用Seaborn计算直方图下的面积

Question

我正在尝试使用此函数计算 seaborn 直方图下的面积（数据已标准化）

sum (np.diff(bins_sns)*values_sns)

获取箱的宽度和我正在使用的高度值

values_sns=[h.get_height()for h in sns.distplot(data).patches]
bins_sns=[h.get_width ()for h in sns.distplot(data).patches]

但它们的长度不同，即 71,48。 这是我得到的错误：ValueError: 操作数不能与形状一起广播 (71,) (​​48,)

任何帮助将不胜感激。

Answer 1

这里有几个地方出了问题：

• sns.distplot(data) 创建直方图（连同 kdeplot）；在上面的代码中，它被调用了两次，因此在同一个位置创建了两个直方图
• sns.distplot(data) 返回它所绘制的ax； ax 包含一个子图的所有图形元素
• ax.patches 返回所有已绘制补丁的列表（补丁可以是矩形、圆形、闭合曲线……）
• 当sns.distplot(data)不是给定ax的第一次绘制操作时，ax.patches可以包含之前绘制的元素；特别是调用sns.distplot(data) 两次会使补丁数量增加一倍（在这种情况下，似乎绘制了 48 个条形图）
• np.diff(bins_sns) 将包含后续 bin 宽度之间的所有差异。请注意，差异比值少一个（72 个值产生 71 个差异）。由于通常所有 bin 宽度都相等，np.diff(bins_sns) 将全为零。
• 要计算总面积，您需要将所有单个宽度乘以所有单个高度

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

data = np.random.normal(0, 1, 100)
ax = sns.distplot(data)

values_sns = [h.get_height() for h in ax.patches]
bins_sns = [h.get_width() for h in ax.patches]

total_area = sum([height * width for height, width in zip(values_sns, bins_sns)])
# total_area = np.sum(np.array(bins_sns) * np.array(values_sns)) # shorter, faster using numpy
print("total_area:", total_area)  # 1.0