Question

我有以下数据：

import pandas as pd
from plotnine import *

gd_sp_tmp = pd.DataFrame（{ '变量'：{0：'var1'，1：'var1'，2：'var1'，3：'var1'，4：'var1'，5：'var1'，6：'var1'，7：' var1'，8：'var1'， 9：'var1'，10：'var1'，11：'var1'，12：'var1'，13：'var1'，14：'var1'，15：'var1'，16：'var1'， 17：'var1'，18：'var1'，19：'var1'，20：'var1'，21：'var1'，22：'var1'，23：'var1'，24：'var1'， 25：'var1'，26：'var1'，27：'var1'，28：'var1'，29：'var1'，30：'var1'，31：'var1'，32：'var1'， 33：'var1'，34：'var1'，35：'var1'，36：'var1'，37：'var1'，38：'var1'，39：'var1'，40：'var1'， 41：'var1'，42：'var1'，43：'var1'，44：'var1'，45：'var1'，46：'var1'，47：'var1'，48：'var1'， 49：'var1'，50：'var2'，51：'var2'，52：'var2'，53：'var2'，54：'var2'，55：'var2'，56：'var2'， 57：'var2'，58：'var2'，59：'var2'，60：'var2'，61：'var2'，62：'var2'，63：'var2'，64：'var2'， 65：'var2'，66：'var2'，67：'var2'，68：'var2'，69：'var2'，70：'var2'，71：'var2'，72：'var2'， 73：'var2'，74：'var2'，75：'var2'，76：'var2'，77：'var2'，78：'var2'，79：'var2'，80：'var2'， 81：'var2'，82：'var2'，83：'var2'，84：'var2'，85：'var2'，86：'var2'，87：'var2'，88：'var2'， 89：'var2'，90：'var2'，91：'var2'，92：'var2'，93：'var2'，94：'var2'，95：'var2'，96：'var2'， 97：“ var2”，98：“ var2”，99：“ var2”}， '值'：{0：0.6058597809345508、1：0.5793863580299581、2：0.8464980992038321、3：0.24855227431181698， 4：1.8852877490212698、5：0.4234171954404873、6：0.3435477323074209、7：3.358464370031963， 8：0.5253401196517882、9：2.385632857360592、10：0.15960003602748035、11：0.2882705893127418， 12：1.0995070639266127，13：0.3492611123700738，14：0.656410247866536，15：1.7926397942332677， 16：0.2809984468410994，17：2.146319743864339，18：1.6912849075574694，19：1.233812138850312， 20：0.21044290817060624、21：0.7130666643073327、22：0.521102906290718、23：0.8191663841868542， 24：0.20231016020355008、25：1.542239677553837、26：0.07752167395995535、27：0.07661799644296931， 28：0.13728522388491152、29：1.4268916808352554、30：1.2219293081314697、31：1.089318287649674， 32：0.5889304040483466，33：3.871173476569569，34：0.2571045126240674，35：0.27332795371650104， 36：1.2121464473427577、37：2.0229834870080117、38：0.5538327169626888、39：0.3354345395246616， 40：0.39169801317212116、41：1.0415690828271393、42：0.9584774133158281、43：0.13738535777663943， 44：1.874003757544322，45：1.7852374480589213，46：1.6370785639935181，47：0.8738310745465996， 48：0.4777945179886022、49：0.7289840311727211、50：0.7922955784270402、51：0.9104711980757718， 52：1.5561240516907253、53：0.3303774972464219、54：2.110632552079527、55：0.49383897345236455， 56：0.5328351983603986，57：1.101045960316634，58：0.6511245820579645，59：1.1162218482680217， 60：1.1528904383298124、61：0.34335972679097204、62：1.018800464369946、63：0.5416579415333236， 64：1.214519609326636、65：0.23298089233642374、66：1.2353245009353024、67：0.41366066807689983， 68：0.3922217060873213、69：0.47724897903224234、70：1.2372675447604105、71：0.860009005949974， 72：0.975115860544153、73：0.34103695692671854、74：3.715667756746576、75：0.8245813402150265， 76：1.0146261204408322、77：1.429071625166872、78：1.1575801036803262、79：0.8892865356335216， 80：1.4682387127243648、81：0.2790711201452777、82：0.21458250943662763、83：1.626193381231688， 84：0.7862776167644395、85：0.8063680366888433、86：2.1349518016852866、87：0.16790682625128348， 88：2.6898324320852316、89：3.1017929388719687、90：2.2161796611039484、91：0.27323366047568587， 92：0.9876405202465337、93：0.5878226010690092、94：0.975411448085179、95：0.7933992437453187， 96：1.3443593604932238、97：1.5392784611233619、98：1.1729165101630914、99：0.7643250100538129}}）

我创建以下直方图

plot_posterior_test = ggplot(data=gd_sp_tmp) + \
                           geom_histogram(aes(x='value', y='stat(density)')) + \
                           facet_wrap('~variable')

我想在此图上添加所有图中具有lognormal和scale = 0.8的{{1}}分布的pdf。有什么想法可以使用location = -0.5来做到这一点吗？

Answer 1

使用stat_function。例如，给定您的先前代码，请尝试

import scipy.stats as stats

(ggplot(data=gd_sp_tmp)
 + geom_histogram(aes(x='value'))
 + stat_function(fun=stats.lognorm.pdf, args=dict(s=.95, loc=0.8, scale=-0.5))
 + facet_wrap('~variable')
)

由您确定参数是否有意义，否则它们将计算为NaN个值

在Python中使用plotnine将pdf和直方图一起绘制

1 个答案: