在matplotlib中缩放误差条的透明度

Question

我有一个相当混乱的情节，所以为了整理它，我想通过减少它们的alpha值来使那些具有较大误差条的点变得不太重要。优选地，我想根据错误栏大小将连续比例​​的alpha值（如colourmap）映射到每个点及其错误栏 - 我不太确定要做到这一点的最佳/有效方法是什么。

Answer 1

您可以将颜色设置为散点图上的第三个变量（请参阅此answer）。要更改alpha，只能根据缩放范围更改颜色的第四个值（透明度）。作为一个小例子，

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() 

它看起来像

Answer 2

你当然可以设置errorbars的α，但我认为你需要单独绘制每一个因为Matplotlib不会设置不透明度（或颜色）的垂直线和标题到一个序列（据我所知）。

如果你想标记有自己的不透明性匹配errorbars，它可能更容易建立的颜色基于一些标准化的序列：

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() 

然而，你可能要考虑关于您创建的效果是否可能歪曲您的数据（即，使其看起来更加准确，而不是仅强调具有小误差线的点）。