python-密度プロットの平均線のy軸制限を一般化する

Aug 18 2020

私はこの単純なデータフレームを持っています:

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)})

そして、私は多くの列(それらはすべて数値)を持っているので、特定のプロットを行うためにこのループを実行しました:

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()

ただし、各プロットの平均vlineを適宜プロットするには、各密度プロットの最大y軸値を取得する必要があるため、のymax引数を一般化しようとして問題が発生していますplt.vlines()。で試しましたnp.argmax()が、うまくいかないようです。

助言がありますか?

回答

3 Ynjxsjmh Aug 18 2020 at 16:05

pandas.DataFrame.plot()matplotlib.axes.Axesオブジェクトを返します。get_ylim()関数を使用して、yminとymaxを取得できます。

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()
2 JohanC Aug 18 2020 at 16:20

平均に対応するkdeの値を取得するには、プロットから曲線を抽出し、平均の位置でそれを補間することができます。

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()

1 ALollz Aug 18 2020 at 16:01

を使用しplt.axvlineます。[0,1]の範囲の数値として制限を指定します。0はプロットの下部、1は上部です。

for i in df.columns:
    data = df[i]
    data.plot(kind="kde")
    plt.axvline(data.mean(), 0, 1, linestyle='dotted', color='black')
    plt.show()