Indicando la diferencia estadísticamente significativa en el gráfico de barras

Question

Utilizo un gráfico de barras para indicar los datos de cada grupo. Algunas de estas barras difieren significativamente entre sí. ¿Cómo puedo indicar la diferencia significativa en el diagrama de barras?

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
menMeans = (5, 15, 30, 40) 
menStd  = (2, 3, 4, 5) 
ind = np.arange(4) # the x locations for the groups 
width=0.35 
p1 = plt.bar(ind, menMeans, width=width, color='r', yerr=menStd) 
plt.xticks(ind+width/2., ('A', 'B', 'C', 'D')) 

mi objetivo

Answer 1

He hecho un par de cosas aquí que sugiero cuando se trabaja con tramas complejas. Extraiga el formato personalizado en un diccionario, simplifica la vida cuando desea cambiar un parámetro, y puede pasar este diccionario a múltiples trazados. También escribí una función personalizada en annotate, y como beneficio adicional puedo anotar entre (A,C) si realmente quieres (estoy de acuerdo con mi comentario de que este no es el enfoque visual correcto, sin embargo). Es posible que necesite algunos ajustes una vez que los datos cambian, pero esto debería ponerlo en el camino correcto.

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
menMeans = (5, 15, 30, 40) 
menStd  = (2, 3, 4, 5) 
ind = np.arange(4) # the x locations for the groups 
width= 0.7 
labels = ('A', 'B', 'C', 'D') 

# Pull the formatting out here 
bar_kwargs = {'width':width,'color':'y','linewidth':2,'zorder':5} 
err_kwargs = {'zorder':0,'fmt':None,'linewidth':2,'ecolor':'k'} #for matplotlib >= v1.4 use 'fmt':'none' instead 

fig, ax = plt.subplots() 
ax.p1 = plt.bar(ind, menMeans, **bar_kwargs) 
ax.errs = plt.errorbar(ind, menMeans, yerr=menStd, **err_kwargs) 


# Custom function to draw the diff bars 

def label_diff(i,j,text,X,Y): 
    x = (X[i]+X[j])/2 
    y = 1.1*max(Y[i], Y[j]) 
    dx = abs(X[i]-X[j]) 

    props = {'connectionstyle':'bar','arrowstyle':'-',\ 
       'shrinkA':20,'shrinkB':20,'linewidth':2} 
    ax.annotate(text, xy=(X[i],y+7), zorder=10) 
    ax.annotate('', xy=(X[i],y), xytext=(X[j],y), arrowprops=props) 

# Call the function 
label_diff(0,1,'p=0.0370',ind,menMeans) 
label_diff(1,2,'p<0.0001',ind,menMeans) 
label_diff(2,3,'p=0.0025',ind,menMeans) 


plt.ylim(ymax=60) 
plt.xticks(ind, labels, color='k') 
plt.show()