Python Seaborn距离图y轴归一化错误标签

请注意，我已经检查过了

因此，我使用

distplot

在单独的子图上绘制一些直方图：

import numpy as np
#import netCDF4 as nc # used to get p0_dict
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import OrderedDict
import seaborn.apionly as sns
import cPickle as pickle

''' 
LINK TO PICKLE
https://drive.google.com/file/d/0B8Xks3meeDq0aTFYcTZEZGFFVk0/view?usp=sharing
'''

p0_dict = pickle.load(open('/path/to/pickle/test.dat', 'r'))     

fig = plt.figure(figsize = (15,10))
ax = plt.gca()
j=1

for region, val in p0_dict.iteritems():

    val = np.asarray(val)

    subax = plt.subplot(5,5,j)

    print region

    try:              
        sns.distplot(val, bins=11, hist=True, kde=True, rug=True, 
                     ax = subax, color = 'k', norm_hist=True)

    except Exception as Ex:
        print Ex

    subax.set_title(region)
    subax.set_xlim(0, 1) # the data varies from 0 to 1

    j+=1    

plt.subplots_adjust(left = 0.06, right = 0.99, bottom = 0.07,
                    top = 0.92, wspace = 0.14, hspace = 0.6) 

fig.text(0.5, 0.02, r'$ P(W) = 0,1 $', ha ='center', fontsize = 15)
fig.text(0.02, 0.5, '% occurrence', ha ='center', 
         rotation='vertical', fontsize = 15) 
# obviously I'd multiply the fractional ticklabels by 100 to get 
# the percentage...

plt.show()

我所期望的是KDE曲线下的面积总和为1，y轴标签反映了这一点。但是，我得到了以下信息：

正如您所看到的，y轴标签不在[0,1]范围内，这是意料之中的。打开/关闭

norm_hist

或

kde

不会改变这一点。作为参考，两个开关都关闭时的输出：

只是为了验证：

aus = np.asarray(p0_dict['AUS'])
aus_bins = np.histogram(aus, bins=11)[0]

plt.subplot(121)
plt.hist(aus,11)
plt.subplot(122)
plt.bar(range(0,11),aus_bins.astype(np.float)/np.sum(aus_bins))

plt.show()

在本例中，y标签正确地反映了标准化直方图的标签

我做错了什么

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感谢您的帮助。

y轴是密度，而不是概率。我想你期望归一化直方图显示一个概率质量函数，其中条形高度之和等于1。但这是错误的；规格化可确保钢筋高度与钢筋宽度之和等于1。这确保了归一化直方图与核密度估计值具有可比性，核密度估计值经过归一化，因此曲线下的面积等于1。

感谢@mwaskom的澄清。我想我也可以添加一个单独的轴来表示概率？抱歉，如果这看起来有点困惑，我不是很熟悉KDE作为一种技术。这与KDE本身没有任何关系。我会仔细阅读概率和密度之间的区别，这是一个令人困惑的问题，这个问题经常出现在这个网站的统计版本上（例如），尽管我相信其他地方也有很好的解释。