sns.distplot使用xlim=(1, 5)来限制横坐标范围后绘图失败

您好！关于您提到的 `sns.distplot` 绘图失败的问题，我可以为您提供一些帮助。

首先，`sns.distplot` 函数已经在最新的版本中被弃用，推荐使用 `sns.histplot` 函数来绘制直方图。对于您的问题，您可以尝试使用 `plt.xlim` 函数来限制横坐标的范围，如下所示：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一些样本数据
data = np.random.normal(3, 1, 1000)

# 绘制直方图
sns.histplot(data)

# 限制横坐标范围
plt.xlim(1, 5)

# 显示图形
plt.show()

这样，您就可以通过 `plt.xlim` 来设置横坐标的范围为 1 到 5。希望这个解决方案能够帮助到您！如果您还有其他问题，请随时提问。

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sns.distplot参数控制X轴范围

在Seaborn的sns.distplot函数中，X轴范围可以通过设置参数xlim来控制。参数xlim接受一个包含两个元素的元组或列表，用于指定X轴的起始和结束值。例如：

import seaborn as sns

# 生成一些示例数据
data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5]

# 绘制直方图和核密度估计图，限制X轴范围在1到5之间
sns.distplot(data, bins=5, kde=False, xlim=(1, 5))

在上述示例中，通过设置xlim=(1, 5)，将X轴的范围限制在1到5之间，只显示这个范围内的直方图和核密度估计图。你可以根据需要调整xlim的值来控制X轴的范围。

fig.map(sns.kdeplot,'age',shade= True) fig.set(xlim=(20,80)) plt.legend(labels=['Healthy' , 'Sick'])

这是FacetGrid对象的两个方法调用，用于在图形上绘制核密度估计图（kdeplot），以显示不同年龄（age）段在“健康”和“患病”两个分类变量下的分布情况。shade参数控制是否绘制阴影，xlim参数指定x轴坐标范围，legend函数用于添加图例并指定标签。最终的图形会显示在程序运行的图形界面中。