擅长:python、mysql、java
<p>我的一个朋友帮我解决了这个问题,如果有人感兴趣,下面是解决方法:</p>
<pre><code>route='/....../'
L=np.arange (1,59, 1)
print L
for i in range (L.shape[0]):
I=L[i]
name_sq= 'Spectra_without_quiescent_'+('{}'.format(I))+'.dat'
Q=np.loadtxt(route+name_sq)
if (len(Q) != 0):
x=np.log(Q[:,1])
y=np.log(Q[:,2])
z=np.log(Q[:,3])
fig, ax = plt.subplots(facecolor='w', edgecolor='k')
plt.errorbar(x,y,yerr=z, fmt = 'b')
plt.ylabel('Flux', size='x-large')
plt.xlabel('Frequency', size='x-large')
title='Spectrum_'+('{}'.format(I))+'.dat'
name='Spectrum_without_quiescent_'+('{}'.format(I))+'.pdf'
pylab.savefig(route+name)
</code></pre>
<p>第一个技巧是,首先获取数据的日志值,然后绘制它们。因为我不知道有任何命令允许我在logscale中绘制错误条,所以我认为这是最好的解决方案。
第二个诀窍是使用子批次。否则,我得到了58条曲线,58次。在</p>
<p>我希望这个解决方案是有帮助的。在</p>