Python 在seaborn 2D kdeplot#2中设置置信区间

我用seaborn绘制了一个2D KDE，其中包括：

ax = sns.kdeplot(scatter_all["s_zscore"], scatter_all["p_zscore"])

我希望我的密度估计水平是有意义的，也就是说，我想标记置信区间。基本上，我想获得一些非常接近： 但是数据没有标准化，必须保持这种状态。

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有人能给我一个解释，我应该在哪里、如何以及为什么改变水平的计算吗？正如我在下面的评论中所说，我正在寻找一个清晰的统计解释。

我认为链接的答案至少向您展示了在这里应该采取的策略。不要使用seaborn而使用matplotlib，并将预先计算的置信区间作为级别提供给

contour

函数。我想你应该评论一下为什么或者在多大程度上这对你不起作用。@ImportanceOfBeingErnest：是的，策略是明确的，我的问题是：中“level”的浮点值是什么意思？我应该根据提供的答案中的直方图计算“级别”吗？BIN与可能性的比例意味着什么？对于非规范化数据是否如此？我想要一个更清晰的答案，并从统计的角度进行解释。在没有深入思考的情况下，我可以告诉你，在问题中明确这些观点将使你受益匪浅。