Python matplotlib中带有对数刻度的错误条

让我们假设我有一个错误Sx的数据x，我想用方法errorbar绘制它。现在我想知道如果我重新缩放到对数刻度会发生什么，它会正确地执行错误吗？错误传播应该停止

f（x）=对数（x）

=>Sf=| Sx/x|

我可以想象matplotlib就是这样

Sf=对数Sx

这是完全错误的。那么，matplotlib实际在做什么呢？

errorbar的工作方式是（或多或少）在您想要绘制errorbar的每个点上，它在数据坐标中的

y+err\u p

和

y-err\u n

处做一个标记。

log

比例作为从数据空间->屏幕空间转换的一部分应用

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对于绘图库来说，这无疑是正确的做法。您似乎想要的是通过一些计算传播错误，这些计算需要知道计算是什么（这样您就可以得到所有部分），而不是mpl所处的业务。也许你可以看看《辛普森》

的确，它也让我感到困惑。假设我有一个包含一组数据的文件：

xi，yi（xi），sigma（yi）；i=1,2，…，N

其中，σ（yi）是yi（xi）的一个标准误差。现在，假设我使用matplotlib绘制此数据，其中x比例和y比例都是线性的。当然，y轴上的标记将是一个在yi（xi）-sigma（yi）处，另一个在yi（xi）+sigma（yi）处。它们的区别是sigma（yi）

问题是，如果我

ax.设置刻度（“对数”）

那么，我会看到log10（y）轴上的标记是log10（yi（xi）-sigma（yi））和log10（yi（xi）+sigma（yi））上的标记吗

然而，上述错误是不正确的，因为log10（yi（xi））的错误肯定不仅仅是log10（sigma（yi）），而是必须通过

西格玛（log10（yi））=log10（e）*|西格玛（yi）/yi|

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那么，有人知道吗，在以对数y比例绘制yerrorbars数据时会进行错误传播吗？

很抱歉，但你弄错了我的问题：我不想传播多个部分的错误，因为只有一个部分！如果我使用ax.set_yscale（“log”），我唯一想要的是正确的错误。对，在log scale上绘制函数和绘制函数的日志是不同的事情。第一个只影响数据的绘制方式，第二个是数据处理步骤。也许你是对的，但事实上我只想用正确的错误条在对数刻度上绘制数据，基本上，缩放也应该是数据处理步骤。这当然也是我要问的。错误传播不是也不应该由绘图库完成。当您将刻度设置为“记录”时，数据和错误的值不会改变，错误条仍在

y+sigma

和

y-sigma

处绘制。在对数y比例上绘制

f（x）

与在线性y比例上绘制

log（f（x））

不同（即使曲线“看起来”相同）。