ax.fill_between(t, lower_bound, upper_bound, facecolor='C0', alpha=0.4, label='1 sigma range')

这段代码使用了Matplotlib库中的fill_between函数，在当前的坐标轴上填充两个曲线之间的区域，该区域的上下边界分别为lower_bound和upper_bound，填充的颜色为蓝色（'C0'），透明度为0.4，标签为'1 sigma range'。这通常用于表示数据的置信区间或误差范围。

相关问题

plt.fill_between(X_test.flatten(),upper_bound.flatten(),lower_bound.flatten(),alpha=0.25, facecolor='blue')

这行代码使用了 Matplotlib 库中的 fill_between 函数，它可以用来填充两个函数之间的区域。具体来说，X_test 是一个一维数组，表示自变量的取值；upper_bound 和 lower_bound 也是一维数组，分别表示两个函数在 X_test 上的取值范围。这行代码的作用就是将两个函数之间的区域用蓝色填充，并设置透明度为 0.25。最终的效果是，可以更直观地看出两个函数之间的差异和不确定性。

def constraint(w): lower_bound = 0 upper_bound = 0.05 return np.concatenate((w - upper_bound, lower_bound - w))

在上述代码中，`constraint`函数定义了约束条件，用于检查向量`w`中每个分量是否在0到0.05之间。具体而言，该函数返回的是一个数组，其中包含了每个分量的约束条件结果。

- 如果`w`中的某个分量超过了上界`upper_bound`，则对应位置的约束条件结果为`w - upper_bound`。
- 如果`w`中的某个分量低于下界`lower_bound`，则对应位置的约束条件结果为`lower_bound - w`。

最后，使用`np.concatenate`将这两个数组连接在一起，形成一个包含所有约束条件的数组。

这样做的目的是构建一个满足约束条件的向量，在这个向量中，每个分量都满足对应的约束条件。

请注意，这里假设`w`、`lower_bound`和`upper_bound`都是NumPy数组。确保它们的维度和尺寸是匹配的，以确保正确地进行相减和连接操作。

你可以根据实际问题和约束条件的要求，适当调整和修改该函数。