如何在matplotlib中绘制置信区间？

在matplotlib中绘制置信区间，可以通过以下步骤实现：

导入所需的库和模块：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

创建数据集：

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

计算置信区间的上下界：

confidence = 0.95  # 置信度
n = len(y)  # 样本数量
m = np.mean(y)  # 样本均值
std_err = np.std(y) / np.sqrt(n)  # 样本标准误差

z_score = np.abs(stats.norm.ppf((1 - confidence) / 2))  # Z分数
margin_of_error = z_score * std_err  # 误差边界

lower_bound = m - margin_of_error  # 置信区间下界
upper_bound = m + margin_of_error  # 置信区间上界

绘制折线图和置信区间：

plt.plot(x, y, label='Data')
plt.fill_between(x, lower_bound, upper_bound, color='blue', alpha=0.3, label='Confidence Interval')
plt.legend()
plt.show()

这样就可以在matplotlib中绘制出带有置信区间的折线图。置信区间可以用来表示数据的不确定性范围，常用于统计分析和实验结果的可靠性评估。

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