Histograma con estimación kernel de la densidad
Estableciendo el argumento kde de la función histplot como True se dibujará un histograma con una curva representando la estimación tipo núcleo de la densidad de los datos, calculada con los parámetros por defecto de la función kdeplot.
import numpy as np
import seaborn as sns
# Simulación de datos
rng = np.random.RandomState(1)
x = rng.normal(0, 1, size = 1000)
df = {'x': x}
# Histograma
sns.distplot(x = x, kde = True)
# Equivalente a:
sns.distplot(x = "x", kde = True, data = df)
Cálculo de la densidad
Ten en cuenta que puedes pasar argumentos adicionales a la función kdeplot con kde_kws. Esto te permitirá sobrescribir los argumentos por defecto para el cálculo, como la ventana utilizada (bandwidth).
import numpy as np
import seaborn as sns
# Simulación de datos
rng = np.random.RandomState(1)
x = rng.normal(0, 1, size = 1000)
df = {'x': x}
# Histograma
sns.histplot(x = x, kde = True,
kde_kws = {'bw_adjust': 0.5})
Estilos de la curva
El argumento line_kws de la función puede ser usado para personalizar el estilo de la estimación de la densidad tipo núcleo pasando un diccionario con los argumentos deseados. Ten en cuetna que puedes sobrescribir el color de la línea con set_color, tal y como se muestra a continuación.
import numpy as np
import seaborn as sns
# Simulación de datos
rng = np.random.RandomState(1)
x = rng.normal(0, 1, size = 1000)
df = {'x': x}
# Histograma
sns.histplot(x = x, kde = True,
line_kws = {'linestyle':'dashed',
'linewidth':'2'}).lines[0].set_color('red')
