如何在 matplotlib 中可视化 95% 置信区间？

我已经学会了如何找到 95% 置信区间scipy.stats.t like so

In [1]: from scipy.stats import t
In [2]: t.interval(0.95, 10, loc=1, scale=2)  # 95% confidence interval
Out[2]: (-3.4562777039298762, 5.4562777039298762)
In [3]: t.interval(0.99, 10, loc=1, scale=2)  # 99% confidence interval
Out[3]: (-5.338545334351676, 7.338545334351676)

然而，可视化对我来说很重要。我想知道如何在曲线的每个节点上显示置信区间条matplotlib?

我期待的是这样的

你不需要.interval方法，得到size的置信区间，你只需要.ppf方法。

import numpy as np
import scipy.stats as ss
data_m=np.array([1,2,3,4])   #(Means of your data)
data_df=np.array([5,6,7,8])   #(Degree-of-freedoms of your data)
data_sd=np.array([11,12,12,14])   #(Standard Deviations of your data)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.errorbar([0,1,2,3], data_m, yerr=ss.t.ppf(0.95, data_df)*data_sd)
plt.xlim((-1,4))

ss.t.ppf(0.95, data_df)*data_sd是在给定自由度和标准差的情况下获得间隔（一半）大小的完全矢量化方法。