在seaborn distplot KDE估计中限制x的范围 [英] Limit the range of x in seaborn distplot KDE estimation

问题描述

假设我们有一个数字在 0 到 1 之间的数组:

Suppose we have an array with numbers between 0 and 1:

arr=np.array([ 0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.6934264 ,
               0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,
               0.        ,  0.        ,  0.6934264 ,  0.        ,  0.6934264 ,
               0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.251463  ,
               0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.87104906,  0.251463  ,
               0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,
               0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.48419626,
               0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,
               0.87104906,  0.        ,  0.        ,  0.251463  ,  0.48419626,
               0.        ,  0.251463  ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,
               0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,
               0.        ,  0.251463  ,  0.        ,  0.35524532,  0.        ,
               0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.251463  ,
               0.251463  ,  0.        ,  0.74209813,  0.        ,  0.        ])

使用seaborn，我想绘制一个分布图:

Using seaborn, I want to plot a distribution plot:

sns.distplot(arr, hist=False)

这将为我们提供下图:

如您所见，kde 估计值范围从接近 -0.20 到 1.10.是否可以强制估计在 0 和 1 之间?我尝试了以下方法但没有成功:

As you can see, the kde estimation ranges from somewhere near -0.20 to 1.10. Is it possible to force the estimation to be between 0 and 1? I have tried the followings with no luck:

sns.distplot(arr, hist=False, hist_kws={'range': (0.0, 1.0)})
sns.distplot(arr, hist=False, kde_kws={'range': (0.0, 1.0)})

第二行引发异常 -- range 不是 kde_kws 的有效关键字.

The second line raises an exception -- range not a valid keyword for kde_kws.

推荐答案

正确的做法是使用 clip 关键字而不是 range :

The correct way of doing this, is by using the clip keyword instead of range:

sns.distplot(arr, hist=False, kde_kws={'clip': (0.0, 1.0)})

这将产生:

确实，如果你只关心 kde 而不是直方图，你可以使用 kdeplot 函数，它会产生相同的结果:

Indeed, if you only care about the kde and not the histogram, you can use the kdeplot function, which will produce the same result:

sns.kdeplot(arr, clip=(0.0, 1.0))

这篇关于在seaborn distplot KDE估计中限制x的范围的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！