请问图中sns.catplot所画出条形图顶部框出来的黑短线代表什么含义

请问图中sns.catplot所画出条形图顶部框出来的黑短线代表什么含义，为什么2比1长？

#分类问题：企鹅种类
penguin_df=sns.load_dataset("penguins")
penguin_df
sns.catplot(data=penguin_df,x="species",y="bill_length_mm",kind="bar")
sns.catplot(data=penguin_df,x="species",y="bill_length_mm",kind="bar",estimator=np.median)

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 看下这篇博客，也许你就懂了，链接：seaborn中sns.distplot图例显示方法及无法显示的解决办法
• 除此之外, 这篇博客: Seaborn.set()与Seaborn.catplot()中的 1.sns.set()设置风格 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
  

  seaborn.set()函数参数：seaborn.set(context=‘notebook’, style=‘darkgrid’, palette=‘deep’, font=‘sans-serif’, font_scale=1, color_codes=True, rc=None)

  从这个set()函数，可以看出，通过它我们可以设置背景色、风格、字型、字体等。我们定义一个函数，这个函数主要是生成100个0到15的变量，然后用这个变量画出6条曲线。

  def sinplot(flip=2):
      x = np.linspace(0, 15, 100)
      for i in range(1, 6):
          plt.plot(x, np.sin(x + i * .5) * (7 - i) * flip)
  sns.set()
  sinplot()
  

  

  那么，问题来了，有人会说，这个set()函数这么多参数，只要改变其中任意一个参数的值，绘图效果就会发生变化，那我们怎么知道哪种搭配是最佳效果呢，难道我们要一个个去测试吗？当然不是，seaborn提供了5种默认的风格，我们在实际绘图中只要选择一种喜欢的风格就可以了，下面我们就看看这5种风格的用法及效果。

  seaborn.set()使用5种默认风格

  函数参数：seaborn.set_style(style=None, rc=None)，这里style可选参数值有：darkgrid，whitegrid，dark，white，ticks，下面我们就通过设置不同的风格，看看每种风格的效果。
  1)'white’

  sns.set(style='white')
  sinplot()
  

  

  2)'whitegrid’

  sns.set(style='whitegrid')
  sinplot()
  

  

  3)'darkgrid’

  sns.set(style='darkgrid')
  sinplot()
  

  

  4)'dark’

  sns.set(style='dark')
  sinplot()
  

  

  5)'ticks’

  sns.set(style='ticks')
  sinplot()
  

  

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^