如何修改Seaborn distplot的X轴组间距，自定义分组区间？

要把直方图X轴改成0-50、50-100的分组，核心是通过bins参数指定自定义区间边界，同时修正你代码里的语法问题，具体修改如下：

关键修改点 #

• 指定自定义分组区间：在绘制直方图时，通过bins参数传入分组边界列表，比如bins=[0, 50, 100]，就能严格按照0-50、50-100的区间生成直方图。
• 修正语法错误：原代码中set(xlim=(0,30),ylim=(0,100)))是无效写法，需改用ax.set()或plt.xlim()设置坐标轴范围，且你需要的是0-100的范围，对应调整为xlim=(0,100)。
• 优化轴对象使用：如果函数支持传入ax参数，建议统一基于ax操作，避免重复创建画布。
• 可选：改用推荐API：sns.distplot在Seaborn 0.11版本后已被弃用，推荐用sns.histplot配合sns.kdeplot实现相同效果，功能更清晰。

修正后的代码（基于distplot） #

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from scipy.stats import norm

def norm_comparision_plot(data, title, figsize=(14,6), color="#099DD9", ax=None, surround=True, grid=True):
    # 处理轴对象，避免重复创建画布
    if ax is None:
        fig, ax = plt.subplots(figsize=figsize)
    
    # 自定义分组区间
    bins = [0, 50, 100]
    # 绘制直方图+正态分布拟合
    sns.distplot(data, hist=True, fit=norm, color=color, kde_kws={"color": color, "lw": 3}, 
                 bins=bins, ax=ax)
    (mu, sigma) = norm.fit(data)
    
    # 设置X轴范围为0-100
    ax.set(xlim=(0, 100))
    
    # 添加图例和标题
    ax.legend([title, f'($\\mu=$ {:.2f} and $\\sigma=$ {:.2f} )'.format(mu, sigma)], loc='best')
    ax.set_ylabel('')
    ax.set_title(title)
    
    if surround:
        sns.despine(trim=True, left=True, offset=10, ax=ax)
    if grid:
        ax.grid(True) 
    
    # 仅在未传入ax时显示图像
    if ax is None:
        plt.show()

推荐版本（基于histplot，替代弃用的distplot） #

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from scipy.stats import norm

def norm_comparision_plot(data, title, figsize=(14,6), color="#099DD9", ax=None, surround=True, grid=True):
    if ax is None:
        fig, ax = plt.subplots(figsize=figsize)
    
    bins = [0, 50, 100]
    # 绘制直方图
    sns.histplot(data, bins=bins, color=color, kde=False, ax=ax)
    # 绘制KDE曲线
    sns.kdeplot(data, color=color, lw=3, ax=ax)
    # 拟合并绘制正态分布曲线
    (mu, sigma) = norm.fit(data)
    x = plt.linspace(0, 100, 100)
    p = norm.pdf(x, mu, sigma)
    ax.plot(x, p, 'r', lw=2, label=f'正态分布拟合 ($\\mu=$ {:.2f}, $\\sigma=$ {:.2f})'.format(mu, sigma))
    
    ax.set(xlim=(0, 100))
    ax.legend([title, f'($\\mu=$ {:.2f} and $\\sigma=$ {:.2f} )'.format(mu, sigma)], loc='best')
    ax.set_ylabel('')
    ax.set_title(title)
    
    if surround:
        sns.despine(trim=True, left=True, offset=10, ax=ax)
    if grid:
        ax.grid(True) 
    
    if ax is None:
        plt.show()

调用函数时传入你的数据，直方图就会按照0-50、50-100的区间分组显示。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bian william