如何在（季节性的）KDE图中找到中位数？

Question

我正在尝试对seaborn进行内核密度估计（KDE）绘图并找到中位数。代码看起来像这样：

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

sns.set_palette("hls", 1)
data = np.random.randn(30)
sns.kdeplot(data, shade=True)

# x_median, y_median = magic_function()
# plt.vlines(x_median, 0, y_median)

plt.show()

如您所见，我需要magic_function()从中获取x和y的中值kdeplot。然后我想用例如来绘制它们vlines。但是，我不知道该怎么做。结果应该看起来像这样（显然黑色中间条在这里是错误的）：

我想我的问题与seaborn并不严格相关，也适用于其他种类的matplotlib图。任何想法都将不胜感激。

Answer 1

你需要：

1. 提取kde行的数据
2. 对其进行积分以计算累积分布函数（CDF）

3. 找到使CDF等于1/2的值，即中位数

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

   sns.set_palette(“hls”, 1)
   data = np.random.randn(30)
   p=sns.kdeplot(data, shade=True)

   x,y = p.get_lines()[0].get_data()

   care with the order, it is first y

   initial fills a 0 so the result has same length than x

   cdf = scipy.integrate.cumtrapz(y, x, initial=0)

   nearest_05 = np.abs(cdf-0.5).argmin()

   x_median = x[nearest_05]
   y_median = y[nearest_05]

   plt.vlines(x_median, 0, y_median)
   plt.show()