matplotlib条形图,每个条形图有不同的误差条

时间:2016-08-25 09:14:52

标签: python matplotlib bar-chart analysis

我正在尝试创建一个条形图,显示每个组的95%置信区间。显然,因为它们是95%的置信区间,所以它们是不对称的。然而,我遇到的问题是我无法弄清楚如何使每个组(即每个栏)的每个95%CI栏不同,因为显然每个栏都不同。

我的代码如下:

meanPassivePSE = np.mean(PSE_PASSIVE)
stdPassivePSE = np.std(PSE_PASSIVE)
meanActivePSE= np.mean(PSE_ACTIVE_HUMAN)
stdActivePSE = np.std(PSE_ACTIVE_HUMAN)
meanRoboticPSE=np.mean(PSE_ACTIVE_ROBOT)
stdRoboticPSE = np.std(PSE_ACTIVE_ROBOT)


#95%conf intervals

confInterval95Passive = stats.norm.interval(0.95, loc=meanPassivePSE, scale=stdPassivePSE/np.sqrt(len(PSE_PASSIVE)))
confInterval95Active = stats.norm.interval(0.95, loc=meanActivePSE, scale=stdActivePSE/np.sqrt(len(PSE_ACTIVE_HUMAN)))
confInterval95Robot = stats.norm.interval(0.95, loc=meanRoboticPSE, scale=stdRoboticPSE/np.sqrt(len(PSE_ACTIVE_ROBOT)))


conditions = 'Passive', 'Active Human', 'Active Robot'
yPos = np.arange(len(conditions))
PSE = [meanPassivePSE, meanActivePSE, meanRoboticPSE]


plt.bar(yPos, PSE, align='center', alpha=0.5, color=('g','b','r'), yerr = (????) )
#plt.errorbar(confInterval95Passive[0], confInterval95Passive[1])

plt.xticks(yPos,conditions)
plt.ylabel('Point of Subject Equality (ms)')
plt.title('Average Point of Subjective Equality in each Condition')
plt.show()

所以,例如:

`confInterval95Passive[0],confInterval95Passive[1] = 2.71596442574 4.13221200188`

但对于三组中的每一组(被动,主动和机器人),这些统计数据都不同。那么如何让他的条形图有三个不同的条形图,有三个不同的和不对称的误差条?我认为它应该在'yerr ='参数中处理?

感谢您的帮助!!

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

我解决了这个问题:

yerrs = [[meanPassivePSE-confInterval95Passive[0], confInterval95Active-confInterval95Active[0], confInterval95Robot-confInterval95Robot[0]],
[[confInterval95Passive[1]-meanPassivePSE, confInterval95Active[1]-confInterval95Active, confInterval95Robot[1]-confInterval95Robot]]
  • ax.errorbars使用值来添加/减去平均值
  • 因此,计算的置信区间需要通过均值
  • 进行标注
  • 稍后在ax.errorbars上再次添加/减去这些值。

现在可以将参数放入bar() - 方法

plt.bar(yPos, PSE, align='center', alpha=0.5, color=('g','b','r'), yerr = yerrs )