如何從 countplot 創建 distplotplt.rcdefaults()%config InlineBackend.figure_format='retina'sns.set_style('darkgrid')ax = sns.countplot(x='Age',hue='Gender',data=df,edgecolor="None")ax.tick_params(bottom=False, left=False)ax.set_axisbelow(True)for rect in ax.patches: x = rect.get_x() + rect.get_width()/2. y = rect.get_height() try: ax.annotate("{}".format(int(y)), (x,y), ha='center', va='bottom', clip_on=True) except: passax.set_xlabel('Age', color='green')ax.set_ylabel('Count', color='green')ax.set_title('Countplot for Age(Gender)', color='tomato',weight='bold')plt.legend(title='Gender', fontsize='large', loc='upper right').get_frame().set_facecolor('white')plt.tight_layout()plt.savefig('files\\Countplot_for_Age(Gender).jpg')
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慕的地6264312
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a 的 x 軸countplot是分類的：它為每個遇到的年齡放置一個條，當沒有特定年齡的行時跳過條（示例中為 21 和 23）。在內部，條形編號為 0、1、2、...。y 軸是計數，與行數成正比。
對于 a distplot，x 軸是年齡本身，y 軸是概率分布，通常是非常小的數字（曲線下面積標準化為 1）。
因此，由于 x 軸和 y 軸不同，最好使用單獨的子圖。
Adistplot可以直接從給定的數據生成。ax在同一子圖中的兩個distplots 中傳遞相同的結果。Adistplot是直方圖和 a 的組合kdeplot。如果不需要直方圖， 可以hist=False省略
，或者kdeplot直接調用。該shade=True選項向繪圖添加陰影。
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
NF = 50
NM = 10
df = pd.DataFrame({'Age': np.concatenate([np.random.randint(13, 20, NF) + np.random.randint(2, 7, NF),
np.random.randint(15, 23, NM)]),
'Gender': np.repeat(['female', 'male'], (NF, NM))})
df['Age'] = df['Age'].where((df['Age'] != 21) & (df['Age'] != 23), 20)
sns.set_style('darkgrid')
fig, axs = plt.subplots(ncols=2, figsize=(12, 4))
ax = sns.countplot(x='Age', hue='Gender', data=df, edgecolor="None", ax=axs[0])
ax.tick_params(bottom=False, left=False)
ax.set_axisbelow(True)
for rect in ax.patches:
x = rect.get_x() + rect.get_width() / 2.
y = rect.get_height()
ax.annotate(f"{y:.0f}", (x, y), ha='center', va='bottom', clip_on=True)
ax.set_xlabel('Age', color='green')
ax.set_ylabel('Count', color='green')
ax.set_title('Countplot for Age(Gender)', color='tomato', weight='bold')
ax.legend(title='Gender', fontsize='large', loc='upper right').get_frame().set_facecolor('white')
for gender in ('female', 'male'):
# ax2 = sns.kdeplot(df[df['Gender'] == gender]['Age'], shade=True, ax=axs[1], label=gender)
ax2 = sns.distplot(df[df['Gender'] == gender]['Age'], hist=False, kde_kws={'shade': True}, ax=axs[1], label=gender)
ax2.set_axisbelow(True)
ax2.set_xlabel('Age', color='green')
ax2.set_ylabel('probability distribution', color='green')
ax2.set_title('Distplot for Age(Gender)', color='tomato', weight='bold')
ax2.legend(title='Gender', fontsize='large', loc='upper right').get_frame().set_facecolor('white')
plt.tight_layout()
plt.show()
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