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。

作为Gustavo Bezerra回答的补充:

如果你想要每个直方图被归一化(对mpl<=2.1进行归一化，对mpl>=3.1进行密度归一化)，你不能只使用归一化/密度=True，你需要为每个值设置权重:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.random.normal(1, 2, 5000)
y = np.random.normal(-1, 3, 2000)
x_w = np.empty(x.shape)
x_w.fill(1/x.shape[0])
y_w = np.empty(y.shape)
y_w.fill(1/y.shape[0])
bins = np.linspace(-10, 10, 30)

plt.hist([x, y], bins, weights=[x_w, y_w], label=['x', 'y'])
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()

作为比较，完全相同的x和y向量，默认权重和密度=True:

这里有一个工作示例:

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()

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()