使用matplotlib在单个图表上绘制两个直方图
使用matplotlib在单个图表上绘制两个直方图
提问于 2011-07-29 17:37:09
我使用文件中的数据创建了一个直方图，没有问题。现在我想在同一直方图中叠加来自另一个文件的数据，所以我这样做
n,bins,patchs = ax.hist(mydata1,100)
n,bins,patchs = ax.hist(mydata2,100)但问题是，对于每个间隔，只显示具有最高值的条形图，而另一个条形图是隐藏的。我想知道如何用不同的颜色同时绘制两个直方图。
回答 11
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2011-07-29 21:33:45
下面是一个可用的示例：
import random
import numpy
from matplotlib import pyplot
x = [random.gauss(3,1) for _ in range(400)]
y = [random.gauss(4,2) for _ in range(400)]
bins = numpy.linspace(-10, 10, 100)
pyplot.hist(x, bins, alpha=0.5, label='x')
pyplot.hist(y, bins, alpha=0.5, label='y')
pyplot.legend(loc='upper right')
pyplot.show()
Stack Overflow用户
发布于 2016-09-14 10:41:05
公认的答案给出了带有重叠条的直方图的代码，但如果您希望每个条并排(就像我做的那样)，请尝试下面的变体：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('seaborn-deep')
x = np.random.normal(1, 2, 5000)
y = np.random.normal(-1, 3, 2000)
bins = np.linspace(-10, 10, 30)
plt.hist([x, y], bins, label=['x', 'y'])
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()
参考：http://matplotlib.org/examples/statistics/histogram_demo_multihist.html
编辑2018/03/16:根据@stochastic_zeitgeist的建议，更新以允许绘制不同大小的数组
Stack Overflow用户
发布于 2017-12-11 18:06:00
在具有不同样本大小的情况下，可能很难将分布与单个y轴进行比较。例如：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#makes the data
y1 = np.random.normal(-2, 2, 1000)
y2 = np.random.normal(2, 2, 5000)
colors = ['b','g']
#plots the histogram
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.hist([y1,y2],color=colors)
ax1.set_xlim(-10,10)
ax1.set_ylabel("Count")
plt.tight_layout()
plt.show()
在这种情况下，您可以在不同的轴上绘制两个数据集。为此，您可以使用matplotlib获取直方图数据，清除轴，然后在两个单独的轴上重新绘制它(移动bin边缘，使它们不重叠)：
#sets up the axis and gets histogram data
fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()
ax1.hist([y1, y2], color=colors)
n, bins, patches = ax1.hist([y1,y2])
ax1.cla() #clear the axis
#plots the histogram data
width = (bins[1] - bins[0]) * 0.4
bins_shifted = bins + width
ax1.bar(bins[:-1], n[0], width, align='edge', color=colors[0])
ax2.bar(bins_shifted[:-1], n[1], width, align='edge', color=colors[1])
#finishes the plot
ax1.set_ylabel("Count", color=colors[0])
ax2.set_ylabel("Count", color=colors[1])
ax1.tick_params('y', colors=colors[0])
ax2.tick_params('y', colors=colors[1])
plt.tight_layout()
plt.show()
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/6871201
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