使用onclick的y值更新（或重繪？）matplotlib條形圖

Question

我有一個matplotlib條形圖，它使用yerr來模擬箱形圖。

我想這個條形圖上

1. 點擊
2. 得到這個y值單擊
3. 在這個Y值
4. 運行噸繪製一個紅色橫線 - 條形圖數據對y值的測試使用scipy.stats.ttest_1samp
5. 更新條形圖顏色（藍色如果t < < -2和紅色如果噸 >> 2）

我可以做每個步驟分別，但不在一起。

我不知道如何反饋y值以運行t - 測試和更新圖表。我可以在第一次運行時提供y值，並正確地爲條形圖着色，但我無法使用click y值更新條形圖。

這裏有一些玩具數據。

import pandas as pd 
import numpy as np 

np.random.seed(12345) 

df = pd.DataFrame([np.random.normal(32000,200000,3650), 
        np.random.normal(43000,100000,3650), 
        np.random.normal(43500,140000,3650), 
        np.random.normal(48000,70000,3650)], 
        index=[1992,1993,1994,1995]) 

這裏是我拼湊在一起繪製圖表並添加行。我還想添加一個插圖，將顏色映射到t統計信息，但我認爲這與更新條形圖是分開的，我可以自行添加。

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
import pandas as pd 

class PointPicker(object): 
    def __init__(self, df, y=0): 

     # moments for bar chart "box plot" 
     mus = df.mean(axis=1) 
     sigmas = df.std(axis=1) 
     obs = df.count(axis=1) 
     ses = sigmas/np.sqrt(obs - 1) 
     err = 1.96 * ses 
     Nvars = len(df) 

     # map t-ststistics to colors 
     ttests = ttest_1samp(df.transpose(), y) 
     RdBus = plt.get_cmap('RdBu') 
     colors = RdBus(1/(1 + np.exp(ttests.statistic))) 

     self.fig = plt.figure() 
     self.ax = self.fig.add_subplot(111) 

     # bar chart "box plot" 
     self.ax.bar(list(range(Nvars)), mus, yerr=ci, capsize=20, picker=5, color=colors) 
     plt.xticks(list(range(Nvars)), df.index) 
     plt.tick_params(top='off', bottom='off', left='off', right='off', labelleft='on', labelbottom='on') 
     plt.gca().get_yaxis().set_major_formatter(matplotlib.ticker.FuncFormatter(lambda x, p: format(int(x), ','))) 
     plt.title('Random Data for 1992 to 1995') 

     self.fig.canvas.mpl_connect('pick_event', self.onpick) 
     self.fig.canvas.mpl_connect('key_press_event', self.onpress) 

    def onpress(self, event): 
     """define some key press events""" 
     if event.key.lower() == 'q': 
      sys.exit() 

    def onpick(self,event): 
     x = event.mouseevent.xdata 
     y = event.mouseevent.ydata 
     self.ax.axhline(y=y, color='red') 
     self.fig.canvas.draw() 

if __name__ == '__main__': 

    plt.ion() 
    p = PointPicker(df, y=32000) 
    plt.show() 

單擊後，會出現水平線，但條形圖顏色不會更新。

Answer 1

你想利用內幕onpick新的y值重新計算ttests。然後，您可以像以前一樣重新計算顏色。然後，您可以循環使用ax.bar創建的條（爲了便於訪問，我將它們保存爲self.bars），並使用bar.set_facecolor和新計算的顏色。

我還添加了一個嘗試，除了構造改變行的y值，如果你再次點擊，而不是創建一個新行。

import pandas as pd 
import numpy as np 
import matplotlib 
import matplotlib.pyplot as plt 
from scipy.stats import ttest_1samp 

np.random.seed(12345) 

df = pd.DataFrame([np.random.normal(32000,200000,3650), 
        np.random.normal(43000,100000,3650), 
        np.random.normal(43500,140000,3650), 
        np.random.normal(48000,70000,3650)], 
        index=[1992,1993,1994,1995]) 


class PointPicker(object): 
    def __init__(self, df, y=0): 

     # Store reference to the dataframe for access later 
     self.df = df 

     # moments for bar chart "box plot" 
     mus = df.mean(axis=1) 
     sigmas = df.std(axis=1) 
     obs = df.count(axis=1) 
     ses = sigmas/np.sqrt(obs - 1) 
     err = 1.96 * ses 
     Nvars = len(df) 

     # map t-ststistics to colors 
     ttests = ttest_1samp(df.transpose(), y) 
     RdBus = plt.get_cmap('RdBu') 
     colors = RdBus(1/(1 + np.exp(ttests.statistic))) 

     self.fig = plt.figure() 
     self.ax = self.fig.add_subplot(111) 

     # bar chart "box plot". Store reference to the bars here for access later 
     self.bars = self.ax.bar(
       list(range(Nvars)), mus, yerr=ses, capsize=20, picker=5, color=colors) 
     plt.xticks(list(range(Nvars)), df.index) 
     plt.tick_params(top='off', bottom='off', left='off', right='off', labelleft='on', labelbottom='on') 
     plt.gca().get_yaxis().set_major_formatter(matplotlib.ticker.FuncFormatter(lambda x, p: format(int(x), ','))) 
     plt.title('Random Data for 1992 to 1995') 

     self.fig.canvas.mpl_connect('pick_event', self.onpick) 
     self.fig.canvas.mpl_connect('key_press_event', self.onpress) 

    def onpress(self, event): 
     """define some key press events""" 
     if event.key.lower() == 'q': 
      sys.exit() 

    def onpick(self,event): 
     x = event.mouseevent.xdata 
     y = event.mouseevent.ydata 

     # If a line already exists, just update its y value, else create a horizontal line 
     try: 
      self.line.set_ydata(y) 
     except: 
      self.line = self.ax.axhline(y=y, color='red') 

     # Recalculate the ttest 
     newttests = ttest_1samp(df.transpose(), y) 
     RdBus = plt.get_cmap('RdBu') 
     # Recalculate the colors 
     newcolors = RdBus(1/(1 + np.exp(newttests.statistic))) 

     # Loop over bars and update their colors 
     for bar, col in zip(self.bars, newcolors): 
      bar.set_facecolor(col) 

     self.fig.canvas.draw() 

if __name__ == '__main__': 

    #plt.ion() 
    p = PointPicker(df, y=32000) 
    plt.show() 

下面是一些例子輸出：