
stdActivePSE = np.std(PSE_ACTIVE_HUMAN)
meanRoboticPSE=np.mean(PSE_ACTIVE_ROBOT)
stdRoboticPSE = np.std(PSE_ACTIVE_ROBOT)


#95%conf intervals

confInterval95Passive = stats.norm.interval(0.95, loc=meanPassivePSE, scale=stdPassivePSE/np.sqrt(len(PSE_PASSIVE)))
confInterval95Active = stats.norm.interval(0.95, loc=meanActivePSE, scale=stdActivePSE/np.sqrt(len(PSE_ACTIVE_HUMAN)))
confInterval95Robot = stats.norm.interval(0.95, loc=meanRoboticPSE, scale=stdRoboticPSE/np.sqrt(len(PSE_ACTIVE_ROBOT)))


conditions = 'Passive', 'Active Human', 'Active Robot'
yPos = np.arange(len(conditions))
PSE = [meanPassivePSE, meanActivePSE, meanRoboticPSE]


plt.bar(yPos, PSE, align='center', alpha=0.5, color=('g','b','r'), yerr = (????) )
#plt.errorbar(confInterval95Passive[0], confInterval95Passive[1])

plt.xticks(yPos,conditions)
plt.ylabel('Point of Subject Equality (ms)')
plt.title('Average Point of Subjective Equality in each Condition')
plt.show()

例如：

`confInterval95Passive[0],confInterval95Passive[1] = 2.71596442574 4.13221200188`

但对于三组（被动、主动和机器人）中的每一组，这些统计数据都是不同的。那么，我如何使条形图有三个不同的条，三个不同的不对称误差条？我想应该在'yerr='参数中处理它

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谢谢你的帮助

我这样解决了这个问题：

yerrs = [[meanPassivePSE-confInterval95Passive[0], confInterval95Active-confInterval95Active[0], confInterval95Robot-confInterval95Robot[0]],
[[confInterval95Passive[1]-meanPassivePSE, confInterval95Active[1]-confInterval95Active, confInterval95Robot[1]-confInterval95Robot]]

• ax.errorbars使用值来添加/减去平均值
• 因此，计算出的置信区间需要通过平均值进行规范化
• 稍后ax.errorbars会再次添加/减去这些值

现在可以将参数放入bar（）方法中

plt.bar(yPos, PSE, align='center', alpha=0.5, color=('g','b','r'), yerr = yerrs )