标签： python seaborn
在尝试查看随机过程和确定性过程之间的交集时，我遇到一个问题，在该问题中，我有一些函数f= f(x)，它具有确定的平均值和一个x相关的随机部分。我想在各种x_i上采集大量样本，不一定要统一，并以切片的形式查看每个f上x_i的分布。
f= f(x)
x
x_i
f
violinplot中的FacetGrid或seaborn基本上是正确的，除了在我的数据集中x_i不是 类别的事实之外，但是是一个自变量。是否有一种聪明的方法可以将其中之一扩展为实值而不是分类变量？
violinplot
FacetGrid
seaborn