python画不同颜色的直方图_python - 使用matplotlib同时绘制两个直方图

python - 使用matplotlib同时绘制两个直方图

我使用文件中的数据创建了直方图，没有问题。现在我想重叠数据另一个文件在同一个直方图中，所以我做了类似的事情

n,bins,patchs = ax.hist(mydata1,100)

n,bins,patchs = ax.hist(mydata2,100)

但问题是，对于每个区间，只显示具有最高值的条，而另一个区间是隐藏的。我想知道如何用不同的颜色同时绘制两个直方图。

8个解决方案

302 votes

这里有一个有效的例子：

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()

joaquin answered 2019-04-28T10:32:21Z

97 votes

接受的答案给出了具有重叠条形的直方图的代码，但是如果您希望每个条形并排（就像我一样），请尝试以下变体：

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]：已更新，允许绘制不同大小的数组，如@stochastic_zeitgeist所示

Gustavo Bezerra answered 2019-04-28T10:33:03Z

15 votes

如果您的样本量不同，则可能难以将分布与单个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，然后在两个不同的轴上重新绘制它（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()

Andrew answered 2019-04-28T10:33:36Z

7 votes

下面是一个简单的方法，当数据具有不同的大小时，在同一个图上绘制两个直方图并排其条形图：

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()

stochastic_zeitgeist answered 2019-04-28T10:34:02Z

3 votes

听起来你可能只想要一个条形图：

[http://matplotlib.sourceforge.net/examples/pylab_examples/bar_stacked.html]

[http://matplotlib.sourceforge.net/examples/pylab_examples/barchart_demo.html]

或者，您可以使用子图。

carl answered 2019-04-28T10:34:48Z

3 votes

万一你有熊猫（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()

serv-inc answered 2019-04-28T10:35:13Z

2 votes

您应该从hist返回的值中使用bins：

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)

Adrien Renaud answered 2019-04-28T10:35:39Z

0 votes

作为Gustavo Bezerra答案的完成：

如果你想要对每个直方图进行标准化（normed为mpl＆lt; = 2.1而x为mpl＆gt; = 3.1）你不能只使用x，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向量具有默认权重和density=True：

jojo answered 2019-04-28T10:36:19Z

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