首先回答最常见的情况。可以通过将图中的艺术家移动一定量来实现躲避。将点用作该偏移的单位可能会很有用。例如，您可能需要将情节上的标记移动5点。
可以通过在艺术家的数据转换中添加翻译来完成此转换。我在这里提出一个建议
ScaledTranslation。
现在，为了保持最通用，可以编写一个函数，该函数将绘图方法，轴和数据作为输入，此外还应应用一些闪避功能，例如
draw_dodge(ax.errorbar, X, y, yerr =y/4., ax=ax, dodge=d, marker="d" )
完整的功能代码：
import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import transformsimport numpy as npimport pandas as pddef draw_dodge(*args, **kwargs): func = args[0] dodge = kwargs.pop("dodge", 0) ax = kwargs.pop("ax", plt.gca()) trans = ax.transData + transforms.ScaledTranslation(dodge/72., 0, ax.figure.dpi_scale_trans) artist = func(*args[1:], **kwargs) def iterate(artist): if hasattr(artist, '__iter__'): for obj in artist: iterate(obj) else: artist.set_transform(trans) iterate(artist) return artistX = ["a", "b"]Y = np.array([[1,2],[2,2],[3,2],[1,4]])Dodge = np.arange(len(Y),dtype=float)*10Dodge -= Dodge.mean()fig, ax = plt.subplots()for y,d in zip(Y,Dodge): draw_dodge(ax.errorbar, X, y, yerr =y/4., ax=ax, dodge=d, marker="d" )ax.margins(x=0.4)plt.show()您可以使用这项功能
ax.plot，
ax.scatter但是不与任何的seaborn功能等，因为他们没有任何有用的艺术家复工用。
现在对于所讨论的情况，剩下的问题是以有用的格式获取数据。一种选择如下。
df1 = pd.Dataframe({'x':list('ffffssss'), 'y':[1,2,3,4,5,6,7,8], 'h':list('abababab')})df2 = df1.copy()df2['y'] = df2['y']+0.5N = len(np.unique(df1["x"].values))*len([df1,df2])Dodge = np.linspace(-N,N,N)/N*10fig, ax = plt.subplots()k = 0for df in [df1,df2]: for (n, grp) in df.groupby("h"): x = grp.groupby("x").mean() std = grp.groupby("x").std() draw_dodge(ax.errorbar, x.index, x.values, yerr =std.values.flatten(), ax=ax, dodge=Dodge[k], marker="o", label=n) k+=1ax.legend() ax.margins(x=0.4)plt.show()
