sns.kdeplot 怎么加图例

sns.kdeplot 是 seaborn 库中的一个函数，用于绘制核密度估计图（Kernel Density Estimation）。如果想添加图例到这个图表上，通常是在绘图完成后，通过 `plt.legend` 或者 `ax.legend` 方法来指定。这里是一个简单的示例：

import seaborn as sns
import numpy as np

# 假设我们有数据
data = np.random.randn(100)

# 绘制 kde 图
kde_plot = sns.kdeplot(data, shade=True)  # 'shade=True' 表示填充颜色

# 添加图例
kde_plot.figure.legend(title='Density Distribution', loc='best')  # 使用 figure 的 legend 方法
# 或者直接在 ax 上添加
# ax = kde_plot.get_figure().axes[0]  # 获取当前轴
# ax.legend(title='Density Distribution')

# 如果需要指定特定的颜色或标签，可以在创建图例时传入对应的参数
# plt.legend(labels=['Your Label'], colors=['your_color'])

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plt.figure(figsize=(18, 10)) sns.kdeplot(predict_valid, color='red', label='Predict Price') sns.kdeplot(valid_Y, color='blue', label='True Price') plt.title('True Price VS Predict Price (Distribution)', size=18) plt.legend() plt.show()

这段代码是用来绘制预测价格和真实价格的核密度估计曲线。其中，predict_valid是模型预测的验证集价格，valid_Y是验证集真实价格。通过绘制核密度曲线，可以直观地观察预测价格和真实价格的分布情况，从而对模型的表现有一个初步的评估。

另外，plt.figure()用于创建一个新的图形窗口，figsize参数指定了图形窗口的大小。sns.kdeplot()用于绘制核密度曲线，color参数指定了曲线的颜色，label参数指定了曲线的标签。plt.title()用于设置图形的标题，plt.legend()用于显示图例。最后，plt.show()用于显示图形。

sns.kdeplot函数里面的属性都代表什么，分别有哪些取值

sns.kdeplot函数可以用来绘制密度估计图，它接受以下属性：data：要绘制的数据；shade：是否绘制阴影，可选值为True和False；vertical：是否绘制垂直曲线，可选值为True和False；bw：绘图中使用的带宽大小，可以是一个数值，也可以是"scott"、"silverman"；cut：绘图中使用的裁剪点，默认为3；gridsize：绘图中使用的网格大小，默认为100；clip：绘图中使用的裁剪范围，默认为(-np.inf, np.inf)；legend：是否绘制图例，可选值为True和False；cumulative：是否绘制累积曲线，可选值为True和False。