seaborn histplot 和 displot 输出不匹配

2025-04-15 09:20:00
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摘要:问题描述:seaborn.histplot和生成的直方图seaborn.displot不匹配。默认绘图sns.displot为kind='hist'已使用python3.8.11、seaborn 0.11.2和 进行测试matplotlib 3.4.2为什么输出不匹配?如何解决这个问题?期望是,给定bins,...

问题描述:

  • seaborn.histplot和生成的直方图seaborn.displot不匹配。

    • 默认绘图sns.displotkind='hist'

  • 已使用python3.8.11seaborn 0.11.2和 进行测试matplotlib 3.4.2

  • 为什么输出不匹配?如何解决这个问题?

  • 期望是,给定binsdensity相应图的应该匹配。

    • bins传递给numpy.histogram_bin_edges

  • 可视化数据分布中包含的信息并不能解决问题。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# sample data: wide
dfw = sns.load_dataset("penguins", cache=False)[['bill_length_mm', 'bill_depth_mm']].dropna()

# sample data: long
dfl = dfw.melt(var_name='bill_size', value_name='vals')

seaborn.displot

  1. 忽略'sharex': False,但'sharey'有效

  2. 忽略bins

fg = sns.displot(data=dfl, x='vals', col='bill_size', kde=True, stat='density', bins=12, height=4, facet_kws={'sharey': False, 'sharex': False})
plt.show()

在此处输入图片描述

  1. 设置xlim没有区别

fg = sns.displot(data=dfl, x='vals', col='bill_size', kde=True, stat='density', bins=12, height=4, facet_kws={'sharey': False, 'sharex': False})
axes = fg.axes.ravel()
axes[0].set_xlim(25, 65)
axes[1].set_xlim(13, 26)
plt.show()

在此处输入图片描述

seaborn.histplot

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 4))

sns.histplot(data=dfw.bill_length_mm, kde=True, stat='density', bins=12, ax=ax1)
sns.histplot(data=dfw.bill_depth_mm, kde=True, stat='density', bins=12, ax=ax2)
fig.tight_layout()
plt.show()

在此处输入图片描述

更新

  • 正如mwaskom所建议的,common_bins=False将直方图变成相同的形状,解决了忽略bins和的问题sharex。然而,density似乎受到中图数量的影响displot

    • 如果 中有 3 个地块displot,则密度为 中所示的 1/3 histplot;对于 2 个地块,密度为 1/2。

在此处输入图片描述

在此处输入图片描述


解决方案 1:

  • 正如mwaskom在评论中所建议的,common_bins=False将直方图变成相同的形状,解决了忽略bins和的问题sharex,并且density刻面图中的是根据每个刻面中的数据点数而不是刻面数进行缩放的。

  • 通过使用以下方法解决了density按地块数量划分的问题displot`common_norm=False`

在此处输入图片描述

在此处输入图片描述

剧情代码

# displot
fg = sns.displot(data=dfl, x='vals', col='bill_size', kde=True, stat='density', bins=12, height=4,
                 facet_kws={'sharey': False, 'sharex': False}, common_bins=False, common_norm=False)

fg.fig.subplots_adjust(top=0.85)
fg.fig.suptitle('Displot with common_bins & common_norm as False')
plt.show()

# histplot
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 4))

sns.histplot(data=dfw.bill_length_mm, kde=True, stat='density', bins=12, ax=ax1)
sns.histplot(data=dfw.bill_depth_mm, kde=True, stat='density', bins=12, ax=ax2)

fig.subplots_adjust(top=0.85)
fig.suptitle('Histplot')

fig.tight_layout()
plt.show()
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