Указание статистически значимой разницы в гистограмме

Я использую гистограмму для указания данных каждой группы. Некоторые из этих баров значительно отличаются друг от друга. Как я могу указать значительную разницу в графике штрихов?

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
menMeans   = (5, 15, 30, 40)
menStd     = (2, 3, 4, 5)
ind = np.arange(4)    # the x locations for the groups
width=0.35
p1 = plt.bar(ind, menMeans, width=width, color='r', yerr=menStd)
plt.xticks(ind+width/2., ('A', 'B', 'C', 'D') )

Я стремлюсь к

enter image description here

Ответы

Ответ 1

Я сделал пару вещей здесь, которые я предлагаю при работе со сложными сюжетами. Вытащить настраиваемое форматирование в словарь, это упрощает жизнь, когда вы хотите изменить параметр - и вы можете передать этот словарь на несколько графиков. Я также написал пользовательскую функцию для annotate itervalues, в качестве бонуса она может аннотировать между (A,C), если вы действительно хотите (я согласен с моим комментарием, что это не правильный визуальный подход). При изменении данных может потребоваться некоторая настройка, но это должно привести вас к правильному пути.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
menMeans   = (5, 15, 30, 40)
menStd     = (2, 3, 4, 5)
ind  = np.arange(4)    # the x locations for the groups
width= 0.7
labels = ('A', 'B', 'C', 'D')

# Pull the formatting out here
bar_kwargs = {'width':width,'color':'y','linewidth':2,'zorder':5}
err_kwargs = {'zorder':0,'fmt':None,'linewidth':2,'ecolor':'k'}  #for matplotlib >= v1.4 use 'fmt':'none' instead

fig, ax = plt.subplots()
ax.p1 = plt.bar(ind, menMeans, **bar_kwargs)
ax.errs = plt.errorbar(ind, menMeans, yerr=menStd, **err_kwargs)


# Custom function to draw the diff bars

def label_diff(i,j,text,X,Y):
    x = (X[i]+X[j])/2
    y = 1.1*max(Y[i], Y[j])
    dx = abs(X[i]-X[j])

    props = {'connectionstyle':'bar','arrowstyle':'-',\
                 'shrinkA':20,'shrinkB':20,'linewidth':2}
    ax.annotate(text, xy=(X[i],y+7), zorder=10)
    ax.annotate('', xy=(X[i],y), xytext=(X[j],y), arrowprops=props)

# Call the function
label_diff(0,1,'p=0.0370',ind,menMeans)
label_diff(1,2,'p<0.0001',ind,menMeans)
label_diff(2,3,'p=0.0025',ind,menMeans)


plt.ylim(ymax=60)
plt.xticks(ind, labels, color='k')
plt.show()

enter image description here