Python 将绘制有两个变量的直方图转换为平滑曲线

下面是生成直方图的代码。有关完整代码，请参阅此

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如何将此直方图转换为平滑曲线，曲线下的区域着色/高亮显示

下面是一个简单的例子，可能会对您有所帮助

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(123)
datas = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 2, size=(100, 1)), columns=['diagnosis'])
datas['data'] = np.random.randint(0, 100,size=(100, 1))

我使用了numpy的函数，但是您也可以使用带有相同参数的

ax.hist

benign_hist=np.histogram(datas[datas['diagnosis']==0]['data'],bins=np.arange(0, 100, 10))
malignant_hist=np.histogram(datas[datas['diagnosis']==1]['data'],bins=np.arange(0, 100, 10))

fig,ax=plt.subplots(1,1)
ax.fill_between(malignant_hist[1][1:], malignant_hist[0], color='r', alpha=0.5) 
ax.fill_between(benign_hist[1][1:], benign_hist[0], color='b', alpha=0.5)

在上面的示例中，为了方便打印而不是bin中点，我只使用了9个bin边进行演示

在OP的代码中，可以分配

hist\u data=ax.hist（…）

hist_数据[0]包含直方图值，hist_数据包含使用类似

fig, ax=plt.subplots(1,1)
ax.fill_between(hist_data[1][1:],hist_data[0][0],color='g',alpha=0.5)
ax.fill_between(hist_data[1][1:],hist_data[0][1],color='r',alpha=0.5) 

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下面是一个简单的例子，可能会对您有所帮助

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(123)
datas = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 2, size=(100, 1)), columns=['diagnosis'])
datas['data'] = np.random.randint(0, 100,size=(100, 1))

我使用了numpy的函数，但是您也可以使用带有相同参数的

ax.hist

benign_hist=np.histogram(datas[datas['diagnosis']==0]['data'],bins=np.arange(0, 100, 10))
malignant_hist=np.histogram(datas[datas['diagnosis']==1]['data'],bins=np.arange(0, 100, 10))

fig,ax=plt.subplots(1,1)
ax.fill_between(malignant_hist[1][1:], malignant_hist[0], color='r', alpha=0.5) 
ax.fill_between(benign_hist[1][1:], benign_hist[0], color='b', alpha=0.5)

在上面的示例中，为了方便打印而不是bin中点，我只使用了9个bin边进行演示

在OP的代码中，可以分配

hist\u data=ax.hist（…）

hist_数据[0]包含直方图值，hist_数据包含使用类似

fig, ax=plt.subplots(1,1)
ax.fill_between(hist_data[1][1:],hist_data[0][0],color='g',alpha=0.5)
ax.fill_between(hist_data[1][1:],hist_data[0][1],color='r',alpha=0.5) 

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难道你不能将直方图数据作为一个数组来绘制数组吗？我认为它很可能会创建一种散点图。我尝试了很多方法，但没有一种是我想要的。使用和，在浏览了谷歌图片后，找到了你最喜欢的概率密度函数的图片，找到了合适的候选分布。这可能是你正在寻找一种新的方法。Seaborn直接给你一个显示KDE曲线的图。你不能把直方图数据作为一个数组来绘制数组吗？我想它很可能会创建一种散点图。我尝试了很多方法，但没有一种是我想要的。使用和，在浏览了谷歌图片后，找到了你最喜欢的概率密度函数的图片，找到了合适的候选分布。这可能是你正在寻找一种新的方法。Seaborn直接给你一个显示KDE曲线的曲线。