如何在seaborn的KDE图中找到中位数？

在数据分析中，我们经常使用Kernel Density Estimation(KDE)图来展示数据分布情况，同时也需要找到中位数来了解数据的集中趋势。但是，seaborn中并没有直接计算和显示中位数的参数。那么，如何在seaborn的KDE图中找到中位数呢？本文将介绍两种方法。

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方法一：使用numpy计算中位数并标记在KDE图上

首先，我们需要用seaborn绘制KDE图。

import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

sns.set(style="white", palette="muted", color_codes=True)
rs = np.random.RandomState(10)
x = rs.randn(100)

sns.kdeplot(x, shade=True)
plt.show()

现在我们已经有了一幅KDE图，下面就可以计算中位数并将其标记在图上。

sns.set(style="white", palette="muted", color_codes=True)
rs = np.random.RandomState(10)
x = rs.randn(100)

sns.kdeplot(x, shade=True)

median = np.median(x)
plt.axvline(median, color='r', linestyle='--', label=f'median: {median:.2f}')

plt.legend()
plt.show()

上述代码将中位数标记在图上，并在右上角添加了图例。

方法二：使用DensityPlot库

DensityPlot库是一个用于绘制平滑密度图的Python库，它基于matplotlib和seaborn，提供了一个方便的函数以绘制用于发现分布的覆盖密度图，并提供了多种方法来定制化这些图形。

首先，我们需要安装DensityPlot库。

pip install DensityPlot

接下来，我们绘制用于演示的KDE图。

import numpy as np
np.random.seed(10)
x = np.random.randn(1000)

import seaborn as sns
sns.set(style="white", palette="muted", color_codes=True)

sns.kdeplot(x, shade=True)

现在我们可以使用DensityPlot库的annotate函数来标记中位数。

from dpt import annotate
median = np.median(x)
annotate.p2c(median, 0, s=f'median:{median:.2f}')

上述代码将在KDE图上标记中位数，并在右上角添加标注。

结论

本文介绍了两种在seaborn的KDE图中找到中位数的方法，一种是使用numpy计算中位数并标记在KDE图上，另一种则是使用DensityPlot库进行标注。这些方法可以帮助我们更好地了解和可视化数据分布趋势。