Seaborn：如何在累积的 KDE 中绘制与特定 y 值匹配的垂直线？答案

【问题标题】：Seaborn: how to draw a vertical line that matches a specific y value in a cumulative KDE?Seaborn：如何在累积的 KDE 中绘制与特定 y 值匹配的垂直线？
【发布时间】：2020-07-20 21:25:58
【问题描述】：

我正在使用 Seaborn 绘制累积分布，它是使用此代码的 KDE：

sns.distplot(values, bins=20, 
             hist_kws= {'cumulative': True}, 
             kde_kws= {'cumulative': True} )

这给了我以下图表：

我想绘制一条垂直线和相应的 x 索引，其中 y 为 0.8。比如：

如何获得特定 y 的 x 值？

【问题讨论】：

标签： matplotlib seaborn distribution

【解决方案1】：

您可以在 80% 分位数处画一条垂直线：

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

values = np.random.normal(1, 20, 1000)
sns.distplot(values, bins=20,
             hist_kws= {'cumulative': True},
             kde_kws= {'cumulative': True} )
plt.axvline(np.quantile(values, 0.8), color='r')
plt.show()

【讨论】：

漂亮而清晰的解决方案。您可以使用标签注释该行：line = ax.axvline(x, color='r') ax.annotate(f'{x:.0f}', xy=(x,0), xytext=(0,-14), color=line.get_color(), xycoords = ax.get_xaxis_transform(), textcoords="offset points", size=12, ha="center")

【解决方案2】：

answer by @JohanC 可能是最好的。我走了另一条路，这可能是一个更通用的解决方案。

思路是先得到kde线的坐标，然后求出越过阈值的点的索引

values = np.random.normal(size=(100,))
fig = plt.figure()
ax = sns.distplot(values, bins=20, 
             hist_kws= {'cumulative': True}, 
             kde_kws= {'cumulative': True} )

x,y = ax.lines[0].get_data()
thresh = 0.8
idx = np.where(np.diff(np.sign(y-thresh)))[0]
x_val = x[idx[0]]
ax.axvline(x_val, color='red')

【讨论】：

答案可以进一步改进以找到精确的插值 x 值，如this magic post。
我选择@JohanC 答案是因为它更简单，但这个答案也很棒。这个可以更有效，因为没有必要重新处理直方图。我还喜欢它提供了一个插值而不是人口中存在的值。