Python seaborn.distplot 返回计数而不是概率

Question

我有一个pandas系列x:

0      -0.000069
1      -0.000059
2      -0.000025
3      -0.000021
4      -0.000021
          ...   
1036    0.000032
1037    0.000033
1038    0.000052
1039    0.000055
1040    0.000092
Name: c, Length: 1041, dtype: float64

我想用直方图绘制概率密度函数，其中我使用了seaborn.distplot:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.distplot(x, hist=True, kde=True, bins=100,
             hist_kws={'edgecolor':'black', 'color': 'r'},
             kde_kws={'linewidth': 1, 'color': 'b'})

plt.xlim(-0.00002, 0.00002)
plt.ylim(ymin=0)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("probability")
plt.ticklabel_format(style='sci', axis='x', scilimits=(0,0))

plt.show()

结果，我得到下图:

如图所示，垂直轴代表计数，但我想要的是(并且从该代码中预期的)概率。我很困惑，因为相同的代码适用于另一个 pandas 系列。例如，使用具有不同系列(和不同标签等)的相同代码，我能够生成以下正确的图形:

知道为什么这段代码不适用于我的第一个系列和/或可能的解决方案吗？

Answer 1

可以说，“问题”是您将 y 轴标记为“概率”，但它不是概率。概率是曲线下的面积(等于 1)。

在您的第一个图中，您的密度非常大，但 x 值非常小，因此两者的乘积在概率上保持一致。请参阅probability density function了解更多信息。