Matplotlib如何在Seaborn displot中添加均值和中位数线

当我们使用Seaborn绘制distplot时，我们有时需要在图形上添加均值和中位数线以更好地表示数据的分布情况。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Matplotlib在Seaborn distplot中添加均值和中位数线。

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Seaborn distplot及其参数

Seaborn的distplot函数是一个非常有用的可视化工具，用于探究单个或多个变量的分布情况。Seaborn的distplot函数灵活性很高，可以使用多种参数对图形进行自定义设置。

以下是一些Seaborn distplot支持的常用参数：

• a: 数据数组，可以使一维数组或者矩阵，如果有多个数据集可以输入多个数组。
• kde: 是否显示核密度估计，默认为True。
• color: 控制曲线颜色。
• hist: 是否显示直方图，默认为True。
• rug: 在x轴上绘制观察数据的小细条。
• fit: 控制拟合曲线的图形。

具体的参数可以在官方文档中查询：https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.distplot.html

以下是一个简单的示例，展示如何使用Seaborn绘制并可视化一维数据的分布情况：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 数据准备
data = sns.load_dataset('tips')['total_bill']

# 绘图
sns.distplot(data, kde=True, rug=True)
plt.show()

在Seaborn distplot中添加均值和中位数线

我们通常需要在Seaborn distplot中添加均值和中位数线来更好地理解数据的分布情况。可以使用Matplotlib中的plt.axvline函数分别添加均值和中位数线。plt.axvline根据x值在绘图区域上绘制竖线，下面是具体的代码示例：

# 数据准备
data = sns.load_dataset('tips')['total_bill']

# 绘图
sns.distplot(data, kde=True, rug=True)

# 添加均值线
plt.axvline(data.mean(), color='r', linestyle='--', linewidth=2)

# 添加中位数线
plt.axvline(data.median(), color='g', linestyle='-', linewidth=2)

# 展示图形
plt.show()

上述代码中，我们使用了均值和中位数线作为导航线进行可视化。plt.axvline函数，需要明确指定需添加的竖线的x轴位置，并可以使用参数指定线条的颜色，样式，宽度等绘制风格。

将竖线添加到Seaborn KDE图形上

上述代码中，我们成功地添加了一个均值线和一个中位数线到我们的Seaborn displot上。但是，在使用Seaborn中的kde (核密度估计)时，我们可能需要将线条直接添加到核密度曲线上。

以下是操作步骤：

1. 生成用于计算核密度曲线并绘图的对象kdeplot；
2. 从kdeplot生成的对象中获取核密度曲线的数据；
3. 使用获取的数据，通过plt.plot()函数画出增强的密度图（kde curve plus line）。

下面是具体的代码示例：

# 导入所需库
import seaborn as sns
importmatplotlib.pyplot as plt

# 数据准备
data = sns.load_dataset('tips')['total_bill']

# 增强密度图
sns.kdeplot(data, shade=True)

# 获取核密度曲线数据
kde_x, kde_y = plt.gca().lines[0].get_data()

# 添加均值线
plt.axvline(data.mean(), color='r', linestyle='--', linewidth=2)

# 添加中位数线
plt.axvline(data.median(), color='g', linestyle='-', linewidth=2)

# 添加一个极值线
plt.axvline(data.min(), color='b', linestyle='-.', linewidth=2)

# 在核密度曲线上绘制竖线
plt.plot([data.mean(), data.mean()], [0, plt.ylim()[1] * 0.9], color='r', linestyle='--', linewidth=2)
plt.plot([data.median(), data.median()], [0, plt.ylim()[1] * 0.8], color='g', linestyle='-', linewidth=2)
plt.plot([data.min(), data.min()], [0, kde_y.max()], color='b', linestyle='-.', linewidth=2)

# 展示图形
plt.show()

上述代码中，我们首先使用Seaborn的kdeplot函数绘制了一个核密度曲线。get_data()函数用于从当前轴上提取数据。我们通过此函数获取kdeplot严轴上的第一个line对象的x和y数据，以绘制增强的密度图。最后，我们使用plt.plot函数在曲线上绘制竖线表示均值、中位数及最小值。

通过以上几个步骤，我们成功地使用Matplotlib在Seaborn distplot中添加了均值和中位数线，以及在核密度曲线上添加了竖线。这让我们更方便的解析和理解数据的分布情况。

总结

通过本篇文章的介绍，我们学习了如何使用Matplotlib在Seaborn distplot中添加均值和中位数线，并在核密度曲线上添加竖线。这么做能够更好地表达数据的分布情况，更加直观地理解数据的大致分布区间。希望对您的可视化工作有所帮助。