如何避免 matplotlib 中重叠的误差线？

Question

我想为两个不同的数据集创建一个绘图，类似于answer 中提供的数据集：

在上图中，作者通过在新数据集中添加一些 x 中的小随机散点来解决误差条的重叠问题。

在我的问题中，我必须绘制一个类似的图形，但在 x 轴上有一些分类数据：

关于如何使用 x 轴上的分类变量稍微移动第二个数据集的误差线的任何想法？我想避免条形之间的重叠以使可视化更容易。

Answer 1

您可以通过将默认数据转换添加到数据空间中的先前转换来转换每个错误栏。当知道类别通常彼此相距一个数据单元时，这是可能的。

import numpy as np; np.random.seed(42)
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.transforms import Affine2D

x = list("ABCDEF")
y1, y2 = np.random.randn(2, len(x))
yerr1, yerr2 = np.random.rand(2, len(x))*4+0.3

fig, ax = plt.subplots()

trans1 = Affine2D().translate(-0.1, 0.0) + ax.transData
trans2 = Affine2D().translate(+0.1, 0.0) + ax.transData
er1 = ax.errorbar(x, y1, yerr=yerr1, marker="o", linestyle="none", transform=trans1)
er2 = ax.errorbar(x, y2, yerr=yerr2, marker="o", linestyle="none", transform=trans2)

plt.show()

或者，您可以在应用数据转换后翻译误差线，从而以点为单位移动它们。

import numpy as np; np.random.seed(42)
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.transforms import ScaledTranslation

x = list("ABCDEF")
y1, y2 = np.random.randn(2, len(x))
yerr1, yerr2 = np.random.rand(2, len(x))*4+0.3

fig, ax = plt.subplots()

trans1 = ax.transData + ScaledTranslation(-5/72, 0, fig.dpi_scale_trans)
trans2 = ax.transData + ScaledTranslation(+5/72, 0, fig.dpi_scale_trans)
er1 = ax.errorbar(x, y1, yerr=yerr1, marker="o", linestyle="none", transform=trans1)
er2 = ax.errorbar(x, y2, yerr=yerr2, marker="o", linestyle="none", transform=trans2)

plt.show()

虽然两种情况下的结果看起来相似，但它们有着根本的不同。在交互式缩放轴或更改图形大小时，您将观察到这种差异。

Answer 2

考虑使用以下方法来突出显示图 - errorbar 和 fill_between 与非零透明度的组合：

import random
import matplotlib.pyplot as plt

# create sample data
N = 8
data_1 = {
    'x': list(range(N)),
    'y': [10. + random.random() for dummy in range(N)],
    'yerr': [.25 + random.random() for dummy in range(N)]}
data_2 = {
    'x': list(range(N)),
    'y': [10.25 + .5 * random.random() for dummy in range(N)],
    'yerr': [.5 * random.random() for dummy in range(N)]}

# plot
plt.figure()
# only errorbar
plt.subplot(211)
for data in [data_1, data_2]:
    plt.errorbar(**data, fmt='o')
# errorbar + fill_between
plt.subplot(212)
for data in [data_1, data_2]:
    plt.errorbar(**data, alpha=.75, fmt=':', capsize=3, capthick=1)
    data = {
        'x': data['x'],
        'y1': [y - e for y, e in zip(data['y'], data['yerr'])],
        'y2': [y + e for y, e in zip(data['y'], data['yerr'])]}
    plt.fill_between(**data, alpha=.25)

结果：