下面水平条形图中间的错误黑线非常长，即使stds是：
array([ 1.14428879e-01, 3.38164768e-01, 5.58287430e-01,
7.77484276e-01, 9.95380202e-01, 1.58493526e-08,
8.69720905e-02, 8.64435493e-02, 5.12989176e-03])
绘制这个的代码是：
pl.barh(ind,means,align='center',xerr=stds,ecolor='k', alpha=0.3)
为什么是这样？
图中的误差线是正确的。以最长的一个为例，其值9.95380202e-01= 0.995380202≈ 1.0。当您将N ×1 值数组传递给值时，xerr这些值被绘制为 ± 值，即它们将跨越两倍的长度。所以一个xerrwith 值1.0将跨越2.0单位，从width - 1.0到width + 1.0。为避免这种情况，您可以创建一个 2× N数组，其中一行仅包含零，请参见下面的示例。
从pyplot.bar()（同样适用于pyplot.barh()）的文档中：
细节： xerr 和 yerr 直接传递给
errorbar()，因此它们也可以具有 2xN 形状，用于独立指定上下误差。
从以下文档pyplot.errorbar()：
xerr/yerr：[标量| N、Nx1 或 2xN 类数组]
如果是标量数、len(N) 类数组对象或 Nx1 类数组对象，则会在相对于数据的 +/- 值处绘制误差线。
如果是形状为 2xN 的序列，则在相对于数据的 -row1 和 +row2 处绘制误差线。
显示错误栏的不同“组合”的示例：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(9)
y = np.random.rand(9) * 10
stds = np.array([1.14428879e-01, 3.38164768e-01, 5.58287430e-01,
7.77484276e-01, 9.95380202e-01, 1.58493526e-08,
8.69720905e-02, 8.64435493e-02, 5.12989176e-03])
# Create array with only positive errors
pos_xerr = np.vstack((np.zeros(len(stds)), stds))
# Create array with only negative errors
neg_xerr = np.vstack((stds, np.zeros(len(stds))))
#Create array with different positive and negative error
both_xerr = np.vstack((stds, np.random.rand(len(stds))*2))
fig, ((ax, ax2),(ax3, ax4)) = plt.subplots(2,2, figsize=(9,5))
# Plot centered errorbars (+/- given value)
ax.barh(x, y, xerr=stds, ecolor='k', align='center', alpha=0.3)
ax.set_title('+/- errorbars')
# Plot positive errorbars
ax2.barh(x, y, xerr=pos_xerr, ecolor='g', align='center', alpha=0.3)
ax2.set_title('Positive errorbars')
# Plot negative errorbars
ax3.barh(x, y, xerr=neg_xerr, ecolor='r', align='center', alpha=0.3)
ax3.set_title('Negative errorbars')
# Plot errorbars with different positive and negative error
ax4.barh(x, y, xerr=both_xerr, ecolor='b', align='center', alpha=0.3)
ax4.set_title('Different positive and negative error')
plt.tight_layout()
plt.show()
