Seabornの分布プロットで曲線の下の領域を塗りつぶす方法

Seabornの分布プロット（distribution plot）で曲線の下の領域を塗りつぶしたい場合は、distplot()メソッドとfill_between()メソッドを組み合わせることで簡単に実現できます。

手順

• 図のサイズを設定し、サブプロット間および周囲の余白（パディング）を調整します。
• データポイントのリストを作成します。
• 観測データの一変量分布をプロットします。
• fill_between()メソッドを使用して、曲線の下の領域を塗りつぶします。
• 自動スケーリングのマージンを設定し、x=0、y=0とします。
• show()メソッドで図を表示します。

コード例

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

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

x = [2.0, 7.5, 9.0, 8.5]
ax = sns.distplot(x, fit_kws={"color": "red"}, kde=False, fit=stats.gamma, hist=None, label="label 1")
l1 = ax.lines[0]

x1 = l1.get_xydata()[:, 0]
y1 = l1.get_xydata()[:, 1]

ax.fill_between(x1, y1, color="red", alpha=0.3)
ax.margins(x=0, y=0)

plt.show()

ポイント解説

まず、sns.distplot()にfit=stats.gammaを指定してガンマ分布のフィット曲線を描画します。kde=False、hist=Noneとしているため、KDE曲線やヒストグラムは表示されず、フィット曲線のみが描かれます。

次に、ax.lines[0]から曲線オブジェクトを取得し、get_xydata()で曲線上のx座標とy座標のデータを抽出します。この座標データをfill_between()に渡すことで、曲線とx軸の間の領域がalpha=0.3の半透明の赤で塗りつぶされます。

最後にmargins(x=0, y=0)で軸周りの余白をゼロに設定し、グラフ全体をすっきりと仕上げています。

注意点

なお、distplot()は比較的新しいバージョンのSeabornでは非推奨（deprecated）となっており、今後はkdeplot()やhistplot()などの新APIの利用が推奨されています。ただし、fill_between()を使って曲線下部を塗りつぶすという基本的なアプローチ自体は、どのバージョンでも同様に活用できます。

出力結果