Python 巨蟒海本海图-阴影区

对不起，我的问题是，我怎样才能在海本海图的上下两行之间添加阴影区域/颜色

我研究的主要代码如下：

plt.figure(figsize=(18,10))
sns.set(style="darkgrid")
palette = sns.color_palette("mako_r", 3)
sns.lineplot(x="Date", y="Value",  hue='Std_Type', style='Value_Type', sizes=(.25, 2.5), palette = palette, data=tbl4)

这样做的目的是获得如下效果（来自seaborn网站的示例）： 但我无法复制这种效果，尽管我的数据结构与功能磁共振成像（fmri）几乎相同（seaborn示例）

来自seaborn：

你有什么想法吗？ 我试图更改图表样式，但如果我转到

distplot

或

relplot

，例如，

x\u轴

无法显示时间范围…

请检查以下代码：

# import
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
sns.set(style = 'darkgrid')

# data generation
time = pd.date_range(start = '2006-01-01', end = '2020-01-01', freq = 'M')
tbl4 = pd.DataFrame({'Date': time,
                     'down': 1 - 0.5*np.random.randn(len(time)),
                     'up': 4 + 0.5*np.random.randn(len(time))})

tbl4 = tbl4.melt(id_vars = 'Date',
                 value_vars = ['down', 'up'],
                 var_name = 'Std_Type',
                 value_name = 'Value')

# figure plot
fig, ax = plt.subplots(figsize=(18,10))

sns.lineplot(ax = ax,
             x = 'Date',
             y = 'Value',
             hue = 'Std_Type',
             data = tbl4)

# fill area
plt.fill_between(x = tbl4[tbl4['Std_Type'] == 'down']['Date'],
                 y1 = tbl4[tbl4['Std_Type'] == 'down']['Value'],
                 y2 = tbl4[tbl4['Std_Type'] == 'up']['Value'],
                 alpha = 0.3,
                 facecolor = 'green')

plt.show()

这给了我一个情节：

因为我无法访问您的数据，所以我生成了随机数据。用你的替换它们。
阴影区域使用

plt.fill_在
之间填充（文档），其中指定
x
数组（两条曲线共用），区域的上限和下限为
y1
和
y2
，并且，可以选择颜色及其透明度，分别使用
facecolor
和
alpha
参数


您不能通过
ci
参数执行此操作，因为它用于显示数据的完整性。
传递ci='sd'会给您想要的吗？这很奇怪，但它保持不变…没有阴影空格。请回答此问题，并将剪贴板粘贴到代码块或包含合成数据：
# import
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
sns.set(style = 'darkgrid')

# data generation
time = pd.date_range(start = '2006-01-01', end = '2020-01-01', freq = 'M')
tbl4 = pd.DataFrame({'Date': time,
                     'down': 1 - 0.5*np.random.randn(len(time)),
                     'up': 4 + 0.5*np.random.randn(len(time))})

tbl4 = tbl4.melt(id_vars = 'Date',
                 value_vars = ['down', 'up'],
                 var_name = 'Std_Type',
                 value_name = 'Value')

# figure plot
fig, ax = plt.subplots(figsize=(18,10))

sns.lineplot(ax = ax,
             x = 'Date',
             y = 'Value',
             hue = 'Std_Type',
             data = tbl4)

# fill area
plt.fill_between(x = tbl4[tbl4['Std_Type'] == 'down']['Date'],
                 y1 = tbl4[tbl4['Std_Type'] == 'down']['Value'],
                 y2 = tbl4[tbl4['Std_Type'] == 'up']['Value'],
                 alpha = 0.3,
                 facecolor = 'green')

plt.show()