如何在 kdeplot 上绘制 0 和平均值 y 值之间的平均线

Question

我有一个 distplot，我想绘制一条从 0 到平均频率 y 值的平均线。 我想这样做，但是当 distplot 停止时，让该行停止。为什么没有一个简单的参数来做到这一点？这将非常有用。

我有一些代码可以帮助我实现目标：

plt.plot([x.mean(),x.mean()], [0, *what here?*])

这段代码按照我的意愿绘制了一条线，除了我想要的 y 值。让 y max 停止在分布图中平均值的频率处的正确数学是什么？下面是我的分布图之一的示例，使用 0.6 作为 y-max。如果有一些数学方法让它停在平均值的 y 值上，那就太棒了。我尝试过将平均值除以计数等。

Answer 1

更新最新版本的 matplotlib (

3.3.4

) 和 seaborn (

0.13.3

)：带有

shade=True

的 kdeplot 现在不再创建线条对象。为了获得与之前相同的结果，设置

fill=False

仍将创建线条对象。然后可以用

ax.fill_between()

填充曲线。下面的代码进行了相应的更改。 （使用修订历史记录查看旧版本。）

ax.lines[0]

获取kde的曲线，可以提取其中的x和y数据。

np.interp

然后可以找到给定 x 值的曲线高度：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

x = np.random.normal(np.tile(np.random.uniform(10, 30, 5), 50), 3)
ax = sns.kdeplot(x, fill=False, color='crimson')
kdeline = ax.lines[0]
mean = x.mean()
xs = kdeline.get_xdata()
ys = kdeline.get_ydata()
height = np.interp(mean, xs, ys)
ax.vlines(mean, 0, height, color='crimson', ls=':')
ax.fill_between(xs, 0, ys, facecolor='crimson', alpha=0.2)
plt.show()

可以扩展相同的方法来显示平均值和标准差，或中位数和四分位数：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np

x = np.random.normal(np.tile(np.random.uniform(10, 30, 5), 50), 3)
fig, axes = plt.subplots(ncols=2, figsize=(12, 4))
for ax in axes:
    sns.kdeplot(x, fill=False, color='crimson', ax=ax)
    kdeline = ax.lines[0]
    xs = kdeline.get_xdata()
    ys = kdeline.get_ydata()
    if ax == axes[0]:
        middle = x.mean()
        sdev = x.std()
        left = middle - sdev
        right = middle + sdev
        ax.set_title('Showing mean and sdev')
    else:
        left, middle, right = np.percentile(x, [25, 50, 75])
        ax.set_title('Showing median and quartiles')
    ax.vlines(middle, 0, np.interp(middle, xs, ys), color='crimson', ls=':')
    ax.fill_between(xs, 0, ys, facecolor='crimson', alpha=0.2)
    ax.fill_between(xs, 0, ys, where=(left <= xs) & (xs <= right), interpolate=True, facecolor='crimson', alpha=0.2)
    # ax.set_ylim(ymin=0)
plt.show()

PS：kde的模式：

    mode_idx = np.argmax(ys)
    ax.vlines(xs[mode_idx], 0, ys[mode_idx], color='lime', ls='--')

Answer 2

使用

plt.get_ylim()

，您可以获得当前绘图的限制：[bottom，top]。
因此，就您的情况而言，您可以提取实际限制并将其保存在

ylim

中，然后画线：

fig, ax = plt.subplots()

ylim = ax.get_ylim()
ax.plot([x.mean(),x.mean()], ax.get_ylim())
ax.set_ylim(ylim)

由于

ax.plot

之后会更改 ylims，因此您必须使用

ax.set_ylim

重新设置它们，如上所述。