seaborn绘制直方分布图时，350为中值，小于-390的值划入最小档，大于-340的划入最大档，-390到-330之间的绘制直方分布图

您可以使用Seaborn库中的`distplot`函数来制直方分布图通过传递`bins参数来控制直方图的粒度。下面是一个示例代码，用于绘制在-390到-330之间的数据的直方分布图：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

data = [...]  # 假设这是您的数据

# 绘制直方分布图
sns.distplot(data, bins=20, kde=False)

# 添加中值线
plt.axvline(x=350, color='r', linestyle='--', linewidth=2)

# 添加档位区间
plt.axvspan(-390, -340, alpha=0.3, color='green', label='最小档')
plt.axvspan(-340, 350, alpha=0.3, color='blue', label='中间档')
plt.axvspan(350, 400, alpha=0.3, color='red', label='最大档')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

请将`data`替换为您的实际数据。这段代码将绘制直方图，并按照您的要求将数据划分为最小档、中间档和最大档，并在图中添加了中值线。

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下面是一个使用seaborn绘制直方分布图的示例代码：

import seaborn as sns

# 假设你的数据存储在一个名为data的DataFrame中，列名为'values'
# 将小于-390的值划入最小档
min_bin = -390
# 将大于-340的值划入最大档
max_bin = -340
# 将-390到-330之间的值划入脂肪分布图
min_fat_bin = -390
max_fat_bin = -330

# 绘制直方分布图
sns.histplot(data=data, x='values', bins=[min_bin, min_fat_bin, max_fat_bin, max_bin])

以上代码中，我们使用了seaborn的histplot函数来绘制直方分布图。通过设置bins参数，我们将数据分成了三个区间：小于-390的最小档、-390到-330之间的脂肪分布档、大于-340的最大档。你可以根据实际情况调整这些阈值和档位的范围。

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- `whis`参数也可以设置为元组，表示使用元组中的两个数值作为界限判断异常值。
- `whis`参数还可以设置为字符串，可以选择'range'(默认值)，表示使用四分位数范围；或者是'iqr'，表示使用四分位数间距。

示例：

import seaborn as sns

sns.boxplot(data=data, x='Column1', y='Column2', whis=1.5)

这表示使用1.5作为判断异常值的界限

import seaborn as sns

sns.boxplot(data=data, x='Column1', y='Column2', whis=(1.5, 2))

这表示使用1.5和2作为判断异常值的界限

import seaborn as sns

sns.boxplot(data=data, x='Column1', y='Column2', whis='iqr')

这表示使用四分位数间距来判断异常值