• seaborn.histplot和seaborn.displot生成的直方图不匹配。
• sns.displot的默认图为kind='hist'
• 使用python3.8.11、seaborn 0.11.2和matplotlib 3.4.2进行测试
  *为什么输出不匹配，如何解决？
• 期望是，给定bins，相应图的density应该匹配。
• bins传递给numpy.histogram_bin_edges
• Visualizing distributions of data中包含的信息无法解决此问题。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# sample data: wide
dfw = sns.load_dataset("penguins", cache=False)[['bill_length_mm', 'bill_depth_mm']].dropna()

# sample data: long
dfl = dfw.melt(var_name='bill_size', value_name='vals')

seaborn.displot

1.忽略'sharex': False，但'sharey'可以工作
1.忽略bins

fg = sns.displot(data=dfl, x='vals', col='bill_size', kde=True, stat='density', bins=12, height=4, facet_kws={'sharey': False, 'sharex': False})
plt.show()

1.设置xlim不会产生差异

fg = sns.displot(data=dfl, x='vals', col='bill_size', kde=True, stat='density', bins=12, height=4, facet_kws={'sharey': False, 'sharex': False})
axes = fg.axes.ravel()
axes[0].set_xlim(25, 65)
axes[1].set_xlim(13, 26)
plt.show()

seaborn.histplot

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 4))

sns.histplot(data=dfw.bill_length_mm, kde=True, stat='density', bins=12, ax=ax1)
sns.histplot(data=dfw.bill_depth_mm, kde=True, stat='density', bins=12, ax=ax2)
fig.tight_layout()
plt.show()

更新

• 正如mwaskom所建议的，common_bins=False将直方图变成相同的形状，解决了忽略bins和sharex的问题。然而，density似乎受到displot中地块数量的影响。
• 如果displot中有3个地块，则密度为histplot中所示的1/3;对于2个小区，密度为1/2。