如何获取 seaborn distplot 中分布峰值 y 值的 X 轴值？答案

【问题标题】：How Can i Get the X axis Value for the Distributions peak y value in a seaborn distplot?如何获取 seaborn distplot 中分布峰值 y 值的 X 轴值？
【发布时间】：2021-03-06 22:10:30
【问题描述】：

所以我有一个如下所示的频率分布图：

image of the Desired point

我需要与 y 值的峰值对应的 x 值。如何获取绘图代码？

seaborn.distplot('TheSeries',bins = 30, ax=axes[0][1])

有人可以解释一下我如何才能获得这种情况和类似情况的相应值吗？

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy matplotlib seaborn

【解决方案1】：

您可以从ax.lines[-1]中提取kde曲线的坐标，并使用np.argmax()查找曲线的模式。

请注意，在最新的 seaborn 版本中，distplot 已被弃用。这里histplot 和kde=True 将是它的替代品。

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

samples = np.random.randn(300) ** 2 * 50
ax = sns.histplot(samples, bins=30, kde=True, color='skyblue')
kdeline = ax.lines[0]
xs = kdeline.get_xdata()
ys = kdeline.get_ydata()
mode_idx = np.argmax(ys)
ax.vlines(xs[mode_idx], 0, ys[mode_idx], color='tomato', ls='--', lw=2)
plt.show()

【讨论】：

我有。再次感谢。还有什么方法可以获得相同 kde 的峰值，但删除了大约 + 3 z 值的异常值？
如果你去掉异常值，我猜峰值应该保持在同一个位置。也许您想限制 x 轴的范围，例如ax.set_xlim(-1, 300)?
是的。我试图找到与连续分布的峰值（就频率或出现率而言）相对应的 x 值。数据是中度偏斜的，我有多个这样的分布（它们的范围差异很大，它们的总样本量也不同）。因此尝试为峰值建模 95% 的置信区间范围。
异常值在一定程度上改变了标准偏差。顺便问一下异常值对kde的精益有很大影响吗？
峰值的x 根本不应该改变，y 会稍微高一点（kde 的积分总和为 1，所以更少的值会多一点每个剩余值的权重）。平均值和中位数会有所变化，具体取决于离群值的距离和数量。要计算置信区间，您可能不应该删除异常值（除非您确信它们与测量误差有关）。