使用seaborn繪制直方圖時，一般需要對bins或binwidth參數(shù)進行設(shè)定。但是如果不進行設(shè)置，默認值有時候可能不太合適。其中一個實例是當(dāng)變量的分類較少時，直方圖的橫軸的分類區(qū)間就比較少。在這種

使用seaborn繪制直方圖時，一般需要對bins或binwidth參數(shù)進行設(shè)定。但是如果不進行設(shè)置，默認值有時候可能不太合適。其中一個實例是當(dāng)變量的分類較少時，直方圖的橫軸的分類區(qū)間就比較少。在這種情況下，默認的bin寬度可能過小，從而在分布中產(chǎn)生尷尬的間隙。本文將介紹如何進行調(diào)整。

觀察變量分類較少時的直方圖展示形式

首先我們來看一個例子。運行以下代碼：

```python

import seaborn as sns

tips sns.load_dataset('tips')

sns.displot(datatips, x'size')

```

可以看到，size字段只有六種類別，在直方圖中出現(xiàn)了空隙。

解決方法1：指定具體的邊緣范圍

一種解決方法是給參數(shù)bins傳入具體的邊緣范圍（一個數(shù)組）。運行以下代碼：

```python

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

```

通過指定bins參數(shù)，每個值的邊緣被明確定義，并且消除了空隙。

解決方法2：設(shè)置參數(shù)discreteTrue

另一種解決方法是設(shè)置參數(shù)discreteTrue。該參數(shù)表示數(shù)據(jù)集中唯一值的分箱分隔符，直方圖以相應(yīng)值為中心。運行以下代碼：

```python

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

```

從結(jié)果可以看出，每個柱體變成以對應(yīng)的分類為中心的條形。

通過以上兩種方法，我們可以輕松調(diào)整seaborn直方圖的橫軸為分類變量，避免出現(xiàn)尷尬的間隙，使得圖像更加準確地展示數(shù)據(jù)分布情況。