대화 형 슬라이더 막대 차트 색 컨트롤

Question

나는 네 세트의 임의의 정규 분포 번호를가집니다. 이 수단은 각 세트의 95 % 신뢰 구간을 오류 막대와 함께 플롯하여 막대 그래프를 그리는 데 사용됩니다.

값 y가 주어지면 네 개의 범위에 해당하는 막대에 네 가지 색상이 설정됩니다. y는 다음과 같습니다. 1. 평균의 하한값. 2. 상한까지의 평균; 3. 아래; 위 4. 위.

슬라이더를 사용하여 y 값을 제어하고 슬라이드 할 때마다 막대 색을 업데이트하려면 다음 코드를 사용하려고했지만 막대 차트는 모든 업데이트를 플로팅 할 수 없습니다.

누군가 나에게 아이디어를 줄 수 있습니까?

import matplotlib.pyplot as plt 
import pandas as pd 
import numpy as np 
import scipy.stats as st 
from matplotlib.widgets import Slider 

np.random.seed(12345) 

df = pd.DataFrame([np.random.normal(33500,150000,3650), 
        np.random.normal(41000,90000,3650), 
        np.random.normal(41000,120000,3650), 
        np.random.normal(48000,55000,3650)], 
        index=[1992,1993,1994,1995]) 

N = len(df.columns)-1 # Degree of Freedom 
avg = df.mean(axis=1) # Mean for each row 
std = df.sem(axis=1) # Unbiased Standard Deviation 

year = df.index.map(str) # Convert to String 
conf95 = st.t.ppf(0.95, N)*std # 95% Confidence Interval 

upper = avg + conf95 
lower = avg - conf95 
colormap = ['blue', 'aqua', 'orange', 'brown'] 

ini = 39900 
chk1 = ini>upper # Check if y is greater than upper bound: blue 
chk2 = ini<lower # CHeck if y is smaller than lower bound: brown 
chk3 = (ini>=lower) & (ini<=avg) # Check if y is in between avg and lower: orange 
chk4 = (ini>avg) & (ini<=upper) # Check if y is in between avg and upper: aqua 


fig, ax =plt.subplots() 
ax.bar(df.index[chk1.values], avg.iloc[chk1.values], width=1, edgecolor='k', color='blue') 
ax.bar(df.index[chk2.values], avg.iloc[chk2.values], width=1, edgecolor='k', color='brown') 
ax.bar(df.index[chk3.values], avg.iloc[chk3.values], width=1, edgecolor='k', color='orange') 
ax.bar(df.index[chk4.values], avg.iloc[chk4.values], width=1, edgecolor='k', color='aqua') 
ax.axhline(y=ini,xmin=0,xmax=10,linewidth=1,color='k') 

ax.errorbar(df.index, avg, yerr=conf95, fmt='.',capsize=15, color='k') 
plt.subplots_adjust(left=0.1, bottom=0.2) 
plt.xticks(df.index, year) # Map xlabel with String 
plt.yticks(np.arange(0,max(avg)+1,max(avg)/5)) 

axcolor = 'lightgoldenrodyellow' 
axy = plt.axes([0.1, 0.1, 0.7, 0.03], axisbg=axcolor) 

sy = Slider(axy, 'y', 0.1, int(max(upper)+1), valinit=ini) 

이 단계가 완료 될 때까지 색상이 정상적으로 작동합니다. 그러면 업데이트 기능이 작동하지 않습니다.

def update(val): 
    ax.cla() 
    yy = sy.val  
    chk1 = yy>upper 
    chk2 = yy<lower 
    chk3 = (yy>=lower) & (yy<=avg) 
    chk4 = (yy>avg) & (yy<=upper) 
    ax.bar(df.index[chk1.values], avg.iloc[chk1.values], width=1, edgecolor='k', color='blue') 
    ax.bar(df.index[chk2.values], avg.iloc[chk2.values], width=1, edgecolor='k', color='brown') 
    ax.bar(df.index[chk3.values], avg.iloc[chk3.values], width=1, edgecolor='k', color='orange') 
    ax.bar(df.index[chk4.values], avg.iloc[chk4.values], width=1, edgecolor='k', color='aqua') 
    ax.bar(df.index, avg, width=1, edgecolor='k', color='silver') 
    ax.errorbar(df.index, avg, yerr=conf95, fmt='.',capsize=15, color='k') 
    ax.axhline(y=yy,xmin=0,xmax=10,linewidth=1,color='k') 
    fig.canvas.draw_idle() 

sy.on_changed(update) 

정말 통찰력을 주셔서 대단히 감사합니다!

최저 숀

Answer 1

단순히 당신이 그것을 넣어 이유를 알고하지 않는 선

ax.bar(df.index, avg, width=1, edgecolor='k', color='silver') 

을 삭제하지만,이 색상 막대의 상단에 완전한 단색의 막대 그래프를 플롯하고이를 숨 깁니다 .

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일부 상호 작용을 가능하게하려면 대화식 백엔드를 사용해야합니다. 그래서 %matplotlib inline 모드가 설정되어있을 때 IPython의 박스에서 벗어나서 작동하지 않습니다. 옵션 :

• IPython Qt 콘솔 또는 jupyter 노트북에서 %matplotlib notebook을 사용하십시오.
• 코드를 스크립트로 실행하는 경우 GUI 백엔드를 사용하여 plt.show()을 추가하십시오. Spyder에서는 스크립트를 새 전용 창에서 sketched here으로 실행하여 보장 할 수 있습니다.