Python 绘制两个直方图。为什么可以'；一个没有kde，而另一个没有？

所以我正在学习Kaggle数据可视化微观课程，我学到了绘制直方图的课程。 因此，练习要求绘制两个直方图，我这样做了，但如果我在其中一个图上添加kde=False，则只有该图可见，而另一个图不显示：

           `sns.distplot(a = cancer_b_data['Area (mean)'], kde = False) 
            sns.distplot(a = cancer_m_data['Area (mean)'])  `     

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我不知道我听起来有多愚蠢，但任何澄清都会有所帮助。谢谢

使用默认值

kde=True

对kde进行规范化，使曲线下的面积为1。为了在同一个图中结合在一起，直方图也将标准化，以便所有条的完整面积总和为一

使用

kde=False

，默认直方图将显示频率（每个箱子的计数），这些数字要大得多。如果使用相同的轴在同一个绘图中同时显示，则归一化直方图不会消失，而是非常小。使用缩放工具，您可以验证它是否仍然存在。要查看大小相同的二者，可以使用

sns.distplot（…，kde=False，norm\u hist=True）

您将注意到，这两个柱状图不使用相同的bin边界。这些边界是使用样本数量以及各样本集的最小值和最大值计算的

要真正比较两个柱状图，可以设置显式存储单元，以便两者使用相同的存储单元边界

以下代码和图表比较了3种不同的直方图比较方法：

导入matplotlib.pyplot作为plt
将numpy作为np导入
导入seaborn作为sns
x1=np.random.randn（100）.cumsum（）
x2=np.random.randn（100）.cumsum（）
图（ax1，ax2，ax3）=plt.子批次（ncols=3，figsize=（15，4））
sns.distplot（a=x1，kde=False，ax=ax1）
sns.distplot（a=x2，ax=ax1）
ax1.set_title（'一个没有kde的直方图'）
sns.distplot（a=x1，kde=False，norm_hist=True，ax=ax2）
sns.distplot（a=x2，ax=ax2）
ax2.设置标题（'setting norm\u hist=True'）
xmin=min（x1.min（），x2.min（））
xmax=max（x1.max（），x2.max（））
bin=np.linspace（xmin，xmax，11）
sns.distplot（a=x1，kde=False，norm_hist=True，bin=bin，ax=ax3）
sns.distplot（a=x2，bin=bin，ax=ax3）
ax3.设置标题（“使用相同的箱子”）
plt.紧_布局（）
plt.show（）