Cho biết sự khác biệt có ý nghĩa thống kê trong biểu đồ thanh

Question

Tôi sử dụng biểu đồ thanh để biểu thị dữ liệu của từng nhóm. Một số thanh này khác nhau đáng kể với nhau. Làm thế nào tôi có thể chỉ ra sự khác biệt đáng kể trong cốt truyện thanh?

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
menMeans = (5, 15, 30, 40) 
menStd  = (2, 3, 4, 5) 
ind = np.arange(4) # the x locations for the groups 
width=0.35 
p1 = plt.bar(ind, menMeans, width=width, color='r', yerr=menStd) 
plt.xticks(ind+width/2., ('A', 'B', 'C', 'D')) 

Tôi nhắm

Answer 1

tôi đã thực hiện một vài điều ở đây mà tôi đề nghị khi làm việc với âm mưu phức tạp. Kéo định dạng tùy chỉnh thành từ điển, nó làm cho cuộc sống trở nên đơn giản khi bạn muốn thay đổi tham số - và bạn có thể chuyển từ điển này sang nhiều ô. Tôi cũng đã viết một hàm tùy chỉnh cho annotate các giá trị lặp lại, như một phần thưởng mà nó có thể chú thích giữa (A,C) nếu bạn thực sự muốn (tôi đứng theo nhận xét của tôi rằng đây không phải là cách tiếp cận trực quan phù hợp). Nó có thể cần một số tinh chỉnh một khi dữ liệu thay đổi nhưng điều này sẽ đưa bạn đi đúng hướng.

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
menMeans = (5, 15, 30, 40) 
menStd  = (2, 3, 4, 5) 
ind = np.arange(4) # the x locations for the groups 
width= 0.7 
labels = ('A', 'B', 'C', 'D') 

# Pull the formatting out here 
bar_kwargs = {'width':width,'color':'y','linewidth':2,'zorder':5} 
err_kwargs = {'zorder':0,'fmt':None,'linewidth':2,'ecolor':'k'} #for matplotlib >= v1.4 use 'fmt':'none' instead 

fig, ax = plt.subplots() 
ax.p1 = plt.bar(ind, menMeans, **bar_kwargs) 
ax.errs = plt.errorbar(ind, menMeans, yerr=menStd, **err_kwargs) 


# Custom function to draw the diff bars 

def label_diff(i,j,text,X,Y): 
    x = (X[i]+X[j])/2 
    y = 1.1*max(Y[i], Y[j]) 
    dx = abs(X[i]-X[j]) 

    props = {'connectionstyle':'bar','arrowstyle':'-',\ 
       'shrinkA':20,'shrinkB':20,'linewidth':2} 
    ax.annotate(text, xy=(X[i],y+7), zorder=10) 
    ax.annotate('', xy=(X[i],y), xytext=(X[j],y), arrowprops=props) 

# Call the function 
label_diff(0,1,'p=0.0370',ind,menMeans) 
label_diff(1,2,'p<0.0001',ind,menMeans) 
label_diff(2,3,'p=0.0025',ind,menMeans) 


plt.ylim(ymax=60) 
plt.xticks(ind, labels, color='k') 
plt.show()