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繪制兩個(gè)直方圖。為什么一個(gè)人有 kde 而另一個(gè)人沒(méi)有呢？

繪制兩個(gè)直方圖。為什么一個(gè)人有 kde 而另一個(gè)人沒(méi)有呢？

因此，我正在學(xué)習(xí) Kaggle 數(shù)據(jù)可視化微型課程，并學(xué)習(xí)了繪制直方圖的課程。因此，練習(xí)要求繪制兩個(gè)直方圖，我這樣做了，它起作用了，但如果我在其中一個(gè)圖上添加 kde = False，則只有該圖可見(jiàn)，而不會(huì)顯示另一個(gè)圖：           `sns.distplot(a = cancer_b_data['Area (mean)'], kde = False)              sns.distplot(a = cancer_m_data['Area (mean)'])  `不知道我聽(tīng)起來(lái)有多愚蠢，但任何澄清都會(huì)有幫助。謝謝
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當(dāng)年話下

TA貢獻(xiàn)1890條經(jīng)驗(yàn) 獲得超9個(gè)贊

默認(rèn)情況下kde=True，kde 被標(biāo)準(zhǔn)化，使得曲線下的面積為 1。為了在同一圖中一起顯示，直方圖也將被標(biāo)準(zhǔn)化，以便所有條形的總面積之和為一。


使用 時(shí)kde=False，默認(rèn)直方圖將顯示頻率（每個(gè)箱的計(jì)數(shù)），這是更大的數(shù)字。如果將兩者顯示在具有相同軸的同一圖中，則歸一化直方圖不會(huì)消失，但會(huì)非常小。使用縮放工具，您可以驗(yàn)證它是否仍然存在。要查看兩者具有相同的尺寸，sns.distplot(..., kde=False, norm_hist=True)可以使用


您會(huì)注意到，兩個(gè)直方圖不使用相同的箱邊界。這些邊界是使用樣本數(shù)量以及各個(gè)樣本集的最小值和最大值來(lái)計(jì)算的。


要真正比較兩個(gè)直方圖，可以設(shè)置顯式的 bin，因此兩者都使用相同的 bin 邊界。


以下代碼和圖比較了比較直方圖的 3 種不同方法：


import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

import seaborn as sns


x1 = np.random.randn(100).cumsum()

x2 = np.random.randn(100).cumsum()

fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(ncols=3, figsize=(15, 4))


sns.distplot(a=x1, kde=False, ax=ax1)

sns.distplot(a=x2, ax=ax1)

ax1.set_title('one histogram without kde')


sns.distplot(a=x1, kde=False, norm_hist=True, ax=ax2)

sns.distplot(a=x2, ax=ax2)

ax2.set_title('setting norm_hist=True')


xmin = min(x1.min(), x2.min())

xmax = max(x1.max(), x2.max())

bins = np.linspace(xmin, xmax, 11)

sns.distplot(a=x1, kde=False, norm_hist=True, bins=bins, ax=ax3)

sns.distplot(a=x2, bins=bins, ax=ax3)

ax3.set_title('using the same bins')


plt.tight_layout()

plt.show()

http://img1.sycdn.imooc.com//64c223a50001c94314780386.jpg

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反對(duì) 回復(fù) 2023-07-27
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