Plotar yerr / xerr como região sombreada em vez de barras de erro

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No matplotlib, como plotar erro como uma região sombreada em vez de barras de erro?

Por exemplo:

ao invés de

python matplotlib

— Austin Richardson
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Como foi gerada a parcela superior?

— MichaelSB

Isso responde sua pergunta? Plotando a região de incerteza sombreada na plotagem de linha no matplotlib quando os dados tiverem NaNs

— Reinderien

Respostas:

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Ignorando a interpolação suave entre pontos em seu gráfico de exemplo (isso exigiria alguma interpolação manual ou apenas uma resolução mais alta dos seus dados), você pode usar pyplot.fill_between():

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 30, 30)
y = np.sin(x/6*np.pi)
error = np.random.normal(0.1, 0.02, size=y.shape)
y += np.random.normal(0, 0.1, size=y.shape)

plt.plot(x, y, 'k-')
plt.fill_between(x, y-error, y+error)
plt.show()

insira a descrição da imagem aqui

Veja também os exemplos do matplotlib .

— Gabriel
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Perfeito. Sim, eu não pretendia incluir um exemplo com linhas suavizadas.

— Austin Richardson

Alguma idéia de como fazer esse show com caixas sombreadas em vez de uma banda sombreada? Meu primeiro instinto foi abusar, lwmas parece não usar as mesmas unidades que os eixos.

— Benjamin Bannier

@BenjaminBannier Não tenho muita certeza do que você quer dizer. Parece que você deseja desenhar uma caixa em cada ponto, sua altura é igual à da barra de erro, enquanto a largura deve ser tal que eles conectem (toquem) as caixas vizinhas. Isso está correto?

@EL_DON Você quer dizer uma lenda com uma linha preta + faixa azul, e o texto seria algo como "dados + 1 região de erro sigma"?

@ Allan Se as únicas barras de erro que você tem são horizontais, você provavelmente deve virar os eixos do seu problema real (e, portanto, a figura também). Normalmente, a variável independente é aquela sem (ou com barras muito pequenas) de erro. Você pode trapacear, trocando suas variáveis de dados e, no matplotlib, também troque os eixos.

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Esta é basicamente a mesma resposta fornecida por Evert , mas estendida para mostrar algumas opções interessantes defill_between

insira a descrição da imagem aqui

from matplotlib import pyplot as pl
import numpy as np

pl.clf()
pl.hold(1)

x = np.linspace(0, 30, 100)
y = np.sin(x) * 0.5
pl.plot(x, y, '-k')


x = np.linspace(0, 30, 30)
y = np.sin(x/6*np.pi)
error = np.random.normal(0.1, 0.02, size=y.shape) +.1
y += np.random.normal(0, 0.1, size=y.shape)

pl.plot(x, y, 'k', color='#CC4F1B')
pl.fill_between(x, y-error, y+error,
    alpha=0.5, edgecolor='#CC4F1B', facecolor='#FF9848')

y = np.cos(x/6*np.pi)    
error = np.random.rand(len(y)) * 0.5
y += np.random.normal(0, 0.1, size=y.shape)
pl.plot(x, y, 'k', color='#1B2ACC')
pl.fill_between(x, y-error, y+error,
    alpha=0.2, edgecolor='#1B2ACC', facecolor='#089FFF',
    linewidth=4, linestyle='dashdot', antialiased=True)



y = np.cos(x/6*np.pi)  + np.sin(x/3*np.pi)  
error = np.random.rand(len(y)) * 0.5
y += np.random.normal(0, 0.1, size=y.shape)
pl.plot(x, y, 'k', color='#3F7F4C')
pl.fill_between(x, y-error, y+error,
    alpha=1, edgecolor='#3F7F4C', facecolor='#7EFF99',
    linewidth=0)



pl.show()

— Boris Gorelik
fonte

Solução um pouco melhor: stackoverflow.com/questions/43064524/…

— Shital Shah