Plots.jl中分组绘制Measurement数据时误差条显示错误的分析与解决

问题描述

在使用Plots.jl绘图库与Measurements.jl测量数据处理库结合时，发现当对包含测量误差的数据进行分组绘图时，误差条显示会出现异常。具体表现为：未分组时误差条显示正常，但分组后误差条的长度和位置明显错误。

复现步骤

通过以下代码可以复现该问题：

using Measurements
using Plots

# 创建包含误差的测量数据
data = range(0, 1, 10) .± range(0, 1, 10)

# 创建分组标识
ids = mod.(1:10, 2)

# 绘制对比图
plot(
   plot(data, title="未分组-误差条正常"),
   plot(data, group=ids, title="分组-误差条异常")
)

问题分析

经过深入分析，发现问题出在Plots.jl的分组处理机制上。当使用group参数时，Plots.jl内部会应用GroupBy配方(recipe)，这个配方会为系列添加idxfilter属性而不是直接过滤数据。

在后续处理中，filter_data!函数会对:x、:y和:z数据进行过滤，但却忽略了误差相关的数据属性如:xerror、:yerror和:zerror。这导致误差数据与主数据在分组后不再对应，从而产生错误的误差条显示。

解决方案

正确的做法是修改filter_data!函数，使其同时过滤误差相关的数据属性。具体来说，应该在函数中添加对:xerror、:yerror和:zerror的处理：

function filter_data!(plotattributes::AKW, idxfilter)
    for s in (:x, :y, :z, :xerror, :yerror, :zerror)
        plotattributes[s] = filter_data(get(plotattributes, s, nothing), idxfilter)
    end
end

影响范围

该问题影响所有使用Plots.jl绘制分组测量数据的场景，特别是在科学计算和工程应用中需要同时显示多组测量数据及其误差范围时。目前已知在GR和UnicodePlots后端会出现此问题。

临时解决方案

在官方修复发布前，用户可以手动对分组后的数据进行预处理：

# 手动分组处理
group1 = data[ids .== 0]
group2 = data[ids .== 1]

plot(
    plot(group1, label="组1"),
    plot(group2, label="组2")
)

总结

这个问题揭示了Plots.jl在处理分组数据时对辅助数据属性(如误差条)考虑不够全面的情况。对于科学绘图库来说，确保所有相关数据属性的同步处理至关重要。该修复已计划纳入Plots.jl的v2版本更新中，将为科学计算用户提供更可靠的数据可视化支持。