在直方图上添加密度曲线答案

【问题标题】：Add density curve on the histogram在直方图上添加密度曲线
【发布时间】：2021-02-04 14:36:32
【问题描述】：

我可以在 python 中制作直方图，但无法添加密度曲线，我看到许多代码使用不同的方式在直方图上添加密度曲线，但我不确定如何使用我的代码

我添加了密度 = true 但无法在直方图上获得密度曲线

df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 4), columns=list('ABCD'))
X=df['A']

hist, bins = np.histogram(X, bins=10,density=True)
width = 0.7 * (bins[1] - bins[0])
center = (bins[:-1] + bins[1:]) / 2
plt.bar(center, hist, align='center', width=width)
plt.show()

【问题讨论】：

Take a look at this answer using seaborn
您需要 seaborn 的 distplot() 或 histplot()。在最新版本 (0.11) 中，函数名称和参数发生了一些变化。请注意，np.histogram(..., density=True) 表示直方图将被归一化，使得总面积总和为 1，因此它可以与 kdeplot 共享 y 轴。

标签： python pandas numpy matplotlib seaborn

【解决方案1】：

这是一种使用seaborn 的distplot 方法的方法。此外，在 cmets 中提到：

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

df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 4), columns=list('ABCD'))
X = df['A']

sns.distplot(X, kde=True, bins=20, hist=True)
plt.show()

但是，distplot 将是 removed in a future version of seaborn。因此，替代方案是使用histplot 和displot。

`sns.histplot`

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

df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 4), columns=list('ABCD'))
X = df['A']

sns.histplot(X, kde=True, bins=20)
plt.show()

`sns.displot`

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

df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 4), columns=list('ABCD'))
X = df['A']

sns.displot(X, kde=True, bins=20)
plt.show()

【讨论】：

如何调整密度曲线，使其值不是bin矩形左边缘的顶部，而是它的中心（和kde和bin的最大值重合）？

【解决方案2】：

熊猫也有kde情节：

hist, bins = np.histogram(X, bins=10,density=True)
width = 0.7 * (bins[1] - bins[0])
center = (bins[:-1] + bins[1:]) / 2
plt.bar(center, hist, align='center', width=width, zorder=1)

# density plot
df['A'].plot.kde(zorder=2, color='C1')
plt.show()

输出：

【讨论】：