在 seaborn distplot 中增加 bin 之间的空间

Question

所以我有一个可能很简单的问题。我使用 seaborn 从 excel 文件中的数据创建了一个直方图。为了更好的可视化，我想在条/箱之间留一些空间。这可能吗？

我的代码如下所示

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')
sns.set_style("white")
#sns.set_style("dark")
plt.figure(figsize=(12,10))
plt.xlabel('a', fontsize=18)
plt.ylabel('test2', fontsize=18)

plt.title ('tests ^2', fontsize=22)


ax = sns.distplot(st,bins=34, kde=False, hist_kws={'range':(0,1), 'edgecolor':'black', 'alpha':1.0}, axlabel='test1')

第二个问题虽然有点离题，但我如何才能真正提升图表标题中的指数？

谢谢！

Answer 1

matplotlib hist 函数有一个参数rwidth

rwidth：标量或无，可选
条形的相对宽度作为 bin 宽度的一部分。

您可以通过hist_kws 参数在distplot 中使用它。

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

x = np.random.normal(0.5,0.2,1600)

ax = sns.distplot(x,bins=34, kde=False, 
                  hist_kws={"rwidth":0.75,'edgecolor':'black', 'alpha':1.0})

plt.show()

Answer 2

对于 Seaborn >= 0.11，使用 shrink 参数。它通过此参数相对于 binwidth 缩放每个条的宽度。其余的将是空白空间。

文档：https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.histplot.html

编辑： OP 最初询问sns.distplot()，但是在当前版本>=0.11 中，它已被弃用，而支持sns.histplot 或sns.displot()。由于 OP 正在生成直方图，因此 hist 模式下的 histplot 和 displot 都将采用 shrink

Answer 3

发布我的答案后，我意识到我的回答与所要求的相反。我在试图弄清楚如何删除条之间的空间时发现了这个问题。我几乎删除了我的答案，但万一其他人偶然发现了这个问题并试图删除 seaborn 的 histplot 中的条之间的空间，我将暂时保留它。

感谢@miro Seaborn 的updated documentation，我发现element='step' 对我有用。根据您的具体需求，element='poly' 可能就是您所追求的。

我的“步骤”实现：

fig,axs = plt.subplots(4,2,figsize=(10,10))
i,j = 0,0
for col in cols:
    sns.histplot(df[col],ax=axs[i,j],bins=100,element='step')
    axs[i,j].set(title="",ylabel='Frequency',xlabel=labels[col])
    i+=1
    if i == 4: 
        i = 0
        j+=1

我的“poly”实现：

fig,axs = plt.subplots(4,2,figsize=(10,10))
i,j = 0,0
for col in cols:
    sns.histplot(df[col],ax=axs[i,j],bins=100,element='poly')
    axs[i,j].set(title="",ylabel='Frequency',xlabel=labels[col])
    i+=1
    if i == 4: 
        i = 0
        j+=1