Seaborn kde 图绘制概率而不是密度（没有条形的直方图）

Question

我有一个关于seaborn的问题kdeplot。可以histplot设置他们想要的统计数据kde（计数、频率、密度、概率），如果与参数一起使用，它也适用于kdeplot. kdeplot但是，如果我只想使用概率进行 kde 图估计，我还没有找到如何直接更改它的方法。histplot或者，如果可以关闭酒吧，应该会得到相同的结果，但我也没有发现。那么如何才能做到这一点呢？

举一些直观的例子，我只想有红色曲线，即。要么将参数传递给kdeplotuse probabilities，要么从 中删除栏histplot：

import seaborn

penguins = sns.load_dataset("penguins")
sns.histplot(data=penguins, x="flipper_length_mm", kde=True, stat="probability", color="r", label="probabilities")
sns.kdeplot(data=penguins, x="flipper_length_mm", color="k", label="kde density")
plt.legend()

多谢。

Answer 1

histplota的y 轴stat="probability"对应于某个值属于某个柱的概率。最高条的值0.23意味着鳍板长度介于189.7和195.6mm 之间（即特定箱的边缘）的概率约为 23%。请注意，默认情况下，遇到的最小值和最大值之间分布有 10 个 bin。

a 的 y 轴kdeplot类似于概率密度函数。1曲线的高度与某个值位于相应 x 值的宽度范围内的近似概率成正比。0.031for的值表示长度介于和 之间x=191的概率约为。3.1 %190.5191.5

现在，要直接获取 a 旁边的概率值kdeplot，首先需要选择 bin 宽度。然后，y 值可以除以该 bin，以对应于该宽度的 bin 内的 x 值。提供PercentageFormatter了一种使用 来设置此类对应关系的方法ax.yaxis.set_major_formatter(PercentFormatter(1/binwidth))。

下面的代码说明了 binwidth 为 的示例5 mm，以及 a 如何histplot匹配 a kdeplot。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from matplotlib.ticker import PercentFormatter

fig, ax1 = plt.subplots()
penguins = sns.load_dataset("penguins")
binwidth = 5
sns.histplot(data=penguins, x="flipper_length_mm", kde=True, stat="probability", color="r", label="Probabilities",
             binwidth=binwidth, ax=ax1)
ax2 = ax1.twinx()
sns.kdeplot(data=penguins, x="flipper_length_mm", color="k", label="kde density", ls=':', lw=5, ax=ax2)
ax2.set_ylim(0, ax1.get_ylim()[1] / binwidth)  # similir limits on the y-axis to align the plots
ax2.yaxis.set_major_formatter(PercentFormatter(1 / binwidth))  # show axis such that 1/binwidth corresponds to 100%
ax2.set_ylabel(f'Probability for a bin width of {binwidth}')
ax1.legend(loc='upper left')
ax2.legend(loc='upper right')
plt.show()

PS：为了仅显示kdeplot概率，代码可以是：

binwidth = 5
ax = sns.kdeplot(data=penguins, x="flipper_length_mm")
ax.yaxis.set_major_formatter(PercentFormatter(1 / binwidth))  # show axis such that 1/binwidth corresponds to 100%
ax.set_ylabel(f'Probability for a bin width of {binwidth}')

另一种选择可能是用 绘制histplot，kde=True并删除生成的条形。为了便于解释，binwidth应该设置 a。这样binwidth=1您就可以得到与密度图相同的 y 轴。（kde_kws={'cut': 3})让kde平滑地接近零，默认kde曲线被数据的最小值和最大值切断）。

ax = sns.histplot(data=penguins, x="flipper_length_mm", binwidth=1, kde=True, stat='probability', kde_kws={'cut': 3})
ax.containers[0].remove() # remove the bars
ax.relim() # the axis limits need to be recalculated without the bars
ax.autoscale_view()