plt.plot画置信区间

plt.plot函数是matplotlib库中的一个函数，用于绘制折线图。如果要画置信区间，可以使用plt.fill_between函数来实现。

首先，需要准备好x轴和y轴的数据。假设有一个包含x轴数据的列表x和一个包含y轴数据的列表y，可以使用plt.plot(x, y)来绘制折线图。

接下来，可以使用plt.fill_between函数来填充置信区间。该函数需要传入x轴数据、y轴数据以及置信区间的上下界。例如，可以使用以下代码来画置信区间：

import matplotlib.pyplot as plt

# 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
lower_bound = [0.5, 2, 6, 12, 20]
upper_bound = [1.5, 6, 12, 20, 30]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)

# 填充置信区间
plt.fill_between(x, lower_bound, upper_bound, alpha=0.2)

# 显示图形
plt.show()

在上述代码中，x和y分别表示折线图的x轴和y轴数据，lower_bound和upper_bound分别表示置信区间的下界和上界。通过调用plt.fill_between函数，并传入这些数据，可以将置信区间填充到折线图中。

相关问题

plt.plot(test_data.index, test_data.values, label='Actual') plt.plot(test_data.index, forecast_mean, label='Forecast') forecast_upper = forecast_upper.to_numpy().ravel() forecast_lower = forecast_lower.to_numpy().ravel() plt.fill_between(test_data.index, forecast_upper, forecast_lower, color='gray', alpha=0.2) plt.legend() plt.show() # 数据检验 resid = arima_model.resid / garch_model.conditional_volatility lb_test = sm.stats.acorr_ljungbox(resid, lags=[10]) print(lb_test)

这段代码是用来展示时间序列预测结果并进行数据检验的。首先，使用 `plt.plot()` 函数绘制了实际数据和预测数据的曲线，并使用 `plt.fill_between()` 函数填充了预测数据的置信区间。然后，使用 `sm.stats.acorr_ljungbox()` 函数对模型的残差进行 Ljung-Box 检验，以评估模型的拟合效果。其中，`resid` 是 ARIMA-GARCH 模型的残差序列，`lb_test` 返回了经过 Ljung-Box 检验后的统计量和 p 值。

l = np.fix(len(r)/3).astype(int) VaR_RM = np.zeros(len(r)) qalpha = norm.ppf(0.05) #计算分位数 for i in range(l, len(r)): mhat, shat = norm.fit(r[i-50:i]) VaR_RM[i] = -(mhat + qalpha*shat) print(VaR_RM) plt.plot(r) plt.plot(VaR_RM*-1) plt.show()解析这段代码

这段代码主要实现了对收益率序列r的风险价值（Value at Risk, VaR）的计算与绘图。具体地，代码实现了以下步骤：

1. 首先，代码计算了VaR所需的分位数qalpha，这里使用了标准正态分布的累计分布函数的逆函数(norm.ppf())，计算的是0.05分位数，即95%置信水平下的VaR。

2. 接着，代码遍历了r中的每个元素，从r的第l个元素开始进行计算，l为r长度的1/3取整后转换为整数的结果。这里的l相当于是一个滞后期，是为了避免计算的过程中出现“未来数据泄露”的问题。

3. 对于每个i，代码使用norm.fit()函数对r[i-50:i]这个区间内的收益率进行正态分布拟合，得到拟合的均值mhat和标准差shat。

4. 最后，代码将VaR_RM[i]赋值为-(mhat + qalpha*shat)，即计算出在95%置信水平下的VaR。同时，代码还绘制了r和计算出的VaR_RM的曲线图。

需要注意的是，这里的VaR计算过程假设收益率服从正态分布，因此可能存在一定的局限性。此外，代码中的一些函数来自于numpy和matplotlib库，需要先导入这些库才能运行。