从KDE图的输出获取密集区域边界值

Question

此问题是尝试解决此问题（Extracting boundaries of dense regions of 1s in a huge list of 1s and 0s）时的扩展/替代方法

我有一个1和0的庞大列表[总长​​度= 53820]。

列表外观示例-[0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0， 0,1,1 ...........]

可视化如下所示。

x轴：元素的索引（从0到53820）

y轴：该索引处的值（即1或0）

峰周围的黑线（指示1）是我要提取其边界值（x轴上的开始和结束值）的密集区域。

输入图-> （http://i67.tinypic.com/2h5jq5e.png）

我已经完成了索引（x轴）和1s和0s列表（y轴）的内核密度估计，并获得了如下图：

KDE图-> （https://i.stack.imgur.com/psvp2.png）

我对提取y轴= 1上的x轴（索引编号）的值感兴趣。 即我想提取1s最密集的边界（开始和结束值） （ 用黑线表示 ）

相同的代码如下：

    path='./'+csv_path+'.csv'
    df = pd.read_csv(path)
    mylist = df['Values'] # The huge list with 1s and 0s
    indexes = list(range(len(mylist))) # The corresponding list of indexes of mylist
    ax = sns.jointplot(x=indexes, y=mylist, kind="kde")
    plt.show()

我打印出sns.distplot返回以进行绘图的轴，这给了我<seaborn.axisgrid.JointGrid object at 0x7f09d37d5cf8>

但是我无法从中提取边界值。

我也查看了（https://matplotlib.org/api/collections_api.html），但是在这里找不到解决方法。

任何帮助将不胜感激：）