Python使用x-y误差线绘制贝叶斯后验偏移量

Question

我正在进行贝叶斯分析，我假设（基于下图）将设定长度作为先验。然后我的模型输出长度的后验估计。然后我将后部长度+/- 1-sigma输入到时间模型中以恢复y轴误差条。

从下图中，散点是我最初选择的长度，后验恢复长度偏差相差很大（但在PDF的1-sigma内 - x轴误差条）。 y轴误差条表示时间模型的最小和最大误差，它取决于后部长度的输入最小和最大误差。

我无法触摸贝叶斯模型，因为该过程应被视为黑盒子（即我无法在本地重新运行数据）。

有没有更好的方法来表示这个结果？也许作为2D密度？有没有办法在标准的matplotlib库中实现它？