如何在matplotlib.pyploy中显示一条变量平均值的线和一条95%上限的线

Question

这是我的代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('./Desktop/bike-sharing-dataset/hour.csv', delimiter = ',')
x = df['hr']
y = df['cnt']
# Dot plot created using scatter plot
plt.figure(figsize=(15, 10))
ax = sns.scatterplot(x, y, palette="RdYlGn")
plt.xlim([-1, 24])
plt.ylabel("Total Rental Count")
plt.xlabel("Hour")
plt.title("every day-rental count")
plt.show()

我想得到这样的东西：

1

我有这样计算的上限和下限：

    def hr_demand_upper_bound(self):
        self.upper_bound = self.hourly_average + 1.96*self.hourly_std/(self.hourly_record)**0.5

    def hr_demand_lower_bound(self):
        self.lower_bound = self.hourly_average - 1.96*self.hourly_std/(self.hourly_record)**0.5

Answer 1

使用plt.plot绘制其他线条。 您可以在plt.show()之前插入它：

plt.plot(x, upper_bound, '-', color='black')
plt.plot(x, lower_bound, '-', color='black')

'-'选项告诉 matplotlib 制作一条虚线。