获取用于 seaborn 绘图的 bin 宽度

Question

在 Seaborn 中进行 distplot 时，如何找出使用的 bin 宽度？我有两个数据集我想共享 bin widhts，但不知道如何返回用于第一个数据集的默认值。对于下面的简单示例，我将如何找出使用的 bin 宽度？

import nump as np
import seaborn as sns
f, axs = plt.subplots(1,1)
distribution=np.random.rand(1000)
sns.distplot(distribution, hist=True , kde_kws={"shade": True},ax=axs)

Answer 1

如果函数中未指定参数，则Seaborn 使用Freedman-Diaconis 规则计算bin 宽度binsseaborn.distplot()

等式如下（来自维基百科）：

我们可以使用以下代码计算 IQR 和n的立方根。

Q1 = np.quantile(distribution, 0.25)
Q3 = np.quantile(distribution, 0.75)
IQR = Q3 - Q1

cube = np.cbrt(len(distribution)

该箱宽度是：

In[] : 2*IQR/cube 
Out[]: 0.10163947994817446

最后，我们现在可以计算bin的数量。

In[] : 1/(2*IQR/cube) # '1' is the range of the array for this example
Out[]: 9.838696543015526

当我们对结果进行四舍五入时，它等于 10。这就是我们的 bin 数量。我们现在可以指定bins参数以获得相同数量的 bin（或相同范围的相同 bin 宽度）

没有指定 bin 的图形：

f, axs = plt.subplots(1,1)
distribution=np.random.rand(1000)
sns.distplot(distribution, hist=True , kde_kws={"shade": True},ax=axs)

带有指定参数的图形bins=10：

f, axs = plt.subplots(1,1)
sns.distplot(distribution, bins=10, hist=True , kde_kws={"shade": True},ax=axs)

更新：

Seaborn 0.9 版提到了Freedman-Diaconis 规则作为计算 bin 大小的一种方式：

hist bin 的规范，或 None 使用 Freedman-Diaconis 规则。

0.10 版本中的描述更改如下：

hist bin 的规范。如果未指定，则使用 as 引用规则尝试找到有用的默认值。