【python】【matplotlib&seaborn】概率密度图

Kevin.Lau

生信螺丝钉

最近正在抓头画图（其实就是调），特此记录顺便分享一下。

首先明确，需要的是 概率密度图 ，找到个 seaborn.distplot()的Demo ，上代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
# 这个seed(),就是确定一组随机数，
## 如果后面还需要用到这组随机数，
## 可以保持参数一致重新执行一次，后面出来的随机数数组是一致的。
# rn1 是生成的一组mean为 0 ，SD为 1 的正态分布的数组
np.random.seed(520)
rn1 = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000)
# 使用ggplot的样式
plt.style.use('ggplot')
# 本次需求的核心代码，seaborn.distplot()用于绘制直方图、概率密度/核密度曲线、拟合曲线。
## 其中 rn1 是输入数据，是一个list或一个np的narray对象；
## hist=True/False，是否绘制直方图，可以添加hist_kws={}，进行详细设置，不在需求内，不赘述；
## kde=True/False，是否绘制核密度曲线，可以添加kde_kws={},进行详细设置，实际使用时，概率密度曲线常使用拟合曲线表示，不赘述；
## fit=stats.norm，拟合模型，一般是正态分布，norm/stats.norm都可以，可以添加fit_kws={}进行消息设置，
### fit_kws={'color':'拟合曲线颜色','label':'图例说明','linestyle':'曲线样式'}
sns.distplot(rn1, hist=False, kde=False, fit=stats.norm, fit_kws={'color':'black', 'label':'u=0,s=1','linestyle':'-'})
# legend()显示图例，savefig()保存图片，show()绘图
plt.legend()
plt.savefig('Demo.png')
plt.show()

典型的注释比代码多系列（没办法，年纪大了记性不好。），哈哈哈，接下来是上图。

Demo是有了，但nothing，不是我需要的，因此就在这个基础上调呗。

1、不想要图例，2、不想要灰色网格背景，3、X和Y轴加上名称，4、坐标轴加上方向箭头，5、top和right的轴不显示，6、X轴坐标刻度只显示自己想要的值，7、6中的值替换成想要的文本，8、Y轴的值不显示

根据Demo，重头写，继续上代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
import mpl_toolkits.axisartist as axisartist
# python里的很多包会自作聪明的帮你加载各种样式，因此先整个新的画布
fig = plt.figure()
# 不想要Demo中的这个样式，实验结果是去掉了灰色网格背景，Mission2 Get！
#plt.style.use('ggplot')
# 创建一个绘图区对象，用于调整坐标轴
ax = axisartist.Subplot(fig,111)
# 添加绘图区对象到画布中，这里没报错很神奇，不理解，无限套娃？
fig.add_axes(ax)
# 坐标轴加上方向箭头，Mission4 Get！
ax.axis["bottom"].set_axisline_style("->", size = 1.5)
ax.axis["left"].set_axisline_style("->", size = 1.5)
# 本次需求的核心代码，核密度曲线和拟合曲线都画出来看看有什么区别。
## X轴名称也在这加，然而Y轴不是，Mission3 Half Get！
plot = sns.distplot(data,hist=False,kde=True,kde_kws={'color':'red',linestyle':'-'},fit=stats.norm,fit_kws={'color':'black','label':le,'linestyle':'-',},axlabel='chr13_ratio')
## Y轴添加名称，Mission3 Get！
plt.ylabel('Density')
# top和right的轴不显示，Mission5 Get！
ax.axis["top"].set_visible(False)
ax.axis["right"].set_visible(False)
# X轴上，我只想显示以下值，值是啥我就没写进来，反正是值。
xL = list(map(float,[sigma_30,sigma_20,sigma_10,dataM1,sigma_11,sigma_21,sigma_31]))
# X轴上只显示xL的值，并且用list里的文本替换，Mission6 & 7 Get！
plt.xticks(xL,['-3σ','-2σ','σ','mean','σ','2σ','3σ'])
# Y轴的值不显示，Mission8 Get！