Матричный ленточный график (fill_between) с категориальной осью X

Question

У меня есть среднее и стандартное отклонение группы, и я хочу создать ленточный график со средним и затемненным стандартным отклонением, однако у меня есть категорические столбцы x_axis.Похоже, есть функция автосортировки, которая отбрасывает все.

## Environmental Variables
x_axis = ['Hematite','Illmenite','Goethite','Magnetite','Quartz','Gibbsite','1:1 Clay','Maghemite','Carbonate Minerals','Plagioclase','2:1 Clays','Dolomite','Pyroxene','Calcite','Olivine','Glass']

negative_means = numpy.array([0.14335727,0.05707763,-0.25710322,-0.31085691,0.45552229,0.0092398,0.33358032,-0.31261271,-0.34325373,-0.32826959,-0.22494553,-0.13867505,0.42883104,0.52948655, -0.13867505,0.52948655])

negative_std = numpy.array([0.9218578779912541,1.0417523903222377,0.7225001946958459,0.6634664468936872,1.8400873597252276,1.2279905419059247,1.3735242455660657,0.721879847038041,0.5543207488394122,0.7817647212788771,0.0,0.0,2.088217480513372,2.2160413265187904,0.0,2.216041326518791])


fig, ax = plt.subplots(1)

ax.plot(negative_means, lw=2, label='mean population 1', color='blue')
plt.fill_between(x_axis, negative_means+negative_std, negative_means-negative_std, facecolor='blue', alpha=0.5)

## Set x labels
ax.set_xticklabels(x_axis)
x_max = int(max(plt.xticks()[0]))
# manually set  xtick labels
plt.xticks(range(0, x_max + 1), x_axis, rotation=45) 

Полученный график показан ниже:

Как мне сформулировать свой график дляПохоже на вопрос ниже с категориальным x_axis.

Построить график yerr / xerr как заштрихованную область, а не как столбцы ошибок

Когда я добавляю x_axis в функцию ax.plot, получается результирующий график:

Answer 1

Я только что изменил параметр x для fill_between, используя range, который указывает значения x для ваших категориальных переменных.Отдыхайте все было хорошо в вашем коде.Согласно официальным документам здесь , значение x должно быть координатами cx, определяющими ваши кривые.Вы можете не пропускать x_axis при построении графика, что не является лучшим способом, как в приведенном выше комментарии @ ImportanceOfBeingErnest

plt.fill_between(range(len(x_axis)), negative_means+negative_std, negative_means-negative_std, facecolor='blue', alpha=0.3)
plt.tight_layout()

Вывод