如何在matplotlib中组合多个密度图？

在matplotlib中组合多个密度图可以通过以下步骤实现：

导入必要的库和模块：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

生成数据集：

data1 = np.random.normal(0, 1, 1000)
data2 = np.random.normal(3, 1.5, 1000)

创建画布和坐标轴：

fig, ax = plt.subplots()

绘制第一个密度图：

ax.hist(data1, density=True, histtype='step', color='blue', label='Data 1')

参数说明：

density=True：使得y轴显示密度值而非计数值。
histtype='step'：绘制直方图的类型为步进线条。
color='blue'：设置绘图的颜色。
label='Data 1'：为图例提供标签。

绘制第二个密度图：

ax.hist(data2, density=True, histtype='step', color='red', label='Data 2')

添加图例：

ax.legend()

展示图形：

plt.show()

综上所述，以上代码片段展示了如何在matplotlib中组合多个密度图。你可以根据自己的数据集和需求进行调整，并通过修改参数来控制绘图的样式。

相关·内容

独家 | 80%的时间中，数据科学家使用的20%探索数据的图——您需要了解的探索性数据分析（EDA）

EDA 是我们向数据提问的方式，目的是找出有关数据的一切信息，并了解数据为何如此（如识别趋势、模式、异常等）。...密度图先前提示：我们是数据科学家，我们使用密度图而不是直方图，因为我们讨厌猜测/决定最佳的组距。图片来自作者的代码用于：可视化连续变量的分布识别数据中的峰值、谷值和整体模式。...在 EDA 方面，我们也经常这样做，我们使用的图实际上是上述图的组合。这样做是为了 "节省时间"，但实事求是地说，像样的 EDA 值得付出大量的时间。 7....分图图片来自作者代码用于：在同一图表中并排比较多个绘图。...成对图（并无官方翻译）图片作者来自代码用于通过可视化成对变量来探索多个变量之间的相关性和趋势。

1572 1

Seaborn-让绘图变得有趣

最后，为了确保Jupyter中的图显示在笔记本中，使用命令%matplotlib inline。...然后了解了它们，发现它们是小提琴图，与箱形图非常相似，并根据密度描绘了宽度以反映数据分布。在Seaborn中，创建小提琴图只是一个命令。...内部的黑色粗块是四分位间距，表示所有数据中约有50％位于该范围内。图的宽度基于数据的密度。可以将其理解为该特定数据集的直方图，其中黑线是x轴，完全平滑并旋转了90度。...联合图联合图是要绘制的两个要素的散布图与密度图（直方图）的组合。seaborn的联合图甚至可以使用kindas 甚至单独绘制线性回归reg。...对图该对图会在每对特征和标签之间产生大量的图集。对于特征/标签的每种组合，此图均显示一个散点图，对于其自身的每种组合，均显示一个直方图。绘图本身对于获取手边的数据的本质非常有用。

3.6K2 0

Matplotlib 中文用户指南 8.1 屏幕截图

简单绘图这里是一个带有文本标签的基本的绘图：源代码子图示例多个轴域（例如子图）可使用subplot()命令创建：源代码直方图 hist()命令自动生成直方图，并返回项数或者概率：源代码...此工具包包含于所有标准 matplotlib 安装中。 Streamplot streamplot()函数绘制向量场的流线图。...源代码条形图使用bar()命令创建条形图十分容易，其中包括一些定制（如误差条）：源代码创建堆叠条（bar_stacked.py），蜡烛条（finance_demo.py）和水平条形图（barh_demo.py...饼图 pie()命令允许您轻松创建饼图。可选功能包括自动标记区域的百分比，从饼图中心向外生成一个或多个楔形以及阴影效果。仔细查看附加的代码，它用几行代码来生成这个图像。...此示例展示了如何在直角投影上绘制轮廓，标记和文本，以 NASA 的“蓝色大理石”卫星图像作为背景。

4.3K3 0

seaborn的介绍

我们绘制了一个带有多个语义变量的分面散点图。此特定图显示了提示数据集中五个变量之间的关系。三个是数字，两个是绝对的。...每个不同的图形级别图kind将特定的“轴级”功能与FacetGrid对象组合在一起。例如，使用scatterplot()函数绘制散点图，并使用barplot()函数绘制条形图。...结果是图形级功能需要控制它所处的图形，而轴级功能可以组合成一个更复杂的matplotlib图形，其他轴可能有也可能没有seaborn图： ?...最后，在与底层matplotlib函数（如scatterplot()和plt.scatter）直接对应的情况下，其他关键字参数将传递给matplotlib层： ?...我们上面使用的“fmri”数据集说明了整齐的时间序列数据集如何在不同的行中包含每个时间点：学科时间点事件区域信号 0 S13 18 STIM 顶叶 -0.017552 1 S5 14 STIM

3.9K2 0

利用Python的Seaborn快速完成数据可视化

就能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。...可以看到与使用matplotlib作的直方图最大的区别在于有一条密度曲线（KDE），可以通过设置参数去掉这条默认的曲线。...其实两者都是使用了matplotlib来作图，但是有非常不同的设计差异 1. 在只需要简单地作图时直接用Pandas，但要想做出更加吸引人，更丰富的图就可以使用Seaborn 2....() 多变量作图 seaborn可以一次性两两组合多个变量做出多个对比图，有n个变量，就会做出一个n × n个格子的图，譬如有2个变量，就会产生4个格子，每个格子就是两个变量之间的对比图 1. var1...相同的两个变量之间（var1 vs var1 和 var2 vs var2）以直方图展示，不同的变量则以散点图展示（var1 vs var2 和var2 vs var1）要注意的是数据中不能有

9611 0

用Pandas在Python中可视化机器学习数据

在这篇文章中，您将会发现如何在Python中使用Pandas来可视化您的机器学习数据。让我们开始吧。...这些数据可以从UCI机器学习库中免费获得，并且下载后可以为每一个样本直接使用。单变量图在本节中，我们可以独立的看待每一个特征。直方图想要快速的得到每个特征的分布情况，那就去绘制直方图。...[Univariate-Histograms.png] 密度图使用密度图是另一种快速了解每个特征分布的方法。这些图像看起来就像是把一幅抽象出来的直方图的每一列顶点用一条平滑曲线链接起来一样。...# 单变量密度图 import matplotlib.pyplot as plt import pandas url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases...具体来说，也就是如何绘制你的数据图：直方图密度图箱线图相关矩阵图散点图矩阵

6.1K5 0

万字长文 | 超全代码详解Python制作精美炫酷图表教程

直方图和核密度分布都是可视化特定变量关键特征的有效方法。下面来看看如何在一个图表中生成单个变量或多个变量分布。 ?...左图：2018年亚洲国家人生阶梯直方图和核密度估算；右图：五组人均GDP人生阶梯的核心密度估算——体现了金钱与幸福指数的关系绘制二元分布每当我想要直观地探索两个或多个变量之间的关系，总是用到某种形式的散点图和分布评估...人均GDP与生活阶梯的关系，不同颜色表示不同大洲和人口规模小提琴图小提琴图结合了盒状图和核密度估计值。它的作用类似于盒状图，显示了定量数据在分类变量之间的分布，以便对这些分布进行比较。...小提琴图在绘制大洲与生活阶梯的关系图时，用人均GDP的平均值对数据进行分组。人均GDP越高，幸福指数就越高配对图 Seaborn配对图是在一个大网格中绘制双变量散点图的所有组合。...Seaborn散点图网格中，所有选定的变量都分散在网格的下半部分和上半部分，对角线包含Kde图。

3.1K1 0

（数据科学学习手札62）详解seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

一、简介　　seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块，当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时，可以使用到seaborn中内置的若干函数对数据的分布进行多种多样的可视化...　　cumulative：bool型变量，用于控制是否绘制核密度估计的累计分布，默认为False 　　shade_lowest：bool型变量，用于控制是否为核密度估计中最低的范围着色，主要用于在同一个坐标轴中比较多个不同分布总体...，默认为True 　　cbar：bool型变量，用于控制是否在绘制二维核密度估计图时在图像右侧边添加比色卡　　color：字符型变量，用于控制核密度曲线色彩，同plt.plot()中的color参数，...如'r'代表红色　　cmap：字符型变量，用于控制核密度区域的递进色彩方案，同plt.plot()中的cmap参数，如'Blues'代表蓝色系　　n_levels：int型，在而为变量时有效，用于控制核密度估计的区间个数...实际上，如果你足够了解matplotlib与seaborn，可以通过各种组合得到信息量更丰富特别的图像！　　以上就是本文的全部内容，如有笔误望指出！

3.1K5 0

详解seaborn可视化中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

：bool型变量，用于控制是否绘制核密度估计的累计分布，默认为False shade_lowest：bool型变量，用于控制是否为核密度估计中最低的范围着色，主要用于在同一个坐标轴中比较多个不同分布总体...，默认为True cbar：bool型变量，用于控制是否在绘制二维核密度估计图时在图像右侧边添加比色卡 color：字符型变量，用于控制核密度曲线色彩，同plt.plot()中的color参数，如'r'...代表红色 cmap：字符型变量，用于控制核密度区域的递进色彩方案，同plt.plot()中的cmap参数，如'Blues'代表蓝色系 n_levels：int型，在而为变量时有效，用于控制核密度估计的区间个数...中运行代码，所以加上魔术命令%matplotlib inline使得图像得以在notebook中显示。...与seaborn，可以通过各种组合得到信息量更丰富特别的图像！

4.5K3 2

关系（六）利用python绘制二维密度图

关系（六）利用python绘制二维密度图二维密度图（2D Density Chart）简介二维密度图可以表示两个数值变量组合的分布，通过颜色渐变（或等高线高低）表示区域内观测值的数量。...():x.max():nbins*1j, y.min():y.max():nbins*1j] zi = k(np.vstack([xi.flatten(), yi.flatten()])) # 绘制密度图...plt.pcolormesh(xi, yi, zi.reshape(xi.shape), shading='auto') plt.show() 定制多样化的二维密度图自定义二维密度图一般是结合使用场景对相关参数进行修改...seaborn主要利用kdeplot绘制二维密度图，可以通过seaborn.kdeplot[1]了解更多用法 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot...的pcolormesh（在自定义密度函数gaussian_kde基础上）快速绘制二维密度图，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的二维密度图来适应相关使用场景。

780 0

我用Python的Seaborn库，绘制了15个超好看图表！

点线图通常用于探索性数据分析，以快速可视化数据集的分布或比较多个数据集。本例中的每个数据点表示为单个点，而水平线表示平均值。...密度图密度图通过估计连续随机变量的概率函数来表示数据集的分布，也称为核密度估计(KDE)图。...FacetGrid Seaborn中的FacetGrid函数将数据集的一个或多个分类变量作为输入，然后创建一个图表网格，每种类别变量的组合都有一个图表。...联合分布图联合分布图将两个不同类型的图表组合在一个表中，展示两个变量之间的关系(二元关系)。...在上面的图表中，中间区域绘制了散点图，边侧则是密度图。 15. 分类图 cat图(分类图缩写)是Seaborn中的一种图表，可以用来可视化数据集中一个或多个分类变量与连续变量之间的关系。

5613 0

数据可视化第二版-03部分-08章-分布

1") plt.show() 密度图2-堆积密度图 # 密度图2 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn...") plt.xlabel("花萼宽度") plt.show() 密度图3-二维密度图 # 密度图3 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as...3") plt.show() 密度图4-边际密度图 # 密度图4 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn..., fontsize=10) plt.show() 箱线图4-分组合须图 # 箱线图4 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot...多个小提提琴图 # 小提琴图3 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import os os.chdir

2091 0

数据可视化第二版-03部分-08章-分布

2042 0

seaborn从入门到精通02-绘图功能概述

2403 0

基于seaborn绘制多子图

Seaborn提供了一系列内置的图表样式和颜色主题，使得用户无需费力地进行定制即可创建各种类型的图表，包括散点图、折线图、条形图、箱型图、核密度估计图等。...除了常见的统计图表外，Seaborn还支持高级功能，如多面板图、数据分组和分类、线性回归模型拟合等。...FacetGrid可以通过col和row等参数来一次性构建多个图形，例如使用relplot、catplot、lmplot等函数在一个Figure中绘制多个图。...)# g.add_legend()图片核密度估计图kdeplotkdeplot是Seaborn库中的一个函数，用于绘制核密度估计图。...核密度估计是一种非参数统计方法，用于估计数据样本的密度函数。它通过使用核函数和权重来计算每个数据点的密度，并将所有密度值组合成一条连续的曲线，从而展示数据样本的分布特征。

5603 0

Seaborn的15种可视化图表详解

点图通常用于探索性数据分析，可以快速可视化数据集的分布或比较多个数据集。...FacetGrid函数将数据集和一个或多个分类变量作为输入，并创建一个图表网格，每种类别变量的组合都有一个图表。...网格中的每个图都可以定制为不同类型的图，例如散点图、直方图或箱形图。...联合分布图将两个不同的图组合在一个表示中，可以展示两个变量之间的关系(二元关系)。...cat图(分类图的缩写)是Seaborn中的定制的一种图，它可以可视化数据集中一个或多个分类变量与连续变量之间的关系。

2922 1

原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

%matplotlib 内联魔法命令也被添加到代码中，以确保绘制的数字正确显示在笔记本单元格中： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot...如果在同一个图中显示了多个面积图，则不同的颜色可以区分不同的面积图： df.plot(kind='area', figsize=(9,6)) Output: Pandas plot() 方法默认创建堆积面积图...，饼图是列中数值数据的一个很好的比例表示。...KDE 绘图我们要讨论的最后一个图是核密度估计，也称为 KDE，它可视化连续和非参数数据变量的概率密度。...kde', bw_method=0.1) Output: df.plot(kind='kde', bw_method=1) Output: 正如我们所见，选择较小的带宽会导致平滑不足，这意味着密度图显示为单个峰值的组合

4.5K5 0

分布（一）利用python绘制直方图

一图绘制多个变量 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set(font='SimHei', font_scale=0.8...* -1 # 绘制镜像图 plt.bar(bin_pos, heights, width=bin_width, edgecolor='black') plt.show() download 子图绘制多个变量...sns.histplot(data=df, x="petal_width", kde=True, color="teal", ax=axs[1, 1]) plt.show() 3、直方图与其它图的组合...这里采用自定义SeabornFig2Grid将 Seaborn生成的图转为matplotlib类型的子图。...g3 = sns.jointplot(x=df["sepal_length"], y=df["sepal_width"], kind='hex') # 六边形核密度估计图 # 创建高级边缘图-边缘图叠加

2911 0

利用Python绘图和可视化（长文慎入）

matplotlib API函数（如plot和close）都位于matplotlib.pyllot模块中，其通常的引入约定是： ?...matplotlib中的Figure还支持一种MATLAB式的编号架构（如plt.figure(2)）。通过plt.gcf()即可得到当前Figure的引用。不能通过空Figure绘图。...必须用add_subplot创建一个或多个subplot才行： ? 这条代码的意思是：图像应该是22的，且当前选中的是4个subplot中的第一个（编号从1开始）。...这是因为要根据数据制作一张完整图表通常都需要用到多个对象。在pandas中，我们有行标签、列标签以及分组信息（可能有）。...12、直方图和密度图直方图（histogram）是一种可以对值频率进行离散化显示的柱状图。数据点被拆分到离散的、间隔均匀的面元中，绘制的是各面元中数据点的数量。

8.4K7 0

Python中得可视化：使用Seaborn绘制常用图表

要引入Seaborn库，使用的命令是: import seaborn as sns 使用Seaborn，我们可以绘制各种各样的图形，如: 分布曲线饼图和柱状图散点图配对图热力图在文章中，我们使用从...在这里，曲线(KDE)显示在分布图上的是近似的概率密度曲线。与matplotlib中的直方图类似，在分布方面，我们也可以改变类别的数量，使图更容易理解。...特定类别数的分布图在上图中，没有概率密度曲线。要移除曲线，我们只需在代码中写入' kde = False '。我们还可以向分布图提供与matplotlib类似的容器的标题和颜色。...如果我们想在代码中只看到散点图而不是组合图，只需将其改为“scatterplot” 回归曲线回归图在联合图(散点图)中建立了2个数值参数之间的回归线，并有助于可视化它们的线性关系。...Seaborn还支持其他类型的图形，如折线图、柱状图、堆叠柱状图等。但是，它们提供的内容与通过matplotlib创建的内容没有任何不同。

6.6K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

如何在matplotlib中组合多个密度图？

相关·内容

独家 | 80%的时间中，数据科学家使用的20%探索数据的图——您需要了解的探索性数据分析（EDA）

Seaborn-让绘图变得有趣

Matplotlib 中文用户指南 8.1 屏幕截图

seaborn的介绍

利用Python的Seaborn快速完成数据可视化

用Pandas在Python中可视化机器学习数据

万字长文 | 超全代码详解Python制作精美炫酷图表教程

（数据科学学习手札62）详解seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

详解seaborn可视化中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

关系（六）利用python绘制二维密度图

我用Python的Seaborn库，绘制了15个超好看图表！

数据可视化第二版-03部分-08章-分布

数据可视化第二版-03部分-08章-分布

seaborn从入门到精通02-绘图功能概述

基于seaborn绘制多子图

Seaborn的15种可视化图表详解

原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

分布（一）利用python绘制直方图

利用Python绘图和可视化（长文慎入）

Python中得可视化：使用Seaborn绘制常用图表

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐