讓我們假設一個如下所示的回圈：
import numpy as np
ax = []; ay = []
for n in range(N):
avgC = np.zeros(M)
for m in range(M):
...
Cost = aFuncation
avgC[m] = Cost
ax.append(n); ay.append(np.mean(avgC))
我想使用ax并繪制一個實時時間ay序列，該序列顯示. 同時，我想根據（如下圖示例）繪制分布的標準偏差。np.mean(avgC)navgC
uj5u.com熱心網友回復：
首先，您應該考慮一下“置信區間”一詞在您的案例中的實際含義。要構建置信區間，您必須指定構建置信區間的數量，并且您應該提供更多背景資訊，這些值在您的案例中是如何分布的。我現在假設您的“成本”值是正態分布的，并且您希望在每個點繪制分布的均值和標準差n。請注意，這不是均值的置信區間。如果您對此不確定，您可能應該編輯您的問題并包含有關您調查的統計屬性的更詳細資訊。
話雖如此，使用此代碼，您可以繪制每個點的平均值和標準偏差帶n：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
N = 25
M = 10
def aFuncation(x):
return np.random.normal(100*np.exp(-x), 10.0)
ax = np.zeros(N)
ay = np.zeros(N)
astd = np.zeros(N)
for n in range(N):
avgC = np.zeros(M)
for m in range(M):
Cost = aFuncation(n)
avgC[m] = Cost
ax[n] = n
ay[n] = np.mean(avgC)
astd[n] = np.std(avgC)
plt.fill_between(ax, ay-astd, ay astd, alpha=0.3, color='black')
plt.plot(ax,ay,color='red')
plt.show()
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