如何在 seaborn 直方图上添加标准正态 pdf

Question

我想在使用 seaborn 构建的直方图上添加标准正态 pdf 曲线。

import numpy as np
import seaborn as sns 
x = np.random.standard_normal(1000)
sns.distplot(x, kde = False)

如有任何帮助，我们将不胜感激！

Answer 1

• scipy.stats.norm 可以轻松访问具有
  的正态分布的 pdf 已知参数；默认情况下，它对应于标准法线，mu=0、sigma=1。
  • 无论数据均值位于何处（例如 mu=0 或 mu=10），此答案都有效
• 测试于 python 3.8.11、matplotlib 3.4.2、seaborn 0.11.2
• 此问答适用于轴级图；对于图形级别的图，请参阅

进口和数据

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

# data
np.random.seed(365)
x = np.random.standard_normal(1000)    

seaborn.histplot

ax = sns.histplot(x, kde=False, stat='density', label='samples')

# calculate the pdf
x0, x1 = ax.get_xlim()  # extract the endpoints for the x-axis
x_pdf = np.linspace(x0, x1, 100)
y_pdf = scipy.stats.norm.pdf(x_pdf)

ax.plot(x_pdf, y_pdf, 'r', lw=2, label='pdf')                                                   
ax.legend()

seaborn.distplot - 已弃用

• 为了使其与您的采样数据正确对应，直方图应该
  显示密度而不是计数，因此在 seaborn.distplot 调用中使用 norm_hist=True。

ax = sns.distplot(x, kde = False, norm_hist=True, hist_kws={'ec': 'k'}, label='samples')

# calculate the pdf
x0, x1 = ax.get_xlim()  # extract the endpoints for the x-axis
x_pdf = np.linspace(x0, x1, 100)
y_pdf = scipy.stats.norm.pdf(x_pdf)

ax.plot(x_pdf, y_pdf, 'r', lw=2, label='pdf')                                                     
ax.legend()