[Calcul scientifique / technique par Python] Tracer, visualiser, matplotlib des données 2D avec barre d'erreur

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 


x_list=[] # x_définir la liste(Créer une liste vide)
y_list=[] # y_définir la liste

f=open('tst_XY.dat','rt') # tst_XY.r un fichier nommé dat(Lis) t(texte)Lire en mode

##Moins que,Lisez les données, x_list et y_Stocker les valeurs dans la liste
for line in f:
    data = line[:-1].split(' ')
    x_list.append(float(data[0]))
    y_list.append(float(data[1]))
##


plt.plot(x_list, y_list,'o',color='red') #Graphique de données brutes
 
plt.xlabel('X-axis',fontsize=18) #étiquette de l'axe des x
plt.ylabel('Y-axis',fontsize=18) #étiquette de l'axe y


#Autres options de dessin

plt.xticks(np.arange(0,901,300),fontsize=18)

plt.yticks(np.arange(40,180,30),fontsize=18)
plt.grid(True)

#Ajouter une barre d'erreur
yerr_list=[]
error_y=20   # error (%):Valeur 20 à y%Ajouter une erreur
error_x=5   # error (%):5 à x valeur%Ajouter une erreur
for i in range(len(x_list)):
    yerr_list=(error_y/100.0)*y_list[i]  #Valeur 20 à y%Yerr avec erreur_Stocker dans la liste
    xerr_list=(error_x/100.0)*x_list[i]  #5 à x valeur%Ajouter l'erreur xerr_Stocker dans la liste

plt.errorbar(x_list,y_list,xerr=xerr_list, yerr=yerr_list,fmt='ro',ecolor='blue',capsize=4.0) #Barre d'erreur illustrée

plt.show()   

0.0 164.26
54.2 137.98
106.2 124.84
142.3 118.27
187.5 111.70
317.1 98.56
530.4 85.42
688.8 78.84
900.7 72.27

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