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基本上，我想在具有不同百分位数的两个变量之间绘制散点图，我已经使用以下玩具代码绘制了散点图，但我无法为不同的百分位数（分位数）绘制它。

quantiles = [1,10,25,50,50,75,90,99]
grays = ["#DCDCDC", "#A9A9A9", "#2F4F4F","#A9A9A9", "#DCDCDC"]
alpha = 0.3
data = df[['area_log','mr_ecdf']]
y = data['mr_ecdf']
x = data['area_log']
idx   = np.argsort(x)
x = np.array(x)[idx]
y = np.array(y)[idx]
for i in range(len(quantiles)//2):   
    plt.fill_between(x, y, y, color='black', alpha = alpha, label=f"{quantiles[i]}")
    lower_lim = np.percentile(y, quantiles[i])
    upper_lim = np.percentile(y, 100-quantiles[i])
    data = data[data['mr_ecdf'] >= lower_lim]
    data = data[data['mr_ecdf'] <= upper_lim]   
    y = data['mr_ecdf']
    x = data['area_log']
    idx   = np.argsort(x)
    x = np.array(x)[idx]
    y = np.array(y)[idx]
data = df[['area_log','mr_ecdf']]
y = data['mr_ecdf']
x = data['area_log']
plt.scatter(x, y,s=1, color = 'r', label = 'data')
plt.legend()
# axes.set_ylim([0,1])

在此处输入图像描述 数据链接：此处

我想绘制这样的图（First-（1,1））：

在此处输入图像描述

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1 回答 1

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正如@Mr.所提到的。T，一种方法是自己计算 CI，然后使用plt.fill_between绘制它们。您显示的数据存在问题，因为没有足够的点和方差，因此您永远无法获得图片上的内容（而且我图中的分隔也不清楚，所以我在下面放了另一个示例来说明它是如何工作的） . 如果您有这方面的数据，请发布它，我会更新。无论如何，您应该检查我在评论中提到的帖子，以及以下一些方法：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])
y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])

idx   = np.argsort(x)

x = np.array(x)[idx]
y = np.array(y)[idx]

# Create a list of quantiles to calculate
quantiles = [0.05, 0.25, 0.75, 0.95]
grays = ["#DCDCDC", "#A9A9A9", "#2F4F4F","#A9A9A9", "#DCDCDC"]

alpha = 0.3

plt.fill_between(x, y-np.percentile(y, 0.5), y+np.percentile(y, 0.5), color=grays[2], alpha = alpha, label="0.50")

# if the percentiles are symmetrical and we want labels on both sides
for i in range(len(quantiles)//2):
    plt.fill_between(x, y, y+np.percentile(y, quantiles[i]), color=grays[i], alpha = alpha, label=f"{quantiles[i]}")
    plt.fill_between(x, y-np.percentile(y, quantiles[-(i+1)]),y, color=grays[-(i+1)], alpha = alpha, label=f"{quantiles[-(i+1)]}")

plt.scatter(x, y, color = 'r', label = 'data')
plt.legend()

在此处输入图像描述

编辑：一些解释。我不确定我的代码中有什么不正确的地方，但如果你能告诉我，我会很高兴 - 总有一种改进的方法（再次感谢@Mr T.）。然而，函数之间的填充执行以下操作：

填充两条水平曲线之间的区域。曲线由点 (x, y1) 和 (x, y2) 定义

因此，您可以通过 y1 和 y2 指定要在其中填充颜色的图形。让我再举一个例子：

X = np.linspace(120, 50, 71)
Y = X + 20*np.random.randn(71)
plt.fill_between(X, Y-np.percentile(Y, 95),Y+np.percentile(Y, 95), color="k", alpha = alpha)
plt.fill_between(X, Y-np.percentile(Y, 80),Y+np.percentile(Y, 80), color="r", alpha = alpha)
plt.fill_between(X, Y-np.percentile(Y, 60),Y, color="b", alpha = alpha)
plt.scatter(X, Y, color = 'r', label = 'data')

在此处输入图像描述

我生成了一些随机数据来看看发生了什么。该线plt.fill_between(X, Y-np.percentile(Y, 60),Y, color="b", alpha = alpha)仅绘制从第 60 个百分位以下Y到Y. Y另外两条线总是从（因此是+-）的两侧覆盖空间。您可以看到百分位数重叠，当然，它们必须重叠——90 个百分位数也包括 60 个。所以你只看到它们之间的差异。您可以按相反的顺序绘制数据（或更改 z 因子），但随后所有数据都将被最高百分位数覆盖。我希望这可以澄清答案。另外，您的问题很好，如果我的回答感觉不中立，请见谅。只要您还拥有图表数据而不仅仅是图片，我/其他人的答案可能会更加量身定制:)。

于 2021-01-03T13:00:46.920 回答