Визуализация данных, отслеживание определенных значений SD

Question

BLUF: я хочу отследить определенный стандартный дев, например, От 1,0 до 1,25, путем цветового кодирования и создания отдельного KDF или другого графика плотности вероятности.

То, что я хочу сделать с этим, это возможность выбрать другие диапазоны Std Dev и получить новые графики, которые я могу развернуть и использовать для прогнозирования результатов в этом конкретном Std Dev.

Данные: https://www.dropbox.com/s/y78pynq9onyw9iu/Data.csv?dl=0

Пока у меня есть нормализованные данные, которые выглядят как выстрел из дробовика:

Код, использованный для его создания:

data = pd.read_csv("Data.csv")
sns.jointplot(data.x,data.y, space=0.2, size=10, ratio=2, kind="reg");

То, чего я хочу достичь здесь, выглядит так, как я отметил ниже:

Я вроде знаю, как сделать это в RStudio, используя функции типа RidgePlot, но я в недоумении здесь, в Python, даже при использовании Seaborn. Любая / Вся помощь приветствуется!

Answer 1

Следующий код может направить вас вправо напрямую, вы можете отрегулировать внешний вид графика по своему усмотрению.

tips = sns.load_dataset("tips")
g = sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)

top_lim = 4
bottom_lim = 2
temp = tips.loc[(tips.tip>=bottom_lim)&(tips.tip<top_lim)]
g.ax_joint.axhline(top_lim, c='k', lw=2)
g.ax_joint.axhline(bottom_lim, c='k', lw=2)

# we have to create a secondary y-axis to the joint-plot, otherwise the
# kde might be very small compared to the scale of the original y-axis
ax_joint_2 = g.ax_joint.twinx()
sns.kdeplot(temp.total_bill, shade=True, color='red', ax=ax_joint_2, legend=False)
ax_joint_2.spines['right'].set_visible(False)
ax_joint_2.spines['top'].set_visible(False)
ax_joint_2.yaxis.set_visible(False)