python - menggeneralisasi batas sumbu y untuk garis rata-rata di plot kepadatan
Saya memiliki kerangka data sederhana ini:
df = pd.DataFrame({"X": np.random.randint(50,53,size=100),
"Y": np.random.randint(200,300,size=100),
"Z": np.random.randint(400,800,size=100)})
Dan karena saya memiliki banyak kolom (semuanya numerik), saya melakukan perulangan ini untuk melakukan plot tertentu:
for i in df.columns:
data = df[i]
data.plot(kind="kde")
plt.vlines(x=data.mean(),ymin=0, ymax=0.01, linestyles="dotted")
plt.show()
Namun, saya mengalami kesulitan mencoba menggeneralisasi ymax
argumen plt.vlines()
, karena saya perlu mendapatkan nilai sumbu y maksimum dari setiap plot kepadatan untuk memplot rata-rata vline dari setiap plot yang sesuai. Saya telah mencoba dengan np.argmax()
, tetapi tampaknya tidak berhasil.
Ada saran?
Jawaban
pandas.DataFrame.plot()mengembalikan matplotlib.axes.Axesobjek. Anda dapat menggunakan get_ylim()fungsi untuk mendapatkan ymin dan ymax.
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame({"X": np.random.randint(50,53,size=100),
"Y": np.random.randint(200,300,size=100),
"Z": np.random.randint(400,800,size=100)})
for i in df.columns:
data = df[i]
ax = data.plot(kind="kde")
ymin, ymax = ax.get_ylim()
plt.vlines(x=data.mean(),ymin=ymin, ymax=ymax, linestyles="dotted")
plt.show()
Untuk mendapatkan nilai kde yang sesuai dengan mean, Anda dapat mengekstrak kurva dari plot dan menginterpolasinya pada posisi mean:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame({"X": 20 + np.random.randint(-1, 2, size=100).cumsum(),
"Y": 30 + np.random.randint(-1, 2, size=100).cumsum(),
"Z": 40 + np.random.randint(-1, 2, size=100).cumsum()})
fig, ax = plt.subplots()
for col in df.columns:
data = df[col]
data.plot(kind="kde", ax=ax)
x = data.mean()
kdeline = ax.lines[-1]
ymax = np.interp(x, kdeline.get_xdata(), kdeline.get_ydata())
ax.vlines(x=data.mean(), ymin=0, ymax=ymax, linestyles="dotted")
ax.set_ylim(ymin=0) # ax.vlines() moves the bottom ylim; set it back to 0
plt.show()

Gunakan plt.axvline. Anda menentukan batas sebagai angka dalam rentang [0,1], 0 adalah bagian bawah plot, 1 adalah bagian atas.
for i in df.columns:
data = df[i]
data.plot(kind="kde")
plt.axvline(data.mean(), 0, 1, linestyle='dotted', color='black')
plt.show()
