误差线用于显示数据的不确定程度，误差一般使用标准差（Standard Deviation）或标准误差（Standard Error）。
标准差（SD）：是方差的算术平方根。如果是总体标准差，那么用σ表示，如果是样本标准差，那么用s表示。标准差反映数据集的离散程度，标准差越小，就说明数据越集中在其平均值附近。公式：
（总体），
（样本）
标准误差（SE）：是样本分布的标准差。如果是样本平均数分布的标准差，那么就称为SEM（standard error of the mean），就是说每次从总体中抽取n个样本，抽取很多次后，每次抽样的平均值（
）就形成了一个数据分布，这个数据分布有自己的平均值和标准差。抽样的平均值分布的平均数应该接近总体平均数（ μ）。标准误差反映样本（sample）对于总体（population）的差异性，每次抽样的样本数越多，标准误差就越小。公式：
下面利用Nathan Yau所著的《鲜活的数据：数据可视化指南》一书中的数据，学习画图。
数据地址：http://datasets.flowingdata.com/crimeRatesByState2005.csv
以下是这个数据文件的前5行：
state murder forcible_rape robbery aggravated_assault \
0 United States 5.6 31.7 140.7 291.1
1 Alabama 8.2 34.3 141.4 247.8
2 Alaska 4.8 81.1 80.9 465.1
3 Arizona 7.5 33.8 144.4 327.4
4 Arkansas 6.7 42.9 91.1 386.8 burglary larceny_theft motor_vehicle_theft population
0 726.7 2286.3 416.7 295753151
1 953.8 2650.0 288.3 4545049
2 622.5 2599.1 391.0 669488
3 948.4 2965.2 924.4 5974834
4 1084.6 2711.2 262.1 2776221
这是美国各州各种犯罪行为的发生率（每10万人口）。
让我们画一个图，把全美各犯罪率的平均数，标准差展现出来。
误差线： ax.errorbar(x,y,yerr=error size in y axis,xerr=error size in x axis)
代码如下：
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
crime=pd.read_csv(r"http://datasets.flowingdata.com/crimeRatesByState2005.csv")
fig,ax=plt.subplots(figsize=(8,4)) col=crime.columns.astype(str) #提取列名，将来做x轴刻度标签
crime=crime[1:] #把第一行US的数据去除
data=crime.loc[:,"murder":"motor_vehicle_theft"] #提取数据部分，以便将来进行计算 crime.loc["mean"]=data.apply(np.mean) #增加一行，为数据每列的均值，apply函数用于数据每一列
crime.loc["standard deviation"]=data.apply(np.std) #增加一行，为数据每列的标准差，apply函数用于数据每一列 #画误差线，x轴一共7项，y轴显示平均值，y轴误差为标准差
ax.errorbar(np.arange(7),crime.loc["mean","murder":"motor_vehicle_theft"],\
yerr=crime.loc["standard deviation","murder":"motor_vehicle_theft"],\
fmt="o",color="blue",ecolor='grey',elinewidth=2,capsize=4)
ax.set_xticklabels(col,rotation=45) #设置x轴刻度标签，并使其倾斜45度，不至于重叠 plt.show()
图像如下：
另外，还可以在柱形图或条形图上画误差线，分别在ax.bar命令里加上yerr参数，或在ax.barh命令里加上xerr参数即可。