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Tracer yerr/xerr sous forme de région ombrée plutôt que de barres d'erreur

Dans matplotlib, comment puis-je tracer l'erreur sous la forme d'une région ombrée plutôt que de barres d'erreur ?

Par exemple :

enter image description here

plutôt que

enter image description here

210voto

En ignorant l'interpolation lisse entre les points dans votre exemple de graphique (qui nécessiterait une interpolation manuelle, ou simplement une résolution plus élevée de vos données), vous pouvez utiliser 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()

enter image description here

Voir également le exemples de matplotlib .

158voto

bgbg Points 4713

C'est en fait le même réponse que celle donnée par Evert mais étendu à la frime des options intéressantes de fill_between

enter image description here

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()

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