在 seaborn distplot KDE 估计中限制 x 的范围答案

【问题标题】：Limit the range of x in seaborn distplot KDE estimation在 seaborn distplot KDE 估计中限制 x 的范围
【发布时间】：2018-02-05 07:02:04
【问题描述】：

假设我们有一个数字介于 0 和 1 之间的数组：

arr=np.array([ 0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.6934264 ,
               0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,
               0.        ,  0.        ,  0.6934264 ,  0.        ,  0.6934264 ,
               0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.251463  ,
               0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.87104906,  0.251463  ,
               0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,
               0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.48419626,
               0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,
               0.87104906,  0.        ,  0.        ,  0.251463  ,  0.48419626,
               0.        ,  0.251463  ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,
               0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,
               0.        ,  0.251463  ,  0.        ,  0.35524532,  0.        ,
               0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.251463  ,
               0.251463  ,  0.        ,  0.74209813,  0.        ,  0.        ])

使用seaborn，我想绘制一个分布图：

sns.distplot(arr, hist=False)

这将为我们提供下图：

如您所见，kde 估计值的范围在 -0.20 到 1.10 附近。是否可以强制估计在 0 和 1 之间？我试过以下没有运气：

sns.distplot(arr, hist=False, hist_kws={'range': (0.0, 1.0)})
sns.distplot(arr, hist=False, kde_kws={'range': (0.0, 1.0)})

第二行引发异常——range 不是kde_kws 的有效关键字。

【问题讨论】：

我很困惑，因为 seaborn 0.8.1 sns.distplot(arr, hist=False) 给了我一个不同的情节：曲线排除了零，就好像它不是 arr 的一部分一样。

标签： python seaborn kernel-density

【解决方案1】：

事先设置plt.xlim(0, 1) 应该会有所帮助：

plt.xlim(0, 1)
sns.distplot(arr, hist=False)

【讨论】：

这里的“plt”是什么？是否有隐含的import matplotlib.pyplot as plt？

【解决方案2】：

这样做的正确方法是使用clip 关键字而不是range：

sns.distplot(arr, hist=False, kde_kws={'clip': (0.0, 1.0)})

这将产生：

确实，如果你只关心kde而不关心直方图，你可以使用kdeplot函数，它会产生同样的结果：

sns.kdeplot(arr, clip=(0.0, 1.0))

【讨论】：

这实际上是重新计算kde还是只是切断范围之外的部分？
有没有办法在 KernelDensity.fit() 函数上做到这一点？
它确实会重新计算 kde @Peaceful
@R.Cox ：我认为不是。我尝试在有和没有剪辑的情况下绘制 kde，它们只是重叠。
你说得对，它不会重新计算 kde；你的两条曲线重叠。我将它用于不同的应用程序，在这种情况下它正在改变。我刚刚尝试了问题中的代码，它给了我一个完全不同的图表。在我的电脑上，它现在正在使用更小的垃圾箱！