我希望能够从使用Python的Seaborn生成的核密度图中提取特征参数。虽然有一个非常好的example来获得分布的中位数,但我想看看这是否可以推广到1D数据的多峰分布,特别是在2D情况下。
下面是一个最小的例子,我手动推导出1D情况下每个峰的值。我希望找到一些更系统和适用于2D使用可用的对象。
import numpy as np
import scipy
import pandas as pd
import seaborn as sns
sns.set(style="white", color_codes=True, font_scale=2)
x1 = np.random.normal(-1.5,1,1000)
y1 = np.random.normal(1.5,1,1000)
x2 = np.random.normal(1.5,1,1000)
y2 = np.random.normal(-1.5,1,1000)
x = np.concatenate((x1,x2))
y = np.concatenate((y1,y2))
d = {'x': pd.Series(x), 'y': pd.Series(y)}
data = pd.DataFrame(d)
px = sns.kdeplot(data.x, shade=True)
x,y = px.get_lines()[0].get_data()
xysel = np.array([(x,y) for x,y in zip(x,y) if x < 0])
imax = np.argmax(xysel[:,1])
x_median = xysel[imax,0]
y_median = xysel[imax,1]
plt.vlines(x_median, 0, y_median, linestyles='dashed', color='b')
px.set_xlim(-5,5)
plt.show()
py = sns.kdeplot(data.y, shade=True, color='r')
x,y = py.get_lines()[0].get_data()
xysel = np.array([(x,y) for x,y in zip(x,y) if x > 0])
imax = np.argmax(xysel[:,1])
x_median = xysel[imax,0]
y_median = xysel[imax,1]
plt.vlines(x_median, 0, y_median, linestyles='dashed', color='r')
py.set_xlim(-5,5)
plt.show()
p = sns.kdeplot(data.x, data.y, shade=True)
1条答案
按热度按时间jtoj6r0c1#
你可以通过下面的代码获取路径:
下面是输出:
ax.collections
是PathCollection
对象的列表,对应于Axes对象中的每个级别。每个
PathCollection
都包含一个Path
对象列表,您可以通过get_paths()
方法获取这些对象。路径的点保存在
vertices
数组中。如果想了解更多信息,需要获取
Axes.contourf
的返回对象,先打补丁contourf()
方法:然后你可以通过
ax._quadcontourset
得到QuadContourSet
对象。请阅读QuadContourSet
的源代码以了解如何使用它。