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这是我的问题：

_我有一些物理数据表示 -90 到 90 度之间的角度。存在与此数据相关的已知错误。我正在使用 numpy 和 matplotlib 在 python3 中工作。

_我想为每个测量值绘制带有误差线的数据。角度范围从 -90 到 90，误差不应超出这些范围。例如，对于 85+/-10 度的角度，我希望上部误差条循环回到 -85 而不是转到 95。

_可能吗？如何？我正在尝试使用 $plt.fill_between()$ 或 $plt.errorbar()$，但它不起作用。在上面的示例中，即使我尝试将错误栏强制为 -85，错误也不会循环到 90...

这里有些例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

t = np.arange(10) #time
a = np.linspace(50, 89, 10) #fake angle value
e = np.array([10]*10) #error value
a_up  = a + e #Upper error bars
a_low = a - e #Lower error bars

f, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

###Simple error graph, I don't want it because error bars outside of [-90, 90]
ax[0, 0].errorbar(t, a, yerr = e) #Plot the errors as error bars

### Same but with shaded area
ax[0, 1].fill_between(t, a_low, a_up) #Plot the errors as filled region
ax[0, 1].plot(t, a, "*r")

###My best option right now, put an upper limit everywhere
for i, u in enumerate(a_up):
    if u > 90:
        a_up[i] = 90

ax[1, 0].fill_between(t, a_low, a_up) #Plot the errors
ax[1, 0].plot(t, a, "*r")

###Finally, force all errorbars in [-90, 90] (Just for this exemple, it's generalized in my code)
for i, u in enumerate(a_up):
    if u >= 90:
        a_up[i] -= 90

ax[1, 1].fill_between(t, a_low, a_up) #Plot the errors
ax[1, 1].plot(t, a, "*r")

plt.show()

我希望我足够清楚，我在网上找不到解决方案......也许我不知道如何制定它。

提前感谢您的帮助，在使用您的答案10年后，我终于有机会问一个！:)

狮子座

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2 回答 2

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从大卫的回答中，我改变了一些东西，使其更普遍：

import matplotlib.pyplot as plt

angles = [30, 40, 50, -60, 10, 85, -85, 72, 2, 35]
errors = [2, 10, 10, 40, 4, 30, 30, 10, 12, 4]

x = [i for i, j in enumerate(angles)]


ls = dict()

for i, error, angle in zip(x, errors, angles):
    if angle > 0 and angle + error > 90:
        temp = angle + error - 180
        ls.update({i:[-90, temp]})
    if angle < 0 and angle - error < -90:
        temp = angle - error + 180
        ls.update({i:[90, temp]})


plt.figure()
plt.ylim(-90, 90)
plt.errorbar(x, angles, yerr=errors, fmt='C0 ', marker='o')
# plt.errorbar(list(ls.keys()), [-90, 90], yerr=list(ls.values()), fmt='C0 ')
for i, a in ls.items():
    plt.vlines(i, a[0], a[1], colors='C0')

plt.ylabel('Angle')
plt.xlabel('Time (s)')

plt.show()

它可能没有经过优化，但对我来说效果很好:) 坦克又来了！

于 2020-01-27T10:31:20.237 回答
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没有一种简单的方法可以做到这一点：

import matplotlib.pyplot as plt

angles = [30, 40, 50, -60, 10, 85, -85, 72, 2, 35]
errors = [2, 10, 10, 20, 4, 30, 30, 10, 12, 4]

x = [i for i, j in enumerate(angles)]


ls = dict()

for i, error, angle in zip(x, errors, angles):

    if angle > 0 and abs(angle) + error > 90:
        temp = angle + error - 90
        ls.update({i:temp})

    if angle < 0 and abs(angle) + error > 90:
        temp = abs(angle) + error - 90
        ls.update({i:temp})


plt.figure()
plt.ylim(-90, 90)
plt.errorbar(x, angles, yerr=errors, fmt='C0 ', marker='o')
# plt.errorbar(list(ls.keys()), [-90, 90], yerr=list(ls.values()), fmt='C0 ')
plt.vlines(list(ls.keys())[0], list(ls.values())[0] - 90, -90, colors='C0')
plt.vlines(list(ls.keys())[1], 90 - list(ls.values())[1], 90, colors='C0')
plt.ylabel('Angle')
plt.xlabel('Time (s)')

plt.show()

在此处输入图像描述

循环是找到那些误差超过 90 度限制的角度。有了这个，你有两个选择：

# plt.errorbar(list(ls.keys()), [-90, 90], yerr=list(ls.values()), fmt='C0 ')

或者

plt.vlines(list(ls.keys())[0], list(ls.values())[0] - 90, -90, colors='C0')
plt.vlines(list(ls.keys())[1], 90 - list(ls.values())[1], 90, colors='C0')

这意味着您必须手动添加垂直线，您可以编写一个函数来执行此操作，但这是第一次尝试。顺便说一句，您可能会看到，可视化效果不好。

于 2020-01-24T22:50:58.963 回答