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程序问答发布时间：2022-06-02 发布网站：大佬教程 code.js-code.com

大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了重叠 Pandas KDE 和直方图时正确渲染 y 轴，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。

如何解决重叠 Pandas KDE 和直方图时正确渲染 y 轴？

开发过程中遇到重叠 Pandas KDE 和直方图时正确渲染 y 轴的问题如何解决？下面主要结合日常开发的经验，给出你关于重叠 Pandas KDE 和直方图时正确渲染 y 轴的解决方法建议，希望对你解决重叠 Pandas KDE 和直方图时正确渲染 y 轴有所启发或帮助；

之前已经问过类似的问题，但没有同时使用这两个绘图函数，所以我们在这里：

我有一个来自 Pandas DataFrame 的列，我正在绘制直方图和 KDE。但是，当我绘制它们时，y 轴使用原始数据值范围而不是离散数量的样本/bin（我想要的）。我怎样才能解决这个问题？实际情节是完美的，但 y 轴是错误的。

数据：

t2 = [140547476703.0,113395471484.0,158360225172.0,105497674121.0,186457736557.0,153705359063.0,36826568371.0,200653068740.0,190761317478.0,126529980843.0,98776029557.0,132773701862.0,14780432449.0,167507656251.0,121353262386.0,136377019007.0,134190768743.0,218619462126.0,07912778721.0,215628911255.0,147024833865.0,94136343562.0,135685803096.0,165901502129.0,45476074790.0,125195690010.0,113910844263.0,123134290987.0,112028565305.0,93448218430.0,07341012378.0,93146854494.0,132958913610.0,102326700019.0,196826471714.0,122045354980.0,76591131961.0,134694468251.0,120212625727.0,108456858852.0,106363042112.0,193367024628.0,39578667378.0,178075400604.0,155513974664.0,132834624567.0,137336282646.0,125379267464.0]

代码：

fig = plt.figure()
# plot hist + kde
t2[t2.columns[0]].plot.kde(color = "maroon",label = "_nolegend_")
t2[t2.columns[0]].plot.hist(density = True,edgecolor = "grey",color = "tomato",title = t2.columns[0])

# plot mean/stdev
m = t2[t2.columns[0]].mean()
stdev = t2[t2.columns[0]].std()
plt.axvline(m,color = "black",ymax = 0.05,label = "mean")
plt.axvline(m-2*stdev,linestyle = ":",label = "+/- 2*Stdev")
plt.axvline(m+2*stdev,linestyle = ":")
plt.legend()

现在的样子：

重叠 Pandas KDE 和直方图时正确渲染 y 轴

解决方法

如果您想要实际计数，则需要按箱的宽度乘以观察次数来放大 KDE。最棘手的部分是访问 Pandas 用来绘制 KDE 的数据。（为了简化手头的问题，我删除了与图例相关的部分）。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Calculate KDE,get data
axis = t2[t2.columns[0]].plot.kde(color = "maroon",label = "_nolegend_")
xdata = axis.get_children()[0]._x
ydata = axis.get_children()[0]._y
plt.clf()


# Real figure
fig,ax = plt.subplots(figsize=(7,5))
# Plot Histogram,no density.
x = ax.hist(t2[t2.columns[0]],edgecolor = "grey",color = "tomato")

# size of the bins * N obs
scale = np.diff(x[1])[0]*len(t2)

# Plot scaled KDE
ax.plot(xdata,ydata*scale,color='blue')
ax.set_ylabel('N observations')

plt.show()

重叠 Pandas KDE 和直方图时正确渲染 y 轴