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如何在for循環(huán)中獲得seaborn distplot的線(xiàn)擬合數(shù)據(jù)?

如何在for循環(huán)中獲得seaborn distplot的線(xiàn)擬合數(shù)據(jù)?

森林海 2023-12-26 16:57:00
我嘗試在for循環(huán)中獲取seaborn中distplot的行數(shù)據(jù)。但是當(dāng)我執(zhí)行此代碼時(shí),即使列表 X 的所有元素都不同,它也會(huì)打印相同的值。請(qǐng)告訴我為什么會(huì)發(fā)生這種情況import numpy as npimport seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt x1 = np.random.normal(10,3,size=100)x2 = np.random.normal(8,2,size=100)x3 = np.random.normal(7,2,size=100)x4 = np.random.normal(11,5,size=100)X = [x1, x2, x3, x4]for i in X:    dist_data_1 = sns.distplot(i).get_lines()[0].get_data()    print(dist_data_1)
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肥皂起泡泡

TA貢獻(xiàn)1829條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個(gè)贊

您正在同一軸上繪制所有分布,因此您在每次迭代時(shí)添加新線(xiàn)。但是,您始終從第一行(索引)檢索數(shù)據(jù)[0]。


相反,您應(yīng)該從最后一行(索引)檢索數(shù)據(jù)[-1]:


import numpy as np

import seaborn as sns 

import matplotlib.pyplot as plt 


x1 = np.random.normal(10,3,size=100)

x2 = np.random.normal(8,2,size=100)

x3 = np.random.normal(7,2,size=100)

x4 = np.random.normal(11,5,size=100)


X = [x1, x2, x3, x4]


for i in X:

    dist_data_1 = sns.distplot(i).get_lines()[-1].get_data()

    print(dist_data_1)


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反對(duì) 回復(fù) 2023-12-26
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