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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