扩展 seaborn 直方图中的 bin 范围

Question

我正在尝试使用 seaborn 创建一个直方图，其中箱从 0 开始到 1。但是，只有 0.22 到 0.34 范围内的日期。我想要更多的空白空间以获得视觉效果，以更好地呈现数据。

我用

创建我的工作表

import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns

%matplotlib inline
from IPython.display import set_matplotlib_formats
set_matplotlib_formats('svg', 'pdf')

df = pd.read_excel('test.xlsx', sheetname='IvT')

在这里，我为我的列表创建了一个变量，我认为应该定义直方图的 bin 范围。

st = pd.Series(df['Short total'])
a = np.arange(0, 1, 15, dtype=None)

而直方图本身是这样的

sns.set_style("white")
plt.figure(figsize=(12,10))
plt.xlabel('Ration short/total', fontsize=18)
plt.title ('CO3 In vitro transcription, Na+', fontsize=22)

ax = sns.distplot(st, bins=a, kde=False)

plt.savefig("hist.svg", format="svg")
plt.show()

Histogram

它创建了一个图形位，x 的范围从 0 到 0.2050，y 的范围从 -0.04 到 0.04。和我想象的完全不同。我用谷歌搜索了很长一段时间，但似乎找不到我的具体问题的答案。

已经，谢谢你们的帮助。

Answer 1

这里有几种方法可以达到预期的效果。例如，您可以在绘制直方图后更改 x 轴范围，或调整创建 bin 的范围。

import seaborn as sns

# Load sample data and create a column with values in the suitable range
iris = sns.load_dataset('iris')
iris['norm_sep_len'] = iris['sepal_length'] / (iris['sepal_length'].max()*2)
sns.distplot(iris['norm_sep_len'], bins=10, kde=False)

更改 xaxis 限制（仍会在您的数据范围内创建 bin）：

ax = sns.distplot(iris['norm_sep_len'], bins=10, kde=False)
ax.set_xlim(0,1)

在 0 到 1 的范围内创建 bin：

sns.distplot(iris['norm_sep_len'], bins=10, kde=False, hist_kws={'range':(0,1)})

由于 bin 的范围更大，如果您想拥有与调整 xlim 时相同的 bin 宽度，您现在需要使用更多的 bin：

sns.distplot(iris['norm_sep_len'], bins=45, kde=False, hist_kws={'range':(0,1)})