我用一个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,对于每个区间,只有最高值的条出现,而另一个条被隐藏。我想知道如何用不同的颜色同时绘制两个直方图。
我用一个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,对于每个区间,只有最高值的条出现,而另一个条被隐藏。我想知道如何用不同的颜色同时绘制两个直方图。
当前回答
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。
其他回答
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。
当您想要从二维numpy数组绘制直方图时,有一个警告。你需要交换两个坐标轴。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.random.normal(size=(2, 300))
# swapped_data.shape == (300, 2)
swapped_data = np.swapaxes(x, axis1=0, axis2=1)
plt.hist(swapped_data, bins=30, label=['x', 'y'])
plt.legend()
plt.show()
接受的答案给出了带有重叠条的直方图的代码,但如果你想要每个条并排(就像我做的那样),请尝试下面的变化:
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
EDIT[2018/03/16]:更新到允许绘制不同大小的数组,正如@stochastic_zeitgeist所建议的那样
你应该使用hist返回值中的bin:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
foo = np.random.normal(loc=1, size=100) # a normal distribution
bar = np.random.normal(loc=-1, size=10000) # a normal distribution
_, bins, _ = plt.hist(foo, bins=50, range=[-6, 6], normed=True)
_ = plt.hist(bar, bins=bins, alpha=0.5, normed=True)