seaborn distplot 的权重选项？答案

【问题标题】：weights option for seaborn distplot?seaborn distplot 的权重选项？
【发布时间】：2015-10-20 14:14:28
【问题描述】：

我想在 seaborn distplot 中有一个权重选项，类似于 numpy 直方图中的权重选项。如果没有此选项，唯一的替代方法是将权重应用于输入数组，这可能会导致大小（和时间）不切实际。

【问题讨论】：

或者更好，一个numpy直方图输入参数

【解决方案1】：

您可以通过使用 hist_kws 参数将权重传递给底层 matplotlib 的直方图函数来提供权重，如下所示：

sns.distplot(..., hist_kws={'weights': your weights array}, ...)

但请注意，权重只会传递给底层直方图； kde 和distplot 的拟合功能都不会受到影响。

【讨论】：

【解决方案2】：

正如@vlasisla 在他们的回答中已经提到的，应该通过关键字参数hist_kws 提供权重，以便将它们传递给 mathpolotlib 的hist 函数。但是，除非同时禁用kde（内核密度估计）选项，否则这不会产生任何影响。这段代码实际上会产生预期的效果：

sns.distplot(x, hist_kws={'weights': x_weights}, kde=False)

要了解为什么不允许使用 weights 和 kde，让我们考虑以下示例，其中 x_weights 计算为 x_weights = np.ones_like(x) / len(x)，因此所有 bin 的高度总和为 1：

# generate 1000 samples from a normal distribution
np.random.seed(8362) 
x = np.random.normal(size=1000)

# calculate weights
x_weights = np.ones_like(x) / len(x)

# figure 1 - use weights
sns.distplot(x, hist_kws={'weights': x_weights}, kde=False)
# figure 2 - default plot with kde
sns.distplot(x)

Figure 1. Using dist with weights and not KDE Figure 2. Using dist with default parameters

在图 1 中，我们提供了带有权重的 dist 函数，因此在该图中所有 bin 的高度总和为 1。在图 2 中，dist 的默认行为已启用，因此KDE 函数下的面积总和为 1，并且相应地对 bin 的高度进行了归一化。现在很容易看出，在提供权重的情况下绘制 KDE 确实没有多大意义。

【讨论】：