如何调整seaborn直方图的横轴为分类变量

使用seaborn绘制直方图时，一般需要对bins或binwidth参数进行设定。但是如果不进行设置，默认值有时候可能不太合适。其中一个实例是当变量的分类较少时，直方图的横轴的分类区间就比较少。在这种情况下，默认的bin宽度可能过小，从而在分布中产生尴尬的间隙。本文将介绍如何进行调整。

观察变量分类较少时的直方图展示形式

首先我们来看一个例子。运行以下代码：

```python

import seaborn as sns

tips sns.load_dataset('tips')

sns.displot(datatips, x'size')

```

可以看到，size字段只有六种类别，在直方图中出现了空隙。

解决方法1：指定具体的边缘范围

一种解决方法是给参数bins传入具体的边缘范围（一个数组）。运行以下代码：

```python

sns.displot(datatips, x'size', bins[1, 2, 3, 4, 5, 6])

```

通过指定bins参数，每个值的边缘被明确定义，并且消除了空隙。

解决方法2：设置参数discreteTrue

另一种解决方法是设置参数discreteTrue。该参数表示数据集中唯一值的分箱分隔符，直方图以相应值为中心。运行以下代码：

```python

sns.displot(datatips, x'size', discreteTrue)

```

从结果可以看出，每个柱体变成以对应的分类为中心的条形。

通过以上两种方法，我们可以轻松调整seaborn直方图的横轴为分类变量，避免出现尴尬的间隙，使得图像更加准确地展示数据分布情况。

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