如何绘制seaborn中两种分布的差异？

Question

我有以下代码来比较两个发行版：

sns.kdeplot(df['term'][df['outcome'] == 0], shade=1, color='red')
sns.kdeplot(df['term'][df['outcome'] == 1], shade=1, color='green'); 

看起来像这样：

如何仅绘制两种分布的差异（disA-disB）？当然，它可能包含负值。

Answer 1

由于两条kde曲线之间的差异不是kde曲线本身，因此您无法使用kdeplot来绘制差异。

使用scipy.stats.gaussian_kde可以轻松计算出kde。结果很容易用pyplot绘制。

import numpy as np; np.random.seed(0)
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats

a = np.random.gumbel(80, 25, 1000)
b = np.random.gumbel(90, 46, 4000)

kdea = scipy.stats.gaussian_kde(a)
kdeb = scipy.stats.gaussian_kde(b)

grid = np.linspace(0,500, 501)

plt.plot(grid, kdea(grid), label="kde A")
plt.plot(grid, kdeb(grid), label="kde B")
plt.plot(grid, kdea(grid)-kdeb(grid), label="difference")

plt.legend()
plt.show()

请注意，结果实际上只是曲线之间的差异（正如所要求的那样）;它完全没有统计学意义。