透明错误条，不影响标记

Question

是否可以仅更改误差线的透明度？使用plt.errorbar()更改的Alpha值会同时影响标记和误差线。

编辑：

就我而言，我有几个不同的数据集，每个值都有其自己的误差，因此我使用来绘制每个数据集plt.errorbar()。这是使用3个不同数据集的MWE：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x1 = [np.random.uniform(0,10,5)]
x2 = [np.random.uniform(0,10,5)]
x3 = [np.random.uniform(0,10,5)]
y1 = [np.random.uniform(0,10,5)]
y2 = [np.random.uniform(0,10,5)]
y3 = [np.random.uniform(0,10,5)]
err1 = [np.random.uniform(1,2, 5)]
err2 = [np.random.uniform(1,2, 5)]
err3 = [np.random.uniform(1,2, 5)]

plt.errorbar(x1, y1, xerr=err1, yerr=err1, fmt='ro', ms=10)
plt.errorbar(x2, y2, xerr=err2, yerr=err2, fmt='bs', ms=10)
plt.errorbar(x3, y3, xerr=err3, yerr=err3, fmt='g^', ms=10)
plt.show()

Answer 1

这可以通过检查调用时返回的内容来完成plt.errorbar()。查看文档，它返回一个

plotline：Line2D实例

x，y绘图标记和/或线

caplines：Line2D实例列表

误差条帽

barlinecols：LineCollection的列表

水平和垂直误差范围

这些都可以修改使用set_alpha()。因此，为避免更改标记的透明度，请不要更改plotline。

一个完整的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0.1, 4, 0.5)
y = np.exp(-x)

# example variable error bar values
yerr = 0.1 + 0.2*np.sqrt(x)
xerr = 0.1 + yerr

fig, ax = plt.subplots()
markers, caps, bars = ax.errorbar(x, y, yerr=yerr, xerr=xerr,
            fmt='o', ecolor='black',capsize=2, capthick=2)

# loop through bars and caps and set the alpha value
[bar.set_alpha(0.5) for bar in bars]
[cap.set_alpha(0.5) for cap in caps]

plt.show()

这使：

更新：处理多个数据列表时（除了简单地重复上面的代码x的时间量），一种可行的解决方案是将事物（例如x值，y值等）放在另一个列表中，然后循环遍历，这意味着您不必手动对此进行编码。使用修改后的示例：

# Put all your data into other lists
x_list = [x1, x2, x3]
y_list = [y1, y2, y3]
err_list = [err1, err2, err3]
formats = ['ro', 'bs', 'g^']

# Loop through data and plot
for x, y, err, f in zip(x_list, y_list, err_list, formats):
    markers, caps, bars = plt.errorbar(x, y, xerr=err, yerr=err, fmt=f, ms=10)
    [bar.set_alpha(0.5) for bar in bars]
    [cap.set_alpha(0.5) for cap in caps]

plt.show()

该示例给出：