Python 核密度估计图绘制函数：plot_kde()详解

该函数用于绘制核密度估计图，即通过对数据进行平滑，估计其概率密度分布。函数参数包括：

leg：列表，表示每个机组的名称；
variables：列表，表示要绘制密度估计图的变量名；
labels：列表，表示每个变量的标签；
size：整数，表示图像的大小；
units：列表，表示每个机组的编号；
df_W：DataFrame，表示数据集；
df_A：DataFrame，表示包含机组编号的数据集；
labelsize：整数，表示标签的字体大小，默认为17；
name：字符串，表示图像的保存文件名，默认为None。

def plot_kde(leg, variables, labels, size, units, df_W, df_A, labelsize=17, name=None):
    '''
    '''
    plt.clf()
       
    input_dim = len(variables)
    cols = min(np.floor(input_dim**0.5).astype(int),4)
    rows = (np.ceil(input_dim / cols)).astype(int)
    gs = gridspec.GridSpec(rows, cols)
    
    color_dic_unit = {'Unit 1': 'C0', 'Unit 2': 'C1', 'Unit 3': 'C2', 'Unit 4': 'C3', 'Unit 5': 'C4', 'Unit 6': 'C5',
                      'Unit 7': 'C6', 'Unit 8': 'C7', 'Unit 9': 'C8', 'Unit 10': 'C9', 'Unit 11': 'C10',
                      'Unit 12': 'C11', 'Unit 13': 'C12', 'Unit 14': 'C13', 'Unit 15': 'C14', 'Unit 16': 'C15',
                      'Unit 17': 'C16', 'Unit 18': 'C17', 'Unit 19': 'C18', 'Unit 20': 'C19'} 
    
    fig = plt.figure(figsize=(size,max(size,rows*2)))       

    for n in range(input_dim):
        ax = fig.add_subplot(gs[n])
        for k, elem in enumerate(units):
            sns.kdeplot(df_W.loc[df_A['unit'] == elem, variables[n]],
                        color=color_dic_unit[leg[k]], shade=True, gridsize=100)  
            ax.tick_params(axis='x', labelsize=labelsize)
            ax.tick_params(axis='y', labelsize=labelsize)
        
        ax.get_xaxis().set_major_formatter(
        matplotlib.ticker.FuncFormatter(lambda x, p: format(int(x), ',')))        
        plt.xlabel(labels[n], fontsize=labelsize)
        plt.ylabel('Density [-]', fontsize=labelsize)
        if n==0:
            plt.legend(leg, fontsize=labelsize-4, loc=0)
        else:
            plt.legend(leg, fontsize=labelsize-4, loc=2)
    plt.tight_layout()
    if name is not None:
        plt.savefig(name, format='png', dpi=300)    
    plt.show()
    plt.close()

函数首先清除当前的图像，然后计算输入变量的维度，并计算网格的行数和列数。接下来，使用GridSpec创建一个网格，用于在其中绘制图像。然后，为每个变量创建一个子图，并在每个子图中绘制每个机组的核密度估计图。最后，设置每个子图的标签和刻度，并将图像保存为png格式，或者在屏幕上显示。

函数的应用场景：

用于可视化数据的概率密度分布；
可以比较不同组别数据的分布差异；
可用于分析数据集中各个变量的分布特征。

示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import matplotlib.gridspec as gridspec
import matplotlib.ticker

# 模拟数据集
df_W = pd.DataFrame({'value1': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
                     'value2': [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]})

df_A = pd.DataFrame({'unit': ['Unit 1', 'Unit 2', 'Unit 1', 'Unit 2', 'Unit 1', 'Unit 2', 'Unit 1', 'Unit 2', 'Unit 1', 'Unit 2']})

# 绘制核密度估计图
plot_kde(leg=['Unit 1', 'Unit 2'], variables=['value1', 'value2'], labels=['Value 1', 'Value 2'], size=6, units=['Unit 1', 'Unit 2'], df_W=df_W, df_A=df_A, name='kde_plot.png')

注意事项：

该函数使用seaborn库的kdeplot()函数绘制核密度估计图；
函数参数leg和units用于设置图例和颜色；
df_W和df_A分别用于指定数据集和机组信息；
函数参数name用于指定保存图像的文件名。

总结：

plot_kde()函数是一个功能强大的工具，用于绘制核密度估计图，可以帮助我们直观地了解数据的概率密度分布。通过合理设置参数，可以定制化的绘制满足需求的核密度估计图。