使用Matplotlib的fill_between函数绘制折线图的置信区间

在Matplotlib中，fill_between函数通常用于填充两条曲线之间的区域。然而，对于折线图，我们通常使用errorbar函数来绘制置信区间。errorbar函数允许你为数据点添加垂直或水平的误差条，这些误差条可以表示数据的不确定性或波动范围。
下面是一个简单的例子，演示如何使用errorbar函数绘制折线图的置信区间：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建数据
x = np.arange(1, 6)
y = np.random.randn(5)
# 计算置信区间（这里假设95%的置信区间）
ci_lower = np.percentile(y, 2.5, axis=0)
ci_upper = np.percentile(y, 97.5, axis=0)
# 绘制折线图和置信区间
plt.errorbar(x, y, yerr=(ci_lower, ci_upper), fmt='o-', capsize=5)
# 添加标题和标签
plt.title('折线图上的置信区间')
plt.xlabel('X轴标签')
plt.ylabel('Y轴标签')
# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，我们首先创建了一些随机数据。然后，我们使用np.percentile函数计算了每个数据点的95%置信区间的下限和上限。接下来，我们使用plt.errorbar函数绘制了折线图和置信区间。yerr参数接受一个包含两个数组的元组，分别表示每个数据点的下限和上限。fmt='o-'参数指定了折线图的样式，其中’o’表示数据点，’-‘表示连接线。最后，我们添加了标题和轴标签，并显示了图形。
通过这种方式，你可以在折线图上直观地展示数据点之间的不确定性或波动范围。请注意，这只是一个简单的例子，你可以根据实际需求调整代码来适应你的数据和可视化需求。