Python 用户单击图形，图形将根据te事件的ydata进行更改

下面的代码应该根据单击事件时

的数据更新图形（更改条形图的颜色）。有些情况下，颜色并不像想象的那样变化。此外，我还使用
'ax.clear（）'
在每次单击图形时刷新重新绘制的条形图和线条。知道这个代码有什么问题吗

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
from matplotlib import cm
import pandas as pd

# Use the following data for this assignment:
np.random.seed(12345)

df = pd.DataFrame([np.random.normal(32000,200000,3650), 
                   np.random.normal(43000,100000,3650), 
                   np.random.normal(43500,140000,3650), 
                   np.random.normal(48000,70000,3650)], 
                  index=[1992,1993,1994,1995])

fig, ax = plt.subplots()
#Plotting the Bar chart 
mean = df.mean(axis = 1)
std = df.std(axis = 1)
n= df.shape[1]
yerr = 1.96*std/np.sqrt(3650)
plt.bar(range(df.shape[0]), mean, yerr = yerr, color = 'grey',capsize=10, alpha = 0.5)
plt.xticks(range(len(df.index)), df.index)
plt.title('Proportion of confidence interval lying below the threshold value')
plt.ylabel('Number of votes')

#Click on the graph to choose a value, the color of the bar change based on the yvalue
colourofbars = [] 
norm = None
cmap = plt.cm.get_cmap('RdYlBu')
dict = {mean[x]: yerr[x] for x in list(df.index)}
def onclick(event):
    val = event.ydata
    global colourofbars
    global norm
    #Defining the condition based on the ydata
    for key,value in dict.items():
        if val > (key+(value)):
            colour = 0 
            colourofbars.append(colour)
        elif val < (key-(value)):
            colour = 1 
            colourofbars.append(colour)
        elif ((key+(value))> val > (key-(value))): 
            colour = ((key+(value))-val)/((key+value)-(key-value)) 
            colourofbars.append(colour)
    ax.clear()
    norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=min(colourofbars),vmax=max(colourofbars), clip=False)
    
    #Plotting the colored bar chart
    plt.bar(range(df.shape[0]), mean, yerr = yerr, capsize=10, alpha = 0.5, color=cmap(norm(colourofbars)))
    plt.axhline(y=val,linewidth=1, color='k')
    plt.gcf().canvas.draw_idle()

#Adding the colorbar legend
scalarmappaple = cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cmap)
scalarmappaple.set_array(colourofbars)
plt.colorbar(scalarmappaple)
plt.gcf().canvas.mpl_connect('button_press_event', onclick)
fig.canvas.draw()

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为plt导入
导入matplotlib
从matplotlib导入cm
作为pd进口熊猫
#将以下数据用于此任务：
np.random.seed（12345）
df=pd.数据帧（[np.随机.正常（3200020003650），
np.随机。正常（430001000003650），
np.随机。正常（4350014000003650），
np.随机.正常（4800070003650）]，
索引=[1992199319941995]）
图，ax=plt.子批次（）
#绘制条形图
平均值=测向平均值（轴=1）
标准=测向标准（轴=1）
n=df.shape[1]
yerr=1.96*std/np.sqrt（3650）
plt.bar（范围（df.shape[0]），平均值，yerr=yerr，颜色=‘灰色’，倾覆=10，α=0.5）
plt.xticks（范围（长度（测向索引）），测向索引）
plt.title（‘低于阈值的置信区间比例’）
plt.ylabel（“票数”）
#单击图形选择一个值，条形图的颜色将根据Y值进行更改
棒的颜色=[]
正常=无
cmap=plt.cm.get_cmap（'RdYlBu'）
dict={mean[x]：列表（df.index）中x的yerr[x]
def onclick（事件）：
val=event.ydata
棒的全局着色
全球规范
#基于ydata定义条件
对于键，dict.items（）中的值：
如果val>（键+（值））：
颜色=0
棒的颜色。附加（颜色）
elif val<（键-（值））：
颜色=1
棒的颜色。附加（颜色）
elif（（键+（值））>val>（键-（值））：
颜色=（（键+值））-val/（（键+值）-（键值））
棒的颜色。附加（颜色）
ax.clear（）
norm=matplotlib.colors.Normalize（vmin=min（色条），vmax=max（色条），clip=False）
#绘制彩色条形图
plt.bar（范围（df.形状[0]），平均值，yerr=yerr，倾覆=10，alpha=0.5，颜色=cmap（标准（杆的颜色）））
plt.axhline（y=val，线宽=1，颜色=k'）
plt.gcf（）.canvas.draw_idle（）
#添加颜色栏图例
scalarMapple=cm.scalarMapable（norm=norm，cmap=cmap）
ScalarMapple.set_数组（色条）
打印颜色条（ScalarMapple）
plt.gcf（）.canvas.mpl\u connect（'button\u press\u event'，onclick）
图canvas.draw（）
在Jupyter笔记本中，您必须添加

%matplotlib notebook

为了使绘图具有交互性（可以在导入语句后添加该行）

通过上述陈述，我得到了这个图：


如果单击绘图中的某个位置，我会得到：

在Jupyter笔记本中，您必须添加

%matplotlib notebook

为了使绘图具有交互性（可以在导入语句后添加该行）

通过上述陈述，我得到了这个图：


如果单击绘图中的某个位置，我会得到：

您是在使用IDE（如PyCharm）还是在Jupyter笔记本中运行代码？@Andrea Blengino我在使用Jupyter笔记本进行编码您是在使用IDE（如PyCharm）还是在Jupyter笔记本中运行代码？@Andrea Blengino我在使用Jupyter笔记本进行编码