Python seaborn模型的非透明置信区间

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我想提交论文的杂志只接受

.tiff

（不适用于LaTeX）、

.jpg

（不适用于图形）和

.eps

（不适用于alpha透明，除非我光栅化图像，否则会导致巨大的文件大小）。我的许多绘图使用seaborn的

regplot

，它绘制透明的置信区间。是否可以在不完全手动重新绘制所有图形的情况下绘制不透明CI（例如，以虚线或背景中的纯色）

示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.set_style("ticks")
np.random.seed(0)
n = 50

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6))

x = np.random.randn(n)
y1 = np.random.randn(n)
y2 = np.random.randn(n)

sns.regplot(x, y1, ax=ax)
sns.regplot(x, y2, ax=ax)

plt.show()

---

在不丢失重叠置信区间的信息的情况下，将其保存为.eps文件的最简单/最佳方法是什么？

问题在于，您需要透明度来显示重叠的两个置信区间。需要对图像进行光栅化处理

如果《华尔街日报》接受jpg，我实际上看不出使用它有什么问题。您可以使用以下命令控制图像质量：

plt.savefig(__file__+".jpg", quality=95)

使用eps也是可能的，在这里，您可以只光栅化-曲线之间的置信区间

fill\u，而不是光栅化所有内容。其优点是轴、标签和点仍然是矢量图形，在不同的缩放级别上看起来不会像素化

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import PolyCollection as p
import seaborn as sns

sns.set_style("ticks")
np.random.seed(0)
n = 50

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6))

x = np.random.randn(n)
y1 = np.random.randn(n)
y2 = np.random.randn(n)

sns.regplot(x, y1, ax=ax)
sns.regplot(x, y2, ax=ax)

plt.savefig(__file__+".jpg", quality=95)
for c in ax.findobj(p):
    c.set_zorder(-1)
    c.set_rasterized(True)
#everything on zorder -1 or lower will be rasterized
ax.set_rasterization_zorder(0)

plt.savefig(__file__+".eps")
plt.savefig(__file__+".png")
plt.show()

最终的eps文件如下所示：


虽然文件大小当然有点大，但我不确定这是否是一个真正的问题
 哦，我不知道你只能光栅化图像的一部分。那太好了。谢谢该杂志对文件大小要求非常严格，这就是为什么我不想使用大部分未压缩的JPG。对于首次提交，我使用了一种变通方法，用虚线替换seaborn源代码中的
fill_-between
部分，但您的解决方案看起来更加优雅。PS为什么您要比较该类型的字符串repr而不是使用
isinstance
？此外，我认为matplotlib轴有一个函数可以返回给定类型的所有美工人员，但我忘记了它的名称。@mwaskom您指的函数名为
ax.findobj
。我只是太懒了，从输出中复制了str repr。但我现在改了。关于jpg，它当然不理想，但是如果jpg的质量足够高，png和jpg之间就没有什么区别。你将始终需要遵守《华尔街日报》的要求，不管这些要求是否合理。