用jupyter untitled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

在Jupyter Notebook中创建柱状图并包含误差棒图，你可以按照以下步骤操作：

1. **导入所需库**：
首先，你需要导入`pandas`处理数据，`matplotlib`及其子库如`pyplot`用于绘制图形，以及`numpy`生成随机误差。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. **创建成绩表格**：
假设你有一个DataFrame，其中包含了学生成绩和学科信息。例如，我们可以这样构造：

data = {
    '学生姓名': ['学生A', '学生B', '学生C', ...],  # 自制学生成绩列表
    '科目': ['数学', '语文', '英语'],  # 学科列表
    '分数': [85, 90, 78, ..., 92] + np.random.normal(0, 10, len('数学')),  # 基础分数加上随机误差
}
df = pd.DataFrame(data)

这里假设“数学”列的成绩加了误差，其他科目的误差可以类似地设置。

3. **选择一科绘制柱状图**：
选择你要绘制柱状图的科目，比如数学：

subject = '数学'
selected_data = df[df['科目'] == subject]

4. **绘制柱状图**：
使用`plt.bar()`函数绘制柱状图，横坐标是学生名，纵坐标是分数：

scores = selected_data['分数'].values.tolist()
names = selected_data['学生姓名'].tolist()
plt.bar(names, scores)
plt.xlabel('学生姓名')
plt.ylabel('分数')
plt.title(f'{subject} 成绩分布')
plt.show()

5. **添加误差棒图**：
使用`errorbar()`函数添加误差棒，误差来自之前设定的随机误差：

error = df[df['科目'] == subject]['分数'].std() * np.array([1, -1])  # 横向误差上下限
plt.errorbar(names, scores, yerr=error, fmt='o')  # 格式化为点线

6. **完成图表**：
最后展示图表：

plt.show()

**相关问题--:**
1. 如何在Python中计算平均值和标准差以用于误差范围？
2. 如果有多个学科的数据，如何修改代码以同时绘制所有学科的柱状图？
3. 怎么样才能让误差棒的长度动态适应每个学生的分数偏差？