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我有四组随机正态分布数。均值用于绘制条形图，每组的 95% 置信区间用误差线绘制。

给定一个值 y，四种不同的颜色将被设置到与 y 所在的四个范围相对应的条形： 1. 平均值的下限；2. 平均到上限；3.低于更低；4. 鞋面以上。

我想使用滑块来控制 y 值并在每次滑动时更新条形颜色，我尝试使用以下代码，但无法在每次更新时绘制条形图。

有人可以给我一些想法吗？

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import scipy.stats as st
from matplotlib.widgets import Slider

np.random.seed(12345)

df = pd.DataFrame([np.random.normal(33500,150000,3650), 
                   np.random.normal(41000,90000,3650), 
                   np.random.normal(41000,120000,3650), 
                   np.random.normal(48000,55000,3650)], 
                  index=[1992,1993,1994,1995])

N = len(df.columns)-1  # Degree of Freedom
avg = df.mean(axis=1)  # Mean for each row
std = df.sem(axis=1)  # Unbiased Standard Deviation

year = df.index.map(str)  # Convert to String
conf95 = st.t.ppf(0.95, N)*std  # 95% Confidence Interval

upper = avg + conf95
lower = avg - conf95
colormap = ['blue', 'aqua', 'orange', 'brown']

ini = 39900
chk1 = ini>upper  # Check if y is greater than upper bound: blue
chk2 = ini<lower  # CHeck if y is smaller than lower bound: brown
chk3 = (ini>=lower) & (ini<=avg) # Check if y is in between avg and lower: orange
chk4 = (ini>avg) & (ini<=upper) # Check if y is in between avg and upper: aqua


fig, ax =plt.subplots()   
ax.bar(df.index[chk1.values], avg.iloc[chk1.values], width=1, edgecolor='k', color='blue')
ax.bar(df.index[chk2.values], avg.iloc[chk2.values], width=1, edgecolor='k', color='brown')
ax.bar(df.index[chk3.values], avg.iloc[chk3.values], width=1, edgecolor='k', color='orange')
ax.bar(df.index[chk4.values], avg.iloc[chk4.values], width=1, edgecolor='k', color='aqua')
ax.axhline(y=ini,xmin=0,xmax=10,linewidth=1,color='k')

ax.errorbar(df.index, avg, yerr=conf95, fmt='.',capsize=15, color='k')
plt.subplots_adjust(left=0.1, bottom=0.2)
plt.xticks(df.index, year)  # Map xlabel with String
plt.yticks(np.arange(0,max(avg)+1,max(avg)/5))

axcolor = 'lightgoldenrodyellow'
axy = plt.axes([0.1, 0.1, 0.7, 0.03], axisbg=axcolor)

sy = Slider(axy, 'y', 0.1, int(max(upper)+1), valinit=ini)

在这一步之前，颜色工作正常。然后更新功能不起作用。

def update(val):
    ax.cla()
    yy = sy.val    
    chk1 = yy>upper
    chk2 = yy<lower
    chk3 = (yy>=lower) & (yy<=avg)
    chk4 = (yy>avg) & (yy<=upper)
    ax.bar(df.index[chk1.values], avg.iloc[chk1.values], width=1, edgecolor='k', color='blue')
    ax.bar(df.index[chk2.values], avg.iloc[chk2.values], width=1, edgecolor='k', color='brown')
    ax.bar(df.index[chk3.values], avg.iloc[chk3.values], width=1, edgecolor='k', color='orange')
    ax.bar(df.index[chk4.values], avg.iloc[chk4.values], width=1, edgecolor='k', color='aqua')
    ax.bar(df.index, avg, width=1, edgecolor='k', color='silver')
    ax.errorbar(df.index, avg, yerr=conf95, fmt='.',capsize=15, color='k')
    ax.axhline(y=yy,xmin=0,xmax=10,linewidth=1,color='k')
    fig.canvas.draw_idle()

sy.on_changed(update)

非常感谢任何见解，非常感谢你们！

最佳肖恩

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1 回答 1

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只需删除该行

ax.bar(df.index, avg, width=1, edgecolor='k', color='silver')

我不知道你为什么把它放在那里，但它会在彩色条的顶部绘制一个完整的单色条形图并隐藏它们。

为了使某些交互成为可能，需要使用交互式后端。因此，当设置模式时，它不会在 IPython 中开箱即用%matplotlib inline。您拥有的选项：

  • %matplotlib notebook在 IPython Qt 控制台或 jupyter notebook 中使用。
  • 在将代码作为脚本运行时使用 GUI 后端，方法是添加plt.show(). 在 Spyder 中，可以通过在此处绘制的新专用窗口中运行脚本来确保这一点。
于 2017-03-26T23:11:35.247 回答