LOWESS曲线下的matplotlib填充

是指利用matplotlib库中的函数来绘制LOWESS曲线，并在曲线下方进行填充，以突出曲线的特征或者区分不同的数据集。

LOWESS（Locally Weighted Scatterplot Smoothing）是一种非参数的回归平滑方法，用于对数据进行平滑处理。它通过在每个数据点周围适应性地拟合局部回归模型来实现平滑。相比于其他平滑方法，LOWESS能够更好地捕捉到数据的局部特征，尤其适用于存在噪声或非线性关系的数据。

在matplotlib中，可以使用matplotlib.pyplot.fill_between函数实现填充。该函数可以根据给定的x值和y下限、上限的数组，将曲线下方的区域填充为某种颜色。

以下是一种实现LOWESS曲线下填充的代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.nonparametric.smoothers_lowess import lowess

# 生成示例数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 使用LOWESS拟合数据
lowess_result = lowess(y, x)

# 绘制LOWESS曲线
plt.plot(x, lowess_result[:, 1], 'r-', label='LOWESS')

# 填充LOWESS曲线下方的区域
plt.fill_between(x, lowess_result[:, 1], color='lightblue', alpha=0.5)

# 添加图例和标题
plt.legend()
plt.title('LOWESS Curve with Fill')

# 显示图形
plt.show()

在上述示例中，首先生成了x和y的示例数据，然后使用statsmodels.nonparametric.smoothers_lowess模块中的lowess函数对y进行LOWESS拟合，得到拟合结果。接下来，使用plot函数绘制LOWESS曲线，使用fill_between函数填充曲线下方的区域，最后通过legend和title函数添加图例和标题。最终通过show函数显示绘图结果。

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