无法显示 seaborn distplot

Can't display the seaborn distplot

我正在尝试使用 Pythonseaborn 模块制作直方图和密度图,并且在图上我还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 and/or 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})
    x = ax.lines[0].get_xdata()
    y = ax.lines[0].get_ydata()
    mode_idx = y.argmax()
    mode_x = x[mode_idx]
    plt.close()
        
    return mode_x

# function to plot the histogram of the layer lists.
def make_density(layer_list, color):

    
    # Plot formatting
    plt.xlabel('Median Stn. MC-Loss')
    plt.ylabel('Density')

    
    # Draw the histogram and fit a density plot.
    sns.distplot(layer_list, hist = True, kde = True,
                 kde_kws = {'linewidth': 2}, color=color)
    
    # compute mode of the histogram.
    mode_x = compute_mode(layer_list)
    
    # draw a vertical line at the mode of the histogram.
    plt.axvline(mode_x, color='blue', linestyle='dashed', linewidth=1.5)
    plt.text(mode_x, 0.16, 'mode: {:.4f}'.format(mode_x))

layer_list = [ 1.0,2.0,3.0,4.0,2.0,3.0,1.0,6.0,10.0,2.0]
make_density(layer_list, 'green')

我认为问题出在这条线上 plt.axvline(mode_x, color='blue', linestyle='dashed', linewidth=1.5)plt.text(mode_x, 0.16, 'mode: {:.4f}'.format(mode_x)).

我做错了什么?

谢谢,

compute_mode 中调用 seaborn 的 distplot 而未指定 ax 弄乱了绘图。您可以简单地用此代码替换 compute_mode

def compute_mode(layer_list):
    dummy_fig, dummy_ax = plt.subplots()
    ax = sns.distplot(layer_list, hist=False, kde=True, kde_kws={'linewidth': 2}, ax=dummy_ax)
    x = ax.lines[0].get_xdata()
    y = ax.lines[0].get_ydata()
    mode_idx = y.argmax()
    mode_x = x[mode_idx]
    plt.close()

    return mode_x

即使此变通方法有效,也请考虑使用 scipy's gaussian_kde 等专用工具计算模式。它会防止你乱用图形库来做数学的东西。

主要问题是在 compute_mode() 中调用了 plt.close(),它关闭了之前在 make_density() 中创建的绘图。请注意 sns.distplot 主要是一个绘图函数,不应仅用于计算。由于 kde 已经在 make_density() 中绘制,ax.lines[0] 可以传递给 compue_mode() 以提取曲线数据,而无需再次创建绘图。

一些其他备注:

  • 在 seaborn 0.11 中,distplot 已被弃用,取而代之的是两个函数:histplot 创建直方图,可选择使用 kde。 displot(没有“T”)创建了 histogram/kdeplots 的网格。除了名称混淆外,distplotkde_kws参数在histplot中称为line_kws,而histplot中的kde_kws是函数的意思计算KDE。此外,kde 曲线始终使用与直方图相同的颜色。
  • Seaborn 的“轴级别”函数 return 和 ax 可用于额外的格式化。在您的原始代码中,您在调用 distplot 之前添加了一些标签,但由于 distplot 也可能会更改设置,因此在之后进行所有这些格式化调用会更安全。
  • 您可能想了解 object-oriented interface 以及 ax.set_xlabel()plt.xlabel() 之间的区别。
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# a function to compute mode of the histograms shown in Figures `2` and `3` in the paper.
def compute_mode(line_object):
    x = line_object.get_xdata()
    y = line_object.get_ydata()
    mode_idx = y.argmax()
    return x[mode_idx], y[mode_idx]

# function to plot the histogram of the layer lists.
def make_density(layer_list, color):
    # Draw the histogram and fit a density plot.
    ax = sns.histplot(layer_list, kde=True,
                      line_kws={'linewidth': 2}, color=color)
    # compute mode of the histogram.
    mode_x, mode_y = compute_mode(ax.lines[0])

    # draw a vertical line at the mode of the histogram.
    ax.axvline(mode_x, color='blue', linestyle='dashed', linewidth=1.5)
    ax.text(mode_x, mode_y, 'mode: {:.4f}'.format(mode_x))
    # Plot formatting
    ax.set_xlabel('Median Stn. MC-Loss')
    ax.set_ylabel('Density')

layer_list = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 2.0, 3.0, 1.0, 6.0, 10.0, 2.0]

make_density(layer_list, 'green')
plt.show()