如何使用sklearn在直方图中拟合内核密度图？

Question

我正在尝试在直方图中放置一个内核密度图，但是它不起作用。

这是我的代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import seaborn as sns

from sklearn.neighbors import KernelDensity

fig, ax = plt.subplots() 
n, bins, _ = ax.hist(df[column], bins=num_bins)
kde = KernelDensity(kernel='gaussian').fit(n[:,None])
data = np.exp(kde.score_samples(n[:,None]))
ax.plot(bins[:len(bins) - 1], data)

我的直方图如下所示。我无法获得内核密度图。