小编Pes*_*067的帖子

我有一个示例时间序列数据框：

df = pd.DataFrame({'year':'1990','1991','1992','1993','1994','1995','1996',
                          '1997','1998','1999','2000'],
                   'count':[96,184,148,154,160,149,124,274,322,301,300]})

我想要一条带乐队的linear regression线路。尽管我设法绘制了一条线性回归线。我发现很难在图中绘制置信区间带。这是我的线性回归图代码片段：confidence intervalregression line

from matplotlib import ticker
from sklearn.linear_model import LinearRegression



X = df.date_ordinal.values.reshape(-1,1)
y = df['count'].values.reshape(-1, 1)

reg = LinearRegression()

reg.fit(X, y)

predictions = reg.predict(X.reshape(-1, 1))

fig, ax = plt.subplots()

plt.scatter(X, y, color ='blue',alpha=0.5)

plt.plot(X, predictions,alpha=0.5, color = 'black',label = r'$N$'+ '= {:.2f}t + {:.2e}\n'.format(reg.coef_[0][0],reg.intercept_[0]))


plt.ylabel('count($N$)');
plt.xlabel(r'Year(t)');
plt.legend()


formatter = ticker.ScalarFormatter(useMathText=True)
formatter.set_scientific(True) 
formatter.set_powerlimits((-1,1)) 
ax.yaxis.set_major_formatter(formatter)


plt.xticks(ticks = df.date_ordinal[::5], labels = df.index.year[::5])

           


plt.grid()  

plt.show()
plt.clf()

这给了我一个很好的时间序列线性回归图。

问题和所需的输出 但是，我也需要confidence interval …