2つの変数をプロットしたヒストグラムを滑らかな曲線に変換します

Question

ヒストグラムを生成するコードは次のとおりです。完全なコードのために、あなたは、私が強調表示/日陰曲線下面積で滑らかな曲線に、このヒストグラムを変換するにはどうすればよいこのiPython Notebook

# Splitting the dataset into malignant and benign. 
dataMalignant=datas[datas['diagnosis'] ==1] 
dataBenign=datas[datas['diagnosis'] ==0] 

#Plotting these features as a histogram 
fig, axes = plt.subplots(nrows=10, ncols=1, figsize=(15,60)) 
for idx,ax in enumerate(axes): 
    ax.figure 
    binwidth= (max(datas[features_mean[idx]]) - min(datas[features_mean[idx]]))/250 
    ax.hist([dataMalignant[features_mean[idx]],dataBenign[features_mean[idx]]], bins=np.arange(min(datas[features_mean[idx]]), max(datas[features_mean[idx]]) + binwidth, binwidth) , alpha=0.5,stacked=True, normed = True, label=['M','B'],color=['r','g']) 
    ax.legend(loc='upper right') 
    ax.set_title(features_mean[idx]) 
plt.show() 

を参照することができます。ここ

Answer 1

はあなた

import numpy as np 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
np.random.seed(123) 
datas = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 2, size=(100, 1)), columns=['diagnosis']) 
datas['data'] = np.random.randint(0, 100,size=(100, 1)) 

に役立つかもしれない簡単な例である私は、numpyののhistogram機能を使用していますが、代わりに同じ引数でax.histを使用することができます。

benign_hist=np.histogram(datas[datas['diagnosis']==0]['data'],bins=np.arange(0, 100, 10)) 
malignant_hist=np.histogram(datas[datas['diagnosis']==1]['data'],bins=np.arange(0, 100, 10)) 

fig,ax=plt.subplots(1,1) 
ax.fill_between(malignant_hist[1][1:], malignant_hist[0], color='r', alpha=0.5) 
ax.fill_between(benign_hist[1][1:], benign_hist[0], color='b', alpha=0.5) 

上記の例では、bin midpointsではなくプロンプトの便宜のためにデモ用に9個のbin edgeを使用しました。 1はhist_data = ax.hist(...) HIST_DATAを割り当てることができOPのコードで

[0]ヒストグラム値とHIST_DATA 1が含まれていることは地域で埋めるためにビンを含んで

fig, ax=plt.subplots(1,1) 
ax.fill_between(hist_data[1][1:],hist_data[0][0],color='g',alpha=0.5) 
ax.fill_between(hist_data[1][1:],hist_data[0][1],color='r',alpha=0.5)