使用matplotlib中的大小縮放誤差條透明度

Question

我有一個非常混亂的情節，所以，為了整理它，我想通過減少它們的alpha值使那些具有較大誤差條的點不太重要。 最好，我想根據它們的錯誤欄大小將連續的alpha值（如顏色圖）映射到每個點及其錯誤欄 - 我不太確定這樣做的最佳/有效方法是什么。

Answer 1

您當然可以設置錯誤欄的alpha，但我認為您需要單獨繪制每個，因為Matplotlib不會將垂直線和線條的不透明度（或顏色）設置為序列（據我所知）。

如果您希望標記的不透明度與錯誤欄匹配，則可能更容易根據某些標准化構建一系列顏色：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

n = 20
x = np.linspace(1, 10, n)
y = x - x**2
minerr = 2
yerr = abs(np.random.randn(n) * 15) + minerr
maxerr = max(yerr)
err_range = maxerr - minerr

alphas = [1 - (err-minerr)/(err_range) for err in yerr]
colors = np.asarray([(1,0,0, alpha) for alpha in alphas])

plt.scatter(x,y, c=colors, edgecolors=colors)
for pos, ypt, err, color in zip(x, y, yerr, colors):
    plotline, caplines, (barlinecols,) = plt.errorbar(pos, ypt, err, lw=2, color=color, capsize=5, capthick=2)

plt.xlim(0,11)
plt.show()

但是，您可能想要考慮您創建的效果是否可能錯誤地表示您的數據（即通過僅強調具有小誤差條的點來使其看起來比它更准確）。

Answer 2

您可以將顏色設置為散點圖上的第三個變量（請參閱此答案 ）。 要更改Alpha，您可以根據縮放范圍僅更改顏色的第四個值（透明度）。 作為一個最小的例子，

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 20, 100)
y = np.sin(x)
z = x + 20 * y

scaled_z = (z - z.min()) / z.ptp()
colors = [[0., 0., 0., i] for i in scaled_z]

plt.scatter(x, y, marker='x', edgecolors=colors, s=150, linewidths=4)
plt.show()

看起來像