限制在seaborn x的範圍distplot KDE估計

Question

假設我們有一個數字0和1之間的一個數組：

arr=np.array([ 0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.6934264 , 
       0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 
       0.  , 0.  , 0.6934264 , 0.  , 0.6934264 , 
       0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.251463 , 
       0.  , 0.  , 0.  , 0.87104906, 0.251463 , 
       0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 
       0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.48419626, 
       0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 
       0.87104906, 0.  , 0.  , 0.251463 , 0.48419626, 
       0.  , 0.251463 , 0.  , 0.  , 0.  , 
       0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 
       0.  , 0.251463 , 0.  , 0.35524532, 0.  , 
       0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.251463 , 
       0.251463 , 0.  , 0.74209813, 0.  , 0.  ]) 

使用seaborn，我想繪製分佈圖：

sns.distplot(arr, hist=False) 

這將給我們下面的數字：

正如你所看到的，kde的估計範圍從-0.20附近到1.10。是否有可能迫使估計值介於0和1之間？我曾嘗試以下，沒有運氣：

sns.distplot(arr, hist=False, hist_kws={'range': (0.0, 1.0)}) 
sns.distplot(arr, hist=False, kde_kws={'range': (0.0, 1.0)}) 

第二行拋出一個異常 - range不是kde_kws有效的關鍵字。

Answer 1

這樣做的正確方法，是使用clip關鍵字，而不是range：

sns.distplot(arr, hist=False, kde_kws={'clip': (0.0, 1.0)}) 

這將產生：

事實上，如果你只關心KDE，而不是直方圖，可以使用kdeplot函數，這將產生相同的結果：

sns.kdeplot(arr, clip=(0.0, 1.0))