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データセットの不確実性を Savitzky Golay フィットの結果に組み込む方法はありますか? この情報を関数に渡していないので、単純に重み付けされていない最小二乗法によって「最適」を計算しているだけだと思います。私は現在、不均一な不確実性を持つデータを扱っているため、メインのデータセットにあるエラーを含めることで、データの適合性を改善できます。

Savitzky-Golay フィルターのウィキペディアのページscipy.signal.savgol_filterでは、フィットの係数を計算するプロセスを変更する方法が提案されています。私がしたいことをします。

既製の重み付けされた SG フィルターが浮かんでいますか? Python でこのツールを必要としている人が他にいないとは信じがたいですが、何か見落としているかもしれません。

似たような伝説が欲しい

ただし、破線と黄色の領域は次のようにマージされます。

次のようなプロットが必要です。

私はmatplotlibでこれをやろうとしています:

影付きの領域を中央の線と同じ色にしたい。しかし、今のところ、私の問題は、meansいくつかNaNの s があり、fill_betweenそれを受け入れないことです。エラーが発生します

TypeError: ufunc 'isfinite' は入力タイプに対してサポートされておらず、キャスト規則 ''safe'' に従って、サポートされているタイプに入力を安全に強制できませんでした

私が望むものをどのように達成できるかについてのアイデアはありますか? ソリューションは、一連のポイントを複数のシリーズの不確実性とともにプロットできる限り、matplotlib を使用する必要はありません。