要填充matplotlib直方图的中心95%置信区间,可以按照以下步骤进行操作:
plt.hist()
函数来创建直方图,传入要绘制的数据和相关参数。np.percentile()
函数来计算给定数据的百分位数。将数据按升序排列后,取第2.5%和97.5%的百分位数作为置信区间的上下界。plt.fill_between()
函数来填充置信区间。该函数可以在直方图上填充指定的区域,传入x轴的数据范围和y轴的上下界即可。下面是一个示例代码:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
data = np.random.randn(1000)
# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.5)
# 计算置信区间的上下界
lower_bound = np.percentile(data, 2.5)
upper_bound = np.percentile(data, 97.5)
# 填充置信区间
plt.fill_between([lower_bound, upper_bound], 0, 0.15, color='blue', alpha=0.3)
# 显示图形
plt.show()
在这个示例中,我们使用了numpy库生成了1000个随机数作为数据,然后使用plt.hist()
函数绘制了直方图。接着,使用np.percentile()
函数计算了置信区间的上下界,并使用plt.fill_between()
函数填充了置信区间。最后,使用plt.show()
函数显示了图形。
这样,就可以填充matplotlib直方图的中心95%置信区间了。
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