python - 使用 scipy gaussian_kde 和 seaborn kdeplot 时的差异 KDE 渲染
问题描述
就文档而言,seaborn kdeplot通过使用scipy.stats.gaussian_kde工作。
但是,尽管使用相同的大小,但在使用seaborn
and进行绘图时,我得到了两种不同的分布。gaussian_kde
bandwidth
在上图中,左侧是数据直接输入gaussian_kde
. 然而,正确的绘图是数据输入时的分布 seaborn kdeplot
。
此外,给定边界的曲线下面积在这两种绘制分布的方式之间并不相似。
auc 使用 gaussian_kde :47.7 和 auc 使用 via seaborn :49.5
我可以知道是什么可能导致这种差异,有没有一种方法可以标准化输出而不管使用的方法(例如,seaborn
或gaussian_kde
)
重现上述代码plot
并auc
在下面给出。
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import gaussian_kde
time_window_order = ['272', '268', '264', '260', '256', '252', '248', '244', '240']
order_dict = {k: i for i, k in enumerate ( time_window_order )}
df = pd.DataFrame ( {'time_window': ['268', '268', '268', '264', '252', '252', '252', '240',
'256', '256', '256', '256', '252', '252', '252', '240'],
'seq_no': ['a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a',
'b', 'b', 'b', 'b', 'b', 'b', 'b', 'b']} )
df ['centre_point'] = df ['time_window'].map ( order_dict )
filter_band = df ["seq_no"].isin ( ['a'] )
df = df [filter_band].reset_index ( drop=True )
auc_x_min, auc_x_max = 0, 4
bandwith=0.5
########################
plt.subplots(1, 2)
# make the first plot
plt.subplot(1, 2, 1)
kde0 = gaussian_kde ( df ['centre_point'], bw_method=bandwith )
xmin, xmax = -3, 12
x_1 = np.linspace ( xmin, xmax, 500 )
kde0_x = kde0 ( x_1 )
sel_region_x = x_1 [(x_1 > auc_x_min) * (x_1 < auc_x_max)]
sel_region_y = kde0_x [(x_1 > auc_x_min) * (x_1 < auc_x_max)]
auc_bond_1 = np.trapz ( sel_region_y, sel_region_x )
area_whole = np.trapz ( kde0_x, x_1 )
plt.plot ( x_1, kde0_x, color='b', label='KDE' )
plt.ylim(bottom=0)
plt.title(f'Direct gaussian_kde with bw {bandwith}')
plt.fill_between ( sel_region_x, sel_region_y, 0, facecolor='none', edgecolor='r', hatch='xx',
label='intersection' )
# make second plot
plt.subplot(1, 2, 2)
g = sns.kdeplot ( data=df, x="centre_point", bw_adjust=bandwith )
c = g.get_lines () [0].get_data ()
x_val = c [0]
kde0_x = c [1]
idx = (x_val> auc_x_min) * (x_val < auc_x_max)
sel_region_x = x_val [idx]
sel_region_y = kde0_x [idx]
auc_bond_2 = np.trapz ( sel_region_y, sel_region_x )
g.fill_between ( sel_region_x, sel_region_y, 0, facecolor='none', edgecolor='r', hatch='xx' )
plt.title(f'Via Seaborn with bw {bandwith}')
plt.tight_layout()
plt.show()
# show much the area differ between these two plotting
print ( f'auc using gaussian_kde : {auc_bond_1 * 100:.1f} and auc using via seaborn : {auc_bond_2 * 100:.1f}' )
x=1
编辑
基于mwaskon,这两行的变化
kde0 = gaussian_kde ( df ['centre_point'], bw_method='scott' )
g = sns.kdeplot ( data=df, x="centre_point", bw_adjust=1 ) # Seaborn by default use the scott method to determine the bw size
返回
从视觉上看,这两个情节看起来相同。
但是,auc
图之间的仍然返回两个不同的值
auc 使用 gaussian_kde : 45.1 和 auc 使用 via seaborn : 44.6
解决方案
你是这样调用 scipy 的:
kde0 = gaussian_kde ( df ['centre_point'], bw_method=bandwith )
和这样的海生
g = sns.kdeplot ( data=df, x="centre_point", bw_adjust=bandwith )
但是kdeplot 文档告诉我们这bw_adjust
是一个
乘法缩放使用 bw_method 选择的值的因子。增加将使曲线更平滑。请参阅注释。
而 kdeplot 也有一个bw_method
参数是
确定要使用的平滑带宽的方法;传递给 scipy.stats.gaussian_kde。
因此,如果要将两个库的结果等同起来,则需要确保使用正确的参数。
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