Python - 使用一个 sns.histplot() 中的区间范围来绘制另一个直方图 / 从 sns.histpllot() 中提取区间信息

Question

我想要将两个柱状图并排画出，第一个是完整数据集的，第二个是数据集的子集。为了比较，我想让它们都有相同的类区间，并且需要按照Freedman-Diaconis规则计算bin宽度，（可能是sns.histplot的默认模式，根据Stack Overflow回答）。

我想让第一个柱状图的bins使用sns.histplot()函数默认值。
然后，我想提取第一个图所使用的bin间隔或断点列表，并在生成第二个直方图时使用它作为参数。

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
df = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)

# Histograms
f, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 4.5))
a = sns.histplot(df['NOX'], ax=axs[0], color='steelblue')
b = sns.histplot(df.NOX[df.CRIM > 10.73], ax=axs[1], color='darkgreen')
plt.show()

问题：
1）如何提取sns.histplot（）使用的箱子列表？
2）如何使用Freedman-Diaconis规则绘制具有相同箱子的2个直方图？

- rahul-ahuja

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我认为你不能轻易地从 seaborn histplot 中提取 bins，但我可能是错的。 - Mr. T

谢谢@JohanC。你的建议很有用。如果你把它发表为答案，我会点赞的。 - rahul-ahuja

@JohanC，我也在寻找一种方法来注释两个直方图的条形并显示值和/或％。你有什么建议吗？ - rahul-ahuja

Answer 1

Seaborn通常不提供其计算结果，而是试图创建可视化图表。但是您可以使用相同的基础函数来获取其结果。您需要bins = np.histogram_bin_edges(..., bins='auto')（或者使用bins='fd'强制使用Freedman-Diaconis估算器）。然后使用sns.histplot(..., bins=bins)即可。

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_boston

boston = load_boston()
df = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)

bins = np.histogram_bin_edges(df['NOX'], bins='auto')
f, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 4.5))
sns.histplot(df['NOX'], bins=bins, color='steelblue', ax=axs[0])
sns.histplot(df[df['CRIM'] > 10.73]['NOX'], bins=bins, color='darkgreen', ax=axs[1])
for ax in axs:
    for p in ax.patches:
        x, w, h = p.get_x(), p.get_width(), p.get_height()
        if h > 0:
            ax.text(x + w / 2, h, f'{h / len(df) * 100:.2f}%\n', ha='center', va='center', size=8)
    ax.margins(y=0.07)
plt.show()

- JohanC

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我正在尝试在循环中为两个直方图打标签。我已经弄清楚了如何使用 for p in fig1.patches: ... 分别为它们打标签，但不知道如何在循环中为两个图表都打标签。 - rahul-ahuja