python - обобщение пределов оси Y для средней линии на графиках плотности
У меня есть этот простой фреймворк:
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)})
И поскольку у меня много столбцов (все они числовые), я сделал этот цикл, чтобы создать конкретный график:
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()
Однако у меня возникли проблемы с попыткой обобщить ymax
аргумент plt.vlines()
, поскольку мне нужно получить максимальное значение оси Y каждого графика плотности, чтобы соответствующим образом построить среднюю vline каждого графика. Я пробовал np.argmax()
, но, похоже, не работает.
Какие-либо предложения?
Ответы
pandas.DataFrame.plot()возвращает matplotlib.axes.Axesобъект. Вы можете использовать get_ylim()функцию для получения ymin и 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()
Чтобы получить значение kde, соответствующее среднему, вы можете извлечь кривую из графика и интерполировать ее в положение среднего:
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()

Используйте plt.axvline. Вы указываете пределы как числа в диапазоне [0,1], где 0 - нижняя часть графика, 1 - верхняя часть.
for i in df.columns:
data = df[i]
data.plot(kind="kde")
plt.axvline(data.mean(), 0, 1, linestyle='dotted', color='black')
plt.show()
