python - 使用 matplotlib 填充平均值和曲线波动？

Question

我们如何绘制一条曲线，其中我们有多种实现方式，如下图所示。

我的尝试:我试图创造一些模仿上图中曲线的东西。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(10)
x = np.repeat(np.linspace(0,10, 10)[np.newaxis,...], 5, axis=0)
s = np.diag(np.array([0.05, 0.1, 0.3, 0.01, 0.2]))
y =  1- np.sqrt(x) + np.matmul(np.diag(np.array([0.05, 0.1, 0.3, 0.01, 0.2])),np.random.randn(x.shape[0],x.shape[1]))
fig, ax = plt.subplots()
for i in range(5):
  ax.plot(x[i,:],y[i,:])
plt.show()

我不知道怎么走得更远。
注:下图中的五条曲线应转换为一条均值位于中间且被波动掩盖的曲线。

Answer 1

生成要绘制的实体(均值和波动曲线)，然后绘制它们。
使用 matplotlib.pyplot.fill_between填充两条曲线之间的区域。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(10)
x = np.repeat(np.linspace(0,10, 10)[np.newaxis,...], 5, axis=0)
s = np.diag(np.array([0.05, 0.1, 0.3, 0.01, 0.2]))
y =  1- np.sqrt(x) + np.matmul(np.diag(np.array([0.05, 0.1, 0.3, 0.01, 0.2])),np.random.randn(x.shape[0],x.shape[1]))

for i in range(5):
  plt.plot(x[i,:],y[i,:], ms=4, marker='o')

y_mean = np.mean(y, axis=0)
y_std = np.std(y, axis=0)
y_std_up = y_mean + y_std
y_std_low = y_mean - y_std
print(y_mean.shape)

plt.plot(x[0,:], y_mean, 'k' , ms=4, marker='o')
plt.fill_between(x[0,:], y_std_low,y_std_up, alpha=.5, color='k', lw=0)