绘图平滑 matplotlib 和 seaborn

Question

我正在尝试以一种很好的方式显示我的数据，例如在seaborn文档中看到的：

我不太确定如何继续。我设法获得了点的值及其各自的标准差，但它看起来很分散，而我只想显示一种趋势：

我在这里和那里尝试应用建议的解决方案，但我无法使其工作。

这是我玩的：

Final_array =         Mean       Std
0   0.739269  0.157892
1   0.807382  0.160464
2   0.800024  0.137239
3   0.825854  0.132472
4   0.864854  0.070544
..       ...       ...
95  0.797202  0.101961
96  0.747578  0.143394
97  0.751472  0.158651
98  0.587009  0.198987
99  0.728447  0.104601

sns.set(style="darkgrid", palette="muted", color_codes=True)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7,5))
y_pos = np.arange(Final_array.shape[0])
ax.errorbar(y_pos, Final_array[:,0], yerr=Final_array[:,1], elinewidth=0.5)
plt.show()

有人有想法吗？我在使用绘图方面非常初学者。可以平滑吗？并获得像seaborn图像中那样漂亮的叠加层而不是误差线？

这些可能是愚蠢的问题。

亲切的问候，

Answer 1

您可以用于fillbetween平滑的上部和下部曲线。选择较高的值sigma会带来更平滑的效果。

这是一些示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.ndimage.filters import gaussian_filter1d

x = np.linspace(0, 100, 100)
y = 0.95 - ((50 - x) / 200) ** 2
err = (1 - y) / 2
y += np.random.normal(0, err / 10, y.size)

upper = gaussian_filter1d(y + err, sigma=3)
lower = gaussian_filter1d(y - err, sigma=3)

fig, ax = plt.subplots(ncols=2)

ax[0].errorbar(x, y, err, color='dodgerblue')

ax[1].plot(x, y, color='dodgerblue')
ax[1].fill_between(x, upper, lower, color='crimson', alpha=0.2)

plt.show()