python - 使用 fit=stats.norm 在 sns.distplot 中将 y 轴更改为百分比

Question

我正在绘制一系列高斯分布，据我了解，y 轴是密度而不是概率。有没有办法将其更改为百分比或概率？我的代码如下：

import seaborn as sns
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.stats import norm    

x = np.random.normal(size=500) * 0.1
ax = plt.figure()
sns.distplot(x, bins=15, kde =False, fit=norm, color='lightseagreen', fit_kws={"color":"lightseagreen"}, hist_kws=dict(alpha=0.7))

标签： pythonseaborn

Answer 1

您可以尝试手动定义箱，然后绘制直方图，这给你计数：

import seaborn as sns
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.stats import norm 

x = np.random.normal(size=500) * 0.1

fig, ax = plt.subplots()

nbins = 20
xlen = np.linspace(-0.4,0.4,nbins)
binwidth = xlen[1] - xlen[0]
sns.distplot(x, bins=xlen, kde =False, color='lightseagreen', 
             fit_kws={"color":"lightseagreen"}, hist_kws=dict(alpha=0.7),ax=ax)

然后拟合正态分布，使用 cdf 的差值获得这些 bin 内的概率，然后按比例缩小 y-ticks：

mu, std = norm.fit(x)
p = np.diff(norm.cdf((xlen-mu)/std))
ax.plot(xlen[:(len(xlen)-1)]+binwidth/2,p*len(x),color='lightseagreen')
ax.set_yticklabels(ax.get_yticks()/len(x))