python-seaborn绘图-概率密度曲线

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kde（核密度估计）是对未知分布的估计，所以可能有超出去值范围的估计（比如下图我定义的有效范围是0-180，但kde在<0和>180时仍然有曲线）。只要看自己想要的范围就好了，它在上面的拟合是可以的。

当然，也可以在distplot中用不同曲线拟合。

import seaborn as sns
from scipy import stats

# 绘制概率分布条形图，此时kde默认为true
sns.distplot(data, rug=False, hist=True)
# 也可以这样画kde
sns.kdeplot(data, shade=False)
# hist=False表示不要bar
# 这里用gamma分布拟合
sns.distplot(data, hist=False, kde=False, fit=stats.gamma)