我的图形图例颜色与我的图形线颜色不匹配？

Question

我正在尝试在图表上绘制两条线，并且正在努力将我的图例颜色与图表线颜色相匹配。当我尝试为绘图上的线条分配颜色时，它只会改变图例，虽然它也改变了图表的线条颜色，但它们与图例不匹配！

这是我的代码的基础。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df_mated = pd.read_csv("file1.txt", sep='\t', header=0)   
df_mated['Average'] = df_mated.mean(axis=1)
df_mated['SEM'] = df_mated.loc[:, :'Average'].sem()
mated_E = df_mated['SEM'].tolist()
b = df_mated['Average'].tolist()
plot1, = plt.plot(x, b, 'r-')
plt.errorbar(x, b, xerr=None, yerr=mated_E)

df_unmated = pd.read_csv("file2.txt", sep='\t', header=0) 
df_unmated['Average'] = df_unmated.mean(axis=1)
df_unmated['SEM'] = df_unmated.loc[:, :'Average'].sem()
unmated_E = df_unmated['SEM'].tolist()
c = df_unmated['Average'].tolist()
plot2, = plt.plot(x, c, 'b-')
plt.errorbar(x, c, xerr=None, yerr=unmated_E)

plt.xlabel('Position')
plt.ylabel('Average Read Depth')
plt.legend([plot1,plot2],["Mated", "Unmated"])
plt.show()

这是我得到的： Output Graph

如您所见，颜色不匹配，但更重要的是，匹配的红线肯定应该是图表上的顶线。我已经通过打印列表 b 和 c 验证了这一点，所以我确定。

如果我删除“r-”和“b-”，我会得到下图：Output Graph 2

还是不对……

我是 python 和编码的新手，所以如果您需要更多信息，请告诉我。感谢您的帮助！

P.S 您可能会看到我的误差线也仅适用于图形的一半，因为 .sem() 会为我的 pandas 数据框中的某些值生成 NaN。我认为这可能是由于除以 0 错误，因为我的所有数据都是非常小的浮点数 - 但如果您有任何见解，也将不胜感激！

Answer 1

错误线隐藏了您在图例中显示的线。您可以删除多余的图，并以相应的颜色绘制误差线（线）。所以不是

plot1, = plt.plot(x, b, 'r-')
plt.errorbar(x, b, xerr=None, yerr=mated_E)
# ...
plot2, = plt.plot(x, c, 'b-')
plt.errorbar(x, c, xerr=None, yerr=unmated_E)

使用

plot1, _, _ = plt.errorbar(x, b, xerr=None, yerr=mated_E, color="r")
# ...
plot2, _, _ = plt.errorbar(x, c, xerr=None, yerr=unmated_E, color="b")

Answer 2

您基本上是在初始线图上绘制误差线。默认情况下，plt.errorbar 是一个线图，每个点都有误差线。

# Gives a red line plot
plot1, = plt.plot(x, b, 'r-')
# Gives a '#1f77b4' (default first color) line plot with error bars
plt.errorbar(x, b, xerr=None, yerr=mated_E)

给出你拥有的这条蓝色线。这同样适用于第二个情节。

只需添加一个线型即可停用连接错误栏点与ls=''的线

下面的更正应该有效：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df_mated = pd.read_csv("file1.txt", sep='\t', header=0)   
df_mated['Average'] = df_mated.mean(axis=1)
df_mated['SEM'] = df_mated.loc[:, :'Average'].sem()
mated_E = df_mated['SEM'].tolist()
b = df_mated['Average'].tolist()
plot1, = plt.plot(x, b, 'r-')
# Plot only the y-errorbar, not the line connecting the datapoint
plt.errorbar(x, b, xerr=None, yerr=mated_E, ls='')

df_unmated = pd.read_csv("file2.txt", sep='\t', header=0) 
df_unmated['Average'] = df_unmated.mean(axis=1)
df_unmated['SEM'] = df_unmated.loc[:, :'Average'].sem()
unmated_E = df_unmated['SEM'].tolist()
c = df_unmated['Average'].tolist()
plot2, = plt.plot(x, c, 'b-')
# Plot only the y-errorbar, not the line connecting the datapoint
plt.errorbar(x, c, xerr=None, yerr=unmated_E, ls='')

plt.xlabel('Position')
plt.ylabel('Average Read Depth')
plt.legend([plot1,plot2],["Mated", "Unmated"])
plt.show()

Answer 3

尝试在调用 plot 时设置标签并删除 plt.plot 行，然后直接调用 plt.legend() 而不使用参数。

plt.errorbar(x, b, xerr=None, yerr=mated_E, fmt='r-', label='Mated') 
plt.errorbar(x, c, xerr=None, yerr=unmated_E, fmt='b-', label='Unmated')
plt.legend()

发生的情况是颜色正确，但隐藏在误差线图后面。 plt.errorbar 绘制线条和错误。由于您在第一个图而不是第二个图上设置了颜色，因此颜色最终会有所不同。

对于误差线，检查值是否都相同。在这种情况下，标准偏差将为零。

您也可以使用seaborn，这可能会为您节省大量时间；-)