下面是一个简单的方法来绘制两个直方图，当数据大小不同时，它们的柱状图并排在同一个图上:

def plotHistogram(p, o):
    """
    p and o are iterables with the values you want to 
    plot the histogram of
    """
    plt.hist([p, o], color=['g','r'], alpha=0.8, bins=50)
    plt.show()

受到Solomon的答案的启发，但要坚持这个与直方图有关的问题，一个干净的解决方案是:

sns.distplot(bar)
sns.distplot(foo)
plt.show()

确保先绘制较高的直方图，否则需要设置plot .ylim(0,0.45)，这样较高的直方图就不会被切掉。

以防你有pandas (import pandas as pd)或者可以使用它:

test = pd.DataFrame([[random.gauss(3,1) for _ in range(400)], 
                     [random.gauss(4,2) for _ in range(400)]])
plt.hist(test.values.T)
plt.show()

听起来你可能只需要一个柱状图:

http://matplotlib.sourceforge.net/examples/pylab_examples/bar_stacked.html http://matplotlib.sourceforge.net/examples/pylab_examples/barchart_demo.html

或者，您可以使用子情节。

这个问题之前已经回答过了，但我想添加另一个快速/简单的解决方法，可能会帮助其他访问者解决这个问题。

import seasborn as sns 
sns.kdeplot(mydata1)
sns.kdeplot(mydata2)

这里有一些比较kde和直方图的有用示例。

还有一个选项和华金的答案很相似:

import random
from matplotlib import pyplot

#random data
x = [random.gauss(3,1) for _ in range(400)]
y = [random.gauss(4,2) for _ in range(400)]

#plot both histograms(range from -10 to 10), bins set to 100
pyplot.hist([x,y], bins= 100, range=[-10,10], alpha=0.5, label=['x', 'y'])
#plot legend
pyplot.legend(loc='upper right')
#show it
pyplot.show()

给出如下输出: