使用 matplotlib.pyplot 绘制具有不同错误棒子样式的图形，以及如何在图中进行误差棒子的二次采样。

1. 生成示例数据和变量误差：

   x = np.arange(0.1, 4, 0.1)
   y1 = np.exp(-1.0 * x)
   y2 = np.exp(-0.5 * x)
   y1err = 0.1 + 0.1 * np.sqrt(x)
   y2err = 0.1 + 0.1 * np.sqrt(x/2)
   

   在这一步中，生成了 x 和两个不同的 y 数据以及相应的变量误差。

2. 创建包含3个子图的画布：

   fig, (ax0, ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, sharex=True, figsize=(12, 6))
   

   创建一个包含3个子图的画布，这三个子图在x轴方向共享相同的刻度。

3. 第一个子图：显示所有的错误棒：

   ax0.set_title('all errorbars')
   ax0.errorbar(x, y1, yerr=y1err)
   ax0.errorbar(x, y2, yerr=y2err)
   

   在第一个子图中，显示所有的错误棒。

4. 第二个子图：每隔6个数据点显示一个错误棒：

   ax1.set_title('only every 6th errorbar')
   ax1.errorbar(x, y1, yerr=y1err, errorevery=6)
   ax1.errorbar(x, y2, yerr=y2err, errorevery=6)
   

   在第二个子图中，每隔6个数据点显示一个错误棒。

5. 第三个子图：将第二个系列的错误棒向右偏移3个数据点：

   ax2.set_title('second series shifted by 3')
   ax2.errorbar(x, y1, yerr=y1err, errorevery=(0, 6))
   ax2.errorbar(x, y2, yerr=y2err, errorevery=(3, 6))
   

   在第三个子图中，将第二个系列的错误棒向右偏移3个数据点。

6. 设置总标题和显示图形：

   fig.suptitle('Errorbar subsampling')
   plt.show()
   

• 完整代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成示例数据
x = np.arange(0.1, 4, 0.1)
y1 = np.exp(-1.0 * x)
y2 = np.exp(-0.5 * x)

# 生成示例变量误差值
y1err = 0.1 + 0.1 * np.sqrt(x)
y2err = 0.1 + 0.1 * np.sqrt(x/2)

# 创建一个包含3个子图的画布
fig, (ax0, ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, sharex=True, figsize=(12, 6))

# 第一个子图：显示所有的错误棒
ax0.set_title('all errorbars')
ax0.errorbar(x, y1, yerr=y1err)
ax0.errorbar(x, y2, yerr=y2err)

# 第二个子图：每隔6个数据点显示一个错误棒
ax1.set_title('only every 6th errorbar')
ax1.errorbar(x, y1, yerr=y1err, errorevery=6)
ax1.errorbar(x, y2, yerr=y2err, errorevery=6)

# 第三个子图：将第二个系列的错误棒向右偏移3个数据点
ax2.set_title('second series shifted by 3')
ax2.errorbar(x, y1, yerr=y1err, errorevery=(0, 6))
ax2.errorbar(x, y2, yerr=y2err, errorevery=(3, 6))

# 设置总标题
fig.suptitle('Errorbar subsampling')

# 显示图形
plt.show()