下面的代码将生成以下图像（您的是其中的三个子图，因此您将获得 3 个不同的轴，每个轴必须使用填充之间）（请忽略轴标签的..）

plt.style.use('ggplot') #Change/Remove This If you Want

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4))
ax.plot(trees_grid, train_acc.mean(axis=1), alpha=0.5, color='blue', label='train', linewidth = 4.0)
ax.plot(trees_grid, test_acc.mean(axis=1), alpha=0.5, color='red', label='cv', linewidth = 1.0)
ax.fill_between(trees_grid, test_acc.mean(axis=1) - test_acc.std(axis=1), test_acc.mean(axis=1) + test_acc.std(axis=1), color='#888888', alpha=0.4)
ax.fill_between(trees_grid, test_acc.mean(axis=1) - 2*test_acc.std(axis=1), test_acc.mean(axis=1) + 2*test_acc.std(axis=1), color='#888888', alpha=0.2)
ax.legend(loc='best')
ax.set_ylim([0.88,1.02])
ax.set_ylabel("Accuracy")
ax.set_xlabel("N_estimators")

使用用于 python 的 seaborn 绘图库，特别是seaborn.tsplot：

import seaborn as sns

gammas = sns.load_dataset("gammas")
ax = sns.tsplot(time="timepoint", value="BOLD signal",
                 unit="subject", condition="ROI",
                 data=gammas)

注意：自 seaborn 版本 0.9 起 tsplot() 已弃用。因此，使用其他方式绘制数据可能会更好。