Seborn/Matplotlib沿线创建自定义误差带

问题描述

我有一个实验，有10个参与者，每个人收集了96个准确率。acc_i表示参与者在时间步长i的总体精度。因此，我有一个10x96数值矩阵，如下所示：

[[acc_0,acc_1,acc_2,...acc_95]
 [acc_0,acc_1,acc_2,...acc_95]
 [acc_0,acc_1,acc_2,...acc_95]
            .
            .
            .
 [acc_0,acc_1,acc_2,...acc_95]]

我想绘制一条所有参与者在每个时间步长的平均精度的直线，以及一个显示平均+-1标准差的误差带。我可以使用pd.Series(np.average(human_accuracies, axis=0))和pd.Series(np.std(human_accuracies, axis=0))分别计算平均偏差和标准偏差。但是，当我使用：

时，这会在图形上显示两条单独的线

sns.lineplot(data=avg_accuracies)
sns.lineplot(data=sd_accuracies)

如下所示：

如何才能使我的情节更像下面所示：

我希望使用每个时间点的标准偏差i+-每个时间点的平均精度i来计算误差范围。

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解决方案

您可以这样使用plt.fill_between：

plt.fill_between(x=np.arange(len(avg_accuracies)),
                 y1=avg_accuracies - sd_accuracies,
                 y2=avg_accuracies + sd_accuracies,
                 alpha=0.25
                 )
plt.plot(np.arange(len(avg_accuracies)), avg_accuracies)

输出：