如何在（seaborn）KDE图中定位中位数？答案

【问题标题】：How to locate the median in a (seaborn) KDE plot?如何在（seaborn）KDE图中定位中位数？
【发布时间】：2015-03-10 05:17:26
【问题描述】：

我正在尝试使用 seaborn 进行Kernel Density Estimation (KDE) plot 并找到中位数。代码看起来像这样：

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

sns.set_palette("hls", 1)
data = np.random.randn(30)
sns.kdeplot(data, shade=True)

# x_median, y_median = magic_function()
# plt.vlines(x_median, 0, y_median)

plt.show()

如您所见，我需要一个 magic_function() 来从 kdeplot 中获取 x 和 y 的中值。然后我想用例如绘制它们vlines。但是，我不知道该怎么做。结果应该是这样的（显然黑色的中值条在这里是错误的）：

我想我的问题与 seaborn 并不严格相关，也适用于其他类型的 matplotlib 图。任何想法都非常感谢。

【问题讨论】：

我对你的目标有点困惑。你为什么不只是绘制np.median(data)？
@mwaskom：我想我试过了。但 KDE 中位数不一定与数据中位数一致。 y 值是多少？

标签： python matplotlib plot seaborn

【解决方案1】：

你需要：

提取kde行的数据
将其积分以计算累积分布函数（CDF）
找出使 CDF 等于 1/2 的值，即中位数

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

sns.set_palette("hls", 1)
data = np.random.randn(30)
p=sns.kdeplot(data, shade=True)

x,y = p.get_lines()[0].get_data()

#care with the order, it is first y
#initial fills a 0 so the result has same length than x
cdf = scipy.integrate.cumtrapz(y, x, initial=0)

nearest_05 = np.abs(cdf-0.5).argmin()

x_median = x[nearest_05]
y_median = y[nearest_05]

plt.vlines(x_median, 0, y_median)
plt.show()

【讨论】：