给曲线分布图下阴影区域涂上不同颜色

Question

我正在使用seaborn的kdeplot绘制数据分布。

sns.kdeplot(data['numbers'], shade=True)

我希望将线下阴影区域分成三个部分，显示“高”百分位和“低”百分位。如果我能用三种不同的颜色来填充阴影区域，那就太理想了。

你有什么好的想法吗？

我希望它看起来像下面这样，我可以决定颜色之间的截止值。

- BKS

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我不确定seaborn是否有直接填充曲线的命令。但是你可以使用matplotlib（如果你有seaborn，因为它是一个依赖项，你也有matplotlib）来完成这个任务。请查看fill_between示例。 - armatita

@armatita 我已经看过fill_between了。问题是这是一个分布，就像一个直方图。y值是自动生成的。我只需要给它x值。它不一定要用seaborn，用matplotlib生成类似的东西也可以。 - BKS

这是一个非常高级的图表，但完全可以在matplolib中复现。我猜测seaborn的kdeplot正在使用scipy.stats.gaussian_kde。它确实有点更加复杂，但并不多。 - armatita

Answer 1

所以我想出了如何做到这一点。我将从seaborn图中检索x和y数组，然后使用fill_between来着色曲线下方。

points = sns.kdeplot(data['numbers'], shade=True).get_lines()[0].get_data()

x = points[0]
y = points[1]

plt.fill_between(x,y, where = x >=0.75, color='r')
plt.fill_between(x,y, where = x <=0.1, color='g')
plt.fill_between(x,y, where = (x<=0.75) & (x>=0.1), color='y')

- BKS

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如果您的问题得到解决，请不要忘记接受您的答案。 - joelostblom

Answer 2

自原回答发布以来唯一的区别是需要将shade=True更改为shaded=False。

我还想分享一个稍微更完整的答案，供那些想要复制粘贴的人参考。

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

mean = 0
std = 1

np.random.seed(0)
x = np.random.normal(loc=mean, scale=std, size=10000)

points = sns.kdeplot(x, shade=False, bw_method=1.0, color='black').get_lines()[0].get_data()

x = points[0]
y = points[1]

plt.fill_between(x, y, color='y')
plt.fill_between(x, y, where = (x<=0.5*std) & (x >= -0.5 * std), color='g') # 
plt.fill_between(x, y, where = (x>=2*std) | (x<=-2*std), color='r')

- Olshansky