参数binwidth或binrange
时间: 2024-04-09 08:27:41 浏览: 11
非常抱歉,我之前有些误解你的意思。对于`sns.histplot`函数来说,它并没有直接提供参数用于指定上下限以及区间宽度。不过,我们可以通过创建自定义的分箱边界来实现你的要求。
以下是一个示例代码,用于生成随机数据并绘制直方分布图,同时将区间外的数值统计到上限和下限之外显示:
```python
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成随机数据
data = np.random.randint(-200, -790, size=1000)
# 定义分箱边界
lower_limit = -390
upper_limit = -340
bin_width = 50
bin_edges = list(range(lower_limit, upper_limit+bin_width, bin_width))
# 绘制直方分布图
sns.histplot(data=data, bins=bin_edges, stat='count', kde=False)
# 绘制区间外的数值
outliers = data[(data < lower_limit) | (data >= upper_limit)]
outlier_counts = len(outliers)
plt.axvline(lower_limit, color='red', linestyle='--', label=f'Below {lower_limit} ({outlier_counts})')
plt.axvline(upper_limit, color='red', linestyle='--', label=f'Above {upper_limit} ({outlier_counts})')
plt.legend()
plt.xlabel('Values')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram with Outliers')
plt.show()
```
这段代码首先生成了一组随机数据,然后定义了分箱边界。接着,使用`sns.histplot`函数绘制直方分布图,并通过参数`bins`传入分箱边界。最后,根据区间外的数值绘制红色虚线,并在图例中显示对应的计数。
希望这次的回答能满足你的要求!如果你还有其他问题,请随时提出。