在科研论文中，图表的重要性不言而喻。

为了画出高端的折线图，我在网上找了半天，费尽千辛万苦才终于找到，特此记录下来。

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
p.random.seed(9615)

# generate df
N = 100
df = pd.DataFrame((.1 * (np.random.random((N, 5)) - .5)).cumsum(0),
                  columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],)

# plot line + confidence interval
fig, ax = plt.subplots()
ax.grid(True, alpha=0.3)

for key, val in df.iteritems():
    l, = ax.plot(val.index, val.values, label=key)
    ax.fill_between(val.index,
                    val.values * .7, val.values * 1.3,
                    color=l.get_color(), alpha=.3)
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_title('line cahrt', size=20)

legend = ax.legend(loc='best')
plt.show()

其实重点就是fill_between()这个函数，实现上下扩张。

效果图