提问人：thesecond 提问时间：11/10/2023 最后编辑：toyota Suprathesecond 更新时间：11/10/2023 访问量：40
将 alpha 区域（置信区间）添加到 sns 点图
Adding alpha area (confidence interval) to sns pointplot
问：
假设一个数据帧
df = pd.DataFrame({"X" : [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4],
"Model" : ["A", "B", "A", "B", "A", "B", "A", "B"],
"Lower" : [0.2, 0.3, 0.2, 0.2, 0.25, 0.3, 0.3, 0.25],
"Median" : [0.5, 0.55, 0.6, 0.55, 0.5, 0.6, 0.5, 0.5],
"Upper" : [0.6, 0.7, 0.65, 0.7, 0.7, 0.65, 0.55, 0.7]})
和一个情节：
pl1 = sns.catplot(data = df, kind = 'point',
hue = 'Model',
x = 'X',
y = 'Median', sharey = False, heigth = 3, aspect = 1.5)
pl1.set(ylim = (0, 1))
看起来像这样
我想做的是添加一个基于列和“上部”的置信区间，例如，看起来像这样（对于蓝色曲线）Lower
可能吗？
答：
1赞
Ömer Sezer
11/10/2023
#1
为了获得类似的蓝色区域，需要更新下限值和上限值。绘图部分可以用 处理。matplotlib.pyplot
法典：
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame({"X": [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4],
"Model": ["A", "B", "A", "B", "A", "B", "A", "B"],
"Lower": [0.4, 0.3, 0.45, 0.2, 0.40, 0.3, 0.45, 0.25],
"Median": [0.5, 0.55, 0.6, 0.55, 0.5, 0.6, 0.5, 0.5],
"Upper": [0.6, 0.7, 0.65, 0.7, 0.65, 0.65, 0.65, 0.7]})
pl1 = sns.catplot(data=df, kind='point', hue='Model', x='X', y='Median', sharey=False, height=3, aspect=1.5, legend=False)
# fill the area between lower and upper for Model A in blue
model_a_lower = df[df['Model'] == 'A']['Lower'].values
model_a_upper = df[df['Model'] == 'A']['Upper'].values
model_a_x = df[df['Model'] == 'A']['X'].values
model_a_x = model_a_x - model_a_x[0] # to make it => model_a_x = [0, 1, 2, 3] due to fill_between function start and end points.
plt.fill_between(x=model_a_x, y1=model_a_lower, y2=model_a_upper, alpha=0.2, color='blue')
pl1.set(ylim=(0, 1))
plt.show()
输出：
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thesecond
11/10/2023
谢谢！对于不均匀分布的 X 是否有可能这样做？
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Ömer Sezer
11/10/2023
欢迎您的光临。重要的一点是，X的长度，下部和上部应该相同（否则会给出错误）。不可能均匀分布 X。您可以对其进行测试（例如，model_a_x[3]=4，在plt.fill_between之前）。为了更好地理解，请使用 prints 表示下、上和 X.（例如 print（model_a_lower））。
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