Seaborn是一个基于Matplotlib的Python数据可视化库,提供了更高层次的API,用于创建各种统计图表。在Seaborn中,可以使用KDE(Kernel Density Estimation)绘制累积概率密度曲线。
要在累积KDE中绘制一条与特定y值匹配的垂直线,可以使用Seaborn的distplot函数结合Matplotlib的axvline函数来实现。下面是一个示例代码:
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成示例数据
data = [0.1, 0.5, 0.3, 0.2, 0.8, 0.6, 0.4, 0.7, 0.9]
# 绘制累积KDE图
sns.distplot(data, hist_kws={'cumulative': True}, kde_kws={'cumulative': True})
# 获取当前轴对象
ax = plt.gca()
# 设置垂直线的y值
y_value = 0.5
# 绘制垂直线
ax.axvline(x=y_value, linestyle='--', color='r')
# 显示图形
plt.show()
上述代码首先使用Seaborn的distplot函数绘制累积KDE图,并通过设置hist_kws和kde_kws参数的'cumulative'属性为True来指定绘制累积曲线。然后,通过plt.gca()方法获取当前轴对象,并使用axvline函数在特定y值处绘制垂直线。最后,调用plt.show()方法显示图形。
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