素闻Python matplotlib 绘图功能强大，特地在网上搜索资源尝试了一下，综合各位大神的笔记，编写了一个绘制western blot表达量柱状图的小程序
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import numpy as np #导入numpy函数
import matplotlib.pyplot as plt #导入matplotlib函数
n_groups = 3 #设定初始值
zh = [1, 1,1 ] #数据1
fh = [3.20,3.88,3.64] #数据2
eh = [2.9,4.7,3.65]
err1 = [0,0,0] #数据1的标准差
err2 = [0.44,0.38,0.32] #数据2的标准差
err3 = [0.38,0.33,0.61]
ax = plt.subplot(1,1,1) #设定图像长宽高
ax.spines['right'].set_visible(True) #Flase为取消右侧线条
ax.spines['top'].set_visible(True) #Flase为取消顶部线条
ax.spines['bottom'].set_linewidth(1.5) #设置x轴的粗细
ax.spines['left'].set_linewidth(1.5) #设置y轴的粗细
index = np.arange(n_groups) #生成【0，1，2，3，4】数组
bar_width = 0.2 #柱状图宽度
opacity = 0.5 #透明度
rects1 = plt.bar(index, zh, bar_width,yerr=err1,capsize=8,alpha=opacity, color='k',ls='-', lw=1,ec='k') #rects1 = plt.bar(i
ndex (x轴位置), means_men（y轴位置）, bar_width（柱状图宽度）,yerr=err1（误差）,capsize=8（误差顶端横杠）,alpha=opacity（透明度）, color='b'（柱状图颜色）,ls='-'（柱状图外围线）, lw=1（线宽度）,ec='k'（线颜色）ecolor = ‘"r"误差线颜色
rects2 = plt.bar(index + bar_width, fh,bar_width,yerr=err2,capsize=8,alpha=opacity,color='b',ls='-', lw=1,ec='k')
rects3 = plt.bar(index + 2*bar_width, eh,bar_width,yerr=err3,capsize=8,alpha=opacity,color='r',ls='-', lw=1,ec='k')
plt.legend(labels = ['Guy11',r'$\Delta$''MoVps9',r'$\Delta$''MoVps9'r'$\Delta$''MoMuk1' ],fontsize = 12,loc = 'upper right')
#(labels（图例） = ['men'（图例1）,'women'（图例2）],fontsize = 12（图例大小）,loc = 'upper right'（图例位置）)
plt.xlabel('',fontsize = 17) #横坐标标签 字体大小
plt.ylabel('MoATG8 related expression',fontsize = 17) #纵坐标标签 字体类型 大小
plt.xticks(index+bar_width,('0h', '4h', '8h',),fontsize = 17) #图表x坐标值 为了让坐标值在中间，数组加柱状图的1/2， 字体大小
plt.ylim(0,7) #纵坐标的取值范围
plt.tight_layout() #紧凑图表
plt.show() #显示图表
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