Python数据可视化 | Python绘制置信带

置信区间（confidence interval），或称为置信带、分位数区间等，是指由样本统计量所构造成的总体参数的估计区间。置信区间展现的是某一参数或估计量的真实值有某一概率落在测量结果的周围的程度。

计算置信区间并以条带状图像表示计算结果，能够最为直观的展现计算结果的可信范围。为方便大家绘制，小编在此汇总了主流数据分析语言Python的置信区间绘制核心方法。

python绘制置信带的关键代码，使用fill_between函数，提供上下估计误差，即可实现置信带绘制。

ax3 = plt.gca()
rate = np.array([0, 0.25, 0.5, 0.75, 1, 1.5, 2])
plotK(16.094376 * rate, invert=True)
plt.fill_between(Resp_dict[‘yrs’], Resp_dict[‘p17’], Resp_dict[‘p83’],
alpha=alpha, facecolor=‘royalblue’, label=‘likely range’)
plt.plot(Resp_dict[‘yrs’], Resp_dict[‘p50’], color=‘k’, linewidth=LW, linestyle=‘:’,
label=‘Central estimate (ECS)’)
plt.plot(Resp_dict[‘yrs’], Resp_dict[‘p50_0.5_pattern’], color=‘grey’, linewidth=LW, linestyle=‘:’,
label=‘Pattern effec