python - 如何在他们选择的 seaborn 分布图中添加垂直线？[单个图中的多个分布]

Question

使用这个问题的答案，我可以根据需要生成 dist 图。但是，当我想将相同的解决方案应用于多个绘图时，它似乎无法按预期工作。我正在寻找建议的解决方案。这是我正在尝试做的事情：

import seaborn as sns, numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(20,10))

sns.set(); np.random.seed(0)
data01 = np.random.normal(10, 5, 1000)
data02 = np.random.normal(20, 5, 1000)

ax1 = sns.distplot(data01, color = 'blue', kde = True)

x1 = ax1.lines[0].get_xdata()
y1 = ax1.lines[0].get_ydata()
plt.axvline(x1[np.argmax(y1)], color='blue')

ax2 = sns.distplot(data02, color = 'red', kde = True)

x2 = ax2.lines[0].get_xdata()
y2 = ax2.lines[0].get_ydata()
plt.axvline(x2[np.argmax(y2)], color='red')

plt.legend()

这是我得到的，这不是我所期望的（两条垂直线，每条一条）：

标签： pythonmatplotlibplotseaborn

Answer 1

您需要使用正确的索引：索引0用于蓝色 kde，索引1用于蓝色垂直线，索引2用于红色 kde。

直观地说，顾名思义，它为您提供了当前图形上所有线条ax2.lines的集合。当您第二次绘图时，您已经有 2 行（前一个 kde 和垂直线），所以第二个 kde 的索引是因为在 python 中索引从 0 开始。这是因为您正在使用相同的图形对象，因此绘制的艺术家也将被转移到. 相反，如果你有单独的子图，那么你会为两者使用相同的索引distplotkde=True2ax1ax20

ax1 = sns.distplot(data01, color = 'blue', kde = True)

x1 = ax1.lines[0].get_xdata()
y1 = ax1.lines[0].get_ydata()
plt.axvline(x1[np.argmax(y1)], color='blue')

ax2 = sns.distplot(data02, color = 'red', kde = True)

x2 = ax2.lines[2].get_xdata() # <--- Use correct index 2 here
y2 = ax2.lines[2].get_ydata() # <--- Use correct index 2 here
plt.axvline(x2[np.argmax(y2)], color='red')

plt.legend()