交互式滑块条形图颜色控制

Question

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

给定一个值 y，四种不同的颜色将被设置到对应于 y 所在的四个范围的条形： 1. 平均值的下限； 2. 平均到上限； 3. 低下; 4. 以上.

我想用一个滑块来控制y值，每次滑动都更新条形图的颜色，我试过用下面的代码，但是每次更新都无法绘制条形图。

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)

直到这一步，颜色才能正常工作。那么更新功能就不起作用了。

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

Answer 1

直接删除行

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 %matplotlib inline 模式时，它不会在 IPython 中开箱即用。您有以下选项：

在 IPython Qt 控制台或 jupyter notebook 中使用 %matplotlib notebook。
在运行代码作为脚本时使用 GUI 后端，方法是添加 plt.show()。在 Spyder 中，可以确保运行脚本中的新专用 window 作为 sketched here.

交互式滑块条形图颜色控制

Interactive Slider Bar Chart Color Control

python

matplotlib

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