根据自制成绩表选一科绘制柱形图，选科规则参考第一小题，并自制误差数据，绘制误差棒图

为了根据自制成绩表绘制某科的柱状图，并添加误差棒图（通常用于展示数据的变异性和精度），我们可以按照以下步骤操作：

1. 首先，假设你已经有了一个DataFrame `score_df`，它包含学号、科目、分数和可能的误差值列。你可以依据题目描述来提取需要的数据。

# 提取选定科目的分数和误差值
selected_subject = '第一科'  # 或者根据第一小题的规则选择其他科目
df_selected = score_df[score_df['科目'] == selected_subject]
scores = df_selected['分数'].values
errors = df_selected['误差值'].values

2. 使用matplotlib库中的`bar`函数绘制柱状图，`errorbar`函数绘制误差棒图：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

# 柱状图
bar_width = 0.35
bars = ax.bar(range(len(scores)), scores, bar_width, label='分数')

# 误差棒图
yerr = errors
ax.errorbar(range(len(scores)), scores, yerr=yerr, fmt='o', color='black', capsize=5, ecolor='gray', alpha=0.7)

# 设置轴标签和标题
ax.set_xticks(range(len(scores)))
ax.set_xticklabels(df_selected.index.tolist(), rotation=45)  # 根据实际索引调整旋转角度
ax.set_xlabel('学生')
ax.set_ylabel('分数')
ax.set_title(f"{selected_subject} 成绩柱状图及误差范围")

# 图例
plt.legend()

plt.show()

这里我们假设误差值已经在原始数据集中，如果需要随机生成误差，可以使用numpy的random模块。