Как избежать наложения баров ошибок в matplotlib?

Question

Я хочу создать график для двух разных наборов данных, аналогичный представленному в этом ответе :

ВНа приведенном выше изображении автору удалось решить проблему перекрытия полос ошибок, добавив небольшой новый случайный разброс по x в новый набор данных.

В моей задаче я должен построить похожую графику, но с некоторыми категориальными данными по оси x:

Любые идеио том, как немного переместить одну полосу ошибок второго набора данных, используя категориальные переменные на оси х?Я хочу избежать наложения между планками для облегчения визуализации.

Answer 1

Вы можете перевести каждую панель ошибок, добавив преобразование данных по умолчанию к предыдущему преобразованию в пространстве данных.Это возможно, если знать, что категории, как правило, находятся на расстоянии одного блока данных друг от друга.

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()

В качестве альтернативы вы можете перевести полосы ошибок после применения преобразования данных и, следовательно, переместить их в единицах точек.

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()

Хотя результаты выглядят одинаково в обоих случаях, они принципиально различны.Вы увидите эту разницу при интерактивном увеличении осей или изменении размера фигуры.

Answer 2

Рассмотрим следующий подход к выделению графиков - сочетание errorbar и fill_between с ненулевой прозрачностью:

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)

Результат: