seaborn:将图例添加到CDF图
Seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库，它提供了一种简单而美观的方式来创建各种统计图表。CDF（Cumulative Distribution Function）图是一种用于描述数据分布的图表，它显示了变量的累积分布函数。
在Seaborn中，要将图例添加到CDF图中，可以使用seaborn.kdeplot()函数来绘制核密度估计图，并使用seaborn.histplot()函数来绘制直方图。然后，可以使用seaborn.lineplot()函数来绘制CDF曲线，并使用seaborn.legend()函数将图例添加到图表中。
下面是一个完整的示例代码：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成示例数据
data = [0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0]
# 绘制核密度估计图和直方图
sns.kdeplot(data, cumulative=True, label='CDF')
sns.histplot(data, cumulative=True, stat='density', bins=5, alpha=0.5, label='Histogram')
# 添加CDF图的图例
plt.legend()
# 显示图表
plt.show()在这个例子中，我们使用seaborn.kdeplot()函数绘制了核密度估计图，并设置cumulative=True参数来生成CDF曲线。然后，我们使用seaborn.histplot()函数绘制了直方图，并设置cumulative=True和stat='density'参数来生成CDF直方图。最后，使用seaborn.legend()函数将图例添加到图表中。
这是一个简单的例子，你可以根据自己的需求进行进一步的定制和调整。关于Seaborn的更多信息和使用方法，你可以参考腾讯云的相关产品Seaborn介绍页面：Seaborn产品介绍。
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python中的图例不显示无条形直方图
python、matplotlib、seaborn、histogram、legend
我正在尝试使用直方图函数在seaborn中绘制kde图，然后用以下方式去除直方图的条形图(参见accepted here的最后一部分)： fig, ax = plt.subplots()
sns.histplot(data, kde=True, binwidth=5, stat="probability", label='data1', kde_kws={'cut': 3}) 之所以使用histplot而不是kdeplot，是因为我需要设置一个特定的binwidth。我的问题是我不能打印出图例，这意味着 ax.legend(loc='
浏览 81提问于2021-11-13得票数 0
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如何在Python中使Seaborn直方图具有细长的条形/条形？
python、seaborn、data-visualization、histogram
基于下面的Python代码，如何在直方图中实现下面的瘦削外观呢？直方图箱明显比我在底部绘制的图小。条形之间也有间距，并且没有edgecolor轮廓 ? from scipy.stats import dgamma
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
r = dgamma.rvs(1.1, size=1000)
sns.set_style("white")
sns.set_context("talk")
fig, ax = plt.subplots(figsize=(24,12))
浏览 26提问于2021-01-08得票数 0
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海选组分和解析式输出不匹配
python-3.x、numpy、matplotlib、seaborn、histogram
和生成的直方图不匹配。
sns.displot的默认绘图是kind='hist'
用python3.8.11、seaborn 0.11.2和matplotlib 3.4.2测试
为什么输出不匹配，以及如何解决这个问题？
期望是，给定bins，对应的图形的density应该匹配。
bins传递给
中包含的信息不能解决这个问题。
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# sample data: wide
dfw = sns.load_datase
浏览 4提问于2021-08-20得票数 3
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自定义Seaborn直方图子图中的图例
python、matplotlib、seaborn、legend
我正在尝试生成一个带有4个子图的图，每个子图都是一个Seaborn历史图。地物定义行为：
fig,axes=plt.subplots(2,2,figsize=(6.3,7),sharex=True,sharey=True)
(ax1,ax2),(ax3,ax4)=axes
fig.subplots_adjust(wspace=0.1,hspace=0.2)
我想为每个子图中的图例条目定义字符串。作为示例，我在第一个子图中使用了以下代码：
sp1=sns.histplot(df_dn,x="ktau",hue="statind",element="step
浏览 19提问于2021-02-24得票数 2
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用ggplot2显示平滑(卷积)密度
r、ggplot2
我试图在ggplot2中显示一些与高斯核相转换的频率。我试着用：
+ stat_smooth(se = F,method = "lm", formula = y ~ poly(x, 24))
但没有成功。
我读了一篇文章，建议频率应该与高斯核相转换。ggplot2 2的stat_density函数()似乎能够产生。
然而，我似乎无法用stat_density取代我的几何学。我的密码有什么问题吗？
require(reshape2)
library(ggplot2)
library(RColorBrewer)
fileName = "/1.csv" # down
浏览 2提问于2014-09-30得票数 2
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海航kde图绘制概率而不是密度(组织图无条形图)
python、seaborn、histogram
我有一个关于海运kdeplot的问题。在histplot中，可以设置他们希望拥有的 (计数、频率、密度、概率)，如果与kde参数一起使用，它也适用于kdeplot。但是，我还没有找到一种如何在kdeplot中直接更改它的方法，如果我只想要有概率的kde图估计的话。或者，如果可以关闭条形图，同样的结果应该来自histplot，我也没有找到。那么一个人怎么能做到呢？
为了给出一些直观的例子，我想要的只是红色的曲线。或者将一个参数传递给kdeplot以使用probabilities，或者从histplot中移除这些条。
import seaborn
penguins = sns.load_data
浏览 0提问于2021-01-17得票数 4
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向海运2D直方图中添加正态分布
python、matplotlib、plot、seaborn、histogram
是否可以从海运中提取直方图并添加正态分布？
假设我有像散点图和直方图这样的东西
import seaborn as sns
penguins = sns.load_dataset("penguins")
sns.jointplot(data=penguins, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm");
plt.savefig('deletethis.png', bbox_inches='tight')
我能像下面的图片那样在两边叠加一个分布吗？
import
浏览 4提问于2020-11-27得票数 0
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2回答
如何在一个窗口中绘制多个seaborn ` `distplot` `？
python、matplotlib、seaborn
我试图在一个窗口中绘制多个海运distplot。我知道如何为单个数据列表生成密度图，如下面的代码(make_density函数)所示。但是，我不确定如何在一个窗口下绘制多个seaborn distplots。假设我的列表stat_list包含6个列表作为其元素，其中我希望从stat_list下的这6个列表中的每个列表中绘制一个distplot。如何在同一窗口下绘制6个displots，其中每行显示3个绘图(这样我的输出将有2行3个绘图)？ 谢谢, # function to plot the histogram for a single list.
def make_density(stat
浏览 72提问于2020-09-16得票数 0
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如何在x轴上叠加pdf到海测组织图
python、seaborn、histogram、probability-density
在之后，我试图用从scipy.stats获得的pdf绘制一个海上组织图。问题在于，所绘制的pdf是灾难性的，超出了规模(例如下面的例子)：
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
params = (20, -1500, 8000)
sample = stats.invgauss.rvs(size=1000, *params)
fig, ax = plt.subplots()
sns.histplot(sample, log_scale=True, kde=False, sta
浏览 4提问于2022-05-29得票数 1
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来自x和y数据的密度分布和条形图
python、matplotlib、seaborn
我在pandas数据框中有以下数据集： x = df_data.iloc[:,0].values
y = df_data.iloc[:,1].values 以下数据分别位于x和y中： x = 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36
y = 1000, 2000, 3000, 4000, 3000, 2000, 1000 Y表示计数(每个x值存在的频率)。 我现在想用密度分布线做一个柱状图。我对使用seaborn或matplotlib持开放态度，但找不到一种方法来分别输入x和y数据，并获得条形图和密度图。 我试过了： x = [30,31,32,33,34,35,36]
y =
浏览 34提问于2021-07-13得票数 0
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如何绘制2个共享相同x轴的子图
python-3.x、seaborn
因此，目前我有一个scatterplot和一个kdeplot，我使用seaborn库来绘制它们。 ? ? 下面是我如何绘制这些图表的： # plot a graph to see the zipcodes vs the density
plt.figure(figsize=(16,8))
sns.kdeplot(king['zipcode'], shade=True, legend=False)
plt.xlabel('Zipcode')
plt.ylabel('Density') plt.figure(figsize=(16,8))
sns.
浏览 21提问于2020-07-31得票数 0
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无法显示海损图
python、seaborn、density-plot
我正在尝试使用seaborn模块Python来绘制直方图和密度图，在图上我也试图在模式下绘制一条垂直线。但是，生成的图不显示任何直方图和/或密度曲线。我的代码如下：
# a function to compute mode of the histograms shown in Figures `2` and `3` in the paper.
def compute_mode(layer_list):
ax = sns.distplot(layer_list, hist=False, kde=True, kde_kws={'linewidth': 2})
浏览 6提问于2020-09-15得票数 1
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如何在海上为同一图形上的直方图生成两个独立的Y轴
python、statistics、seaborn、histogram、kernel-density
我想生成一个有两个y轴的图形：Count (来自直方图)和Density (来自KDE)。 我想在Seaborn >= v 0.11中使用sns.displot。 import seaborn as sns
df = sns.load_dataset('tips')
# graph 1: This should be the Y-Axis on the left side of the figure
sns.displot(df['total_bill'], kind='hist', bins=10)
# graph 2: This
浏览 62提问于2020-12-22得票数 1
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绘制CDF的平滑曲线
python
我正在尝试绘制两个df的CDF。我正在使用下面的代码
plt.hist([df['A'], df['B']], 1000, density=True, histtype='step', cumulative=True, label='Empirical')
plt.show()
我得到了这个图表：
这张图看起来是正确的，但是，我想在没有垂直90度线的情况下得到它，还有，我如何在1处切割y轴？
谢谢
浏览 5提问于2018-11-13得票数 0
4回答
Y轴上百分比的累积直方图
r、plot、histogram、percentage
我希望在R项目中绘制一个累积直方图，其中Y轴上报告的是百分比而不是频率
x <- c(rnorm(100), rnorm(50, mean=2,sd=.5))
h <- hist(x, plot=FALSE, breaks=20)
h$counts <- cumsum(h$counts)
h$density <- cumsum(h$density)
plot(h, freq=TRUE, main="(Cumulative) histogram of x", col="white", border="black"
浏览 5提问于2012-11-12得票数 5
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在海图显示/直方图函数中绘制适合直方图的高斯曲线(而不是displot)
python、plot、seaborn、gaussian、data-fitting
我决定尝试一下seaborn版本0.11.0！玩弄displot函数，据我所知，它将取代displot。我只是想弄清楚如何在直方图上绘制高斯拟合曲线。下面是一些示例代码。 import seaborn as sns
import numpy as np
x = np.random.normal(size=500) * 0.1 使用distplot，我可以这样做： sns.distplot(x, kde=False, fit=norm) ? 但是如何在displot或histplot中进行呢？
浏览 46提问于2020-10-31得票数 5
2回答
Python:如何在一个直方图中绘制多个列
python、pandas、matplotlib、histogram
我正在学习python，而我所坚持的就是根据FLT列绘制一个直方图来表示每个过滤器。我有这个数据框架： VARLIST: MJD FLT FIELD FLUXCAL FLUXCALERR MAG MAGERR \
0 OBS: 55161.6 g NaN -62.016 23.428 NaN -0.410
1 OBS: 55176.6 g NaN -8.183 21.252 NaN -2.820
2 OBS: 55179.6 g
浏览 61提问于2021-03-26得票数 0
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如何将点数添加到seaborn.histplot中？
python、seaborn、histogram
我想在图例中添加一些点(在我的例子中，数据文件中有111个点，所以是N= 111)。
sns.histplot(x, stat = 'density',
binwidth = 50,
kde = True,
color = 'red', alpha = .3,
kde_kws = {'cut': 2, 'bw_adjust': 0.5})
plt.legend(labels=["Sample_1"],
fontsize =
浏览 3提问于2022-04-27得票数 0
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绘制密度图以表示似然
r、ggplot2、bayesian、probability-density
我想绘制一个概率密度分布的可能性计算(在贝叶斯统计)。Theta代表了真正的成功率。
如果我试图绘制可能性计算的概率：
k <- 10 # number of successes
n <- 100 # number of trials
likelihood <- as.data.frame(dbinom(x=k, size=n, prob=seq(0.0001, 0.9999, length.out=10000), log = FALSE))
ggplot(likelihood, aes(x=likelihood[,1])) + geom_density
浏览 1提问于2018-02-06得票数 0
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我如何在Matplotlib中绘制CDF而不将我的数据放入库中？
python、matplotlib、cdf
我可以通过使用累积直方图在Matplotlib中轻松创建CDF：
data = np.linspace(0, 100, num=10000)
plt.hist(data, cumulative=True, density=1)
结果是这样的：
我可以增加仓位计数以获得更好的近似值：
plt.hist(data, bins=50, cumulative=True, density=1)
现在的结果是：
这仍然不是很好。我知道我可以让bin计数更高，但这对我来说是一个非常令人不满意的解决方案。
有没有一种方法可以绘制CDF，而不会使我失去一些精度？就像无箱直方图之类的？
浏览 7提问于2021-10-11得票数 0
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