使用 seaborn.pydata.org 中的示例和 Python DataScience Handbook ,我能够使用以下代码片段生成组合分布图:
代码:
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# some settings
sns.set_style("darkgrid")
# Create some data
data = np.random.multivariate_normal([0, 0], [[5, 2], [2, 2]], size=2000)
data = pd.DataFrame(data, columns=['x', 'y'])
# Combined distributionplot
sns.distplot(data['x'])
sns.distplot(data['y'])
如何将此设置与垂直线结合起来,以便我可以像这样说明阈值:
我知道我可以像这里一样用 matplotlib 做到这一点 Dynamic histogram subplots with line to mark target ,但我真的很喜欢 seaborn 绘图的简单性,并且想知道是否可以更优雅地完成它(是的,我知道 seaborn 建立在 matplotlib 之上)。
感谢您的任何建议!
最佳答案
就用
plt.axvline(2.8, 0,0.17)
另一行也一样
在这里,您可以使用诸如 maxx = max(data)
或类似变量之类的变量来代替 0.17 来放置分布的最大值。 2.8 是 x 轴上的位置。哦,请记住,y 值必须介于 0 和 1 之间,其中 1 是图的顶部。您可以相应地重新调整您的值(value)观。另一个明显的选择就是
plt.plot([2.8, 2.8], [0, max(data)])
关于python - Seaborn:如何将垂直线添加到分布图 (sns.distplot),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52334938/