Colormap cho các thanh lỗi trong ô phân tán x-y bằng cách sử dụng matplotlib

Question

Tôi có chuỗi thời gian dữ liệu mà tôi có số lượng, y và lỗi của nó, yerr. Bây giờ tôi muốn tạo một âm mưu cho thấy y chống lại pha (tức là thời gian/khoảng thời gian% 1) với các thanh lỗi dọc (yerr). Đối với điều này, tôi thường sử dụng pyplot.errorbar (time, y, yerr = yerr, ...)

Tuy nhiên, tôi muốn sử dụng thanh màu/bản đồ để cho biết giá trị của thời gian trong cùng một ô này.

gì vì vậy tôi làm là như sau:

pylab.errorbar(phase, y, yerr=err, fmt=None, marker=None, mew=0) 
pylab.scatter(phase, y, c=time, cmap=cm) 

Thật không may, điều này sẽ vẽ errorbars unicolored (mặc định là màu xanh). Vì tôi có ~ 1600 điểm cho mỗi ô, điều này làm cho bản đồ màu của âm mưu phân tán biến mất sau các thanh lỗi. Dưới đây là một bức tranh cho thấy những gì tôi có nghĩa là:

Có cách nào mà tôi có thể nhận được các thanh lỗi để được vẽ bằng cách sử dụng bản đồ màu tương tự như được sử dụng trong biểu đồ phân tán? Tôi không muốn gọi errorbar 1600 lần ...

Answer 1

Bạn có thể sử dụng đối số tùy chọn ecolor trong pylab.errorbar khi bạn sử dụng các color luận trong pylab.scatter:

pylab.errorbar(phase, y, yerr=err, fmt=None, marker=None, mew=0, ecolor=time) 

Answer 2

Ngoài việc thay đổi màu sắc, khác đề xuất là thay đổi zorder của các thanh lỗi so với lô phân tán. Điều này tập trung người dùng vào dữ liệu và rút ra hình dạng chung của các lỗi (mà tôi nghĩ là ý định của bạn).

from pylab import * 

# Generate some random data that looks like yours 
N = 1000 
X = random(N) 
Y = sin(X*5) + X*random(N)*.8 
Z = random(N) 
ERR = X*random(N) 

# These are the new arguments that I used 
scatter_kwargs = {"zorder":100} 
error_kwargs = {"lw":.5, "zorder":0} 

scatter(X,Y,c=Z,**scatter_kwargs) 
errorbar(X,Y,yerr=ERR,fmt=None, marker=None, mew=0,**error_kwargs) 
xlim(0,1) 
show() 

Answer 3

tôi đang tìm kiếm các giải pháp cho một thời gian và cuối cùng tôi tìm thấy một cách thức thông qua:

from pylab import * 

#data 
time = arange(100.) 
signal = time**2 
error = ones(len(time))*1000 

figure(1) 
#create a scatter plot 
sc = scatter(time,signal,s=20,c=time) 

#create colorbar according to the scatter plot 
clb = colorbar(sc) 

#create errorbar plot and return the outputs to a,b,c 
a,b,c = errorbar(time,signal,yerr=error,marker='',ls='',zorder=0) 

#convert time to a color tuple using the colormap used for scatter 
time_color = clb.to_rgba(time) 

#adjust the color of c[0], which is a LineCollection, to the colormap 
c[0].set_color(time_color) 

fig = gcf() 
fig.show() 
xlabel('time') 
ylabel('signal')