Indiquer la différence statistiquement significative dans le graphique à barres

J'ai fait un couple de choses ici que je suggère quand vous travaillez avec des parcelles complexes. Retirer la mise en forme personnalisée dans un dictionnaire, il rend la vie simple lorsque vous souhaitez modifier un paramètre et vous pouvez passer ce dictionnaire de plusieurs parcelles. J'ai également écrit une fonction personnalisée pour annotate la itervalues, comme un bonus, il peut annoter entre (A,C) si vous voulez vraiment (je m'en tiens à mon commentaire que ce n'est pas la bonne approche visuelle cependant). Il peut avoir besoin de quelques ajustements une fois que les modifications de données, mais cela devrait vous mettre sur la bonne voie.

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()