返回

同一图表绘制两个直方图：Python Matplotlib 终极指南

python

在同一图表上绘制两个直方图：终极指南

引言

直方图是数据分析中必不可少的工具，它们可以揭示数据的分布、中心趋势和离散程度。有时，我们希望在同一图表上绘制两个或更多直方图，以比较不同数据集或展示数据的不同方面。本文将深入探讨如何使用 Python 的 Matplotlib 库在同一图表上绘制两个直方图，并解决常见的故障排除问题。

如何在同一图表上绘制两个直方图

使用 twinx() 函数

要在同一图表上绘制两个直方图，最简单的方法是使用 Matplotlib 的 twinx() 函数。此函数允许我们在同一图表上创建具有不同 y 轴的多个子图。以下是步骤：

  1. 导入 Matplotlib 库
  2. 创建一个图形对象
  3. 绘制第一个直方图
  4. 使用 twinx() 创建具有不同 y 轴的子图
  5. 绘制第二个直方图
  6. 设置图例

代码示例

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建图形对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制第一个直方图
n1, bins1, patches1 = ax.hist(mydata1, 100, alpha=0.5, label='Dataset 1')

# 创建具有不同 y 轴的子图
ax2 = ax.twinx()

# 绘制第二个直方图
n2, bins2, patches2 = ax2.hist(mydata2, 100, alpha=0.5, label='Dataset 2', color='r')

# 设置图例
plt.legend()

# 显示图表
plt.show()

故障排除

只有一个最高值条形可见

这是因为在代码中，hist() 函数被调用了两次，导致第二个直方图覆盖了第一个直方图。使用 twinx() 函数可以避免这种情况。

其他提示

  • 自定义直方图颜色、透明度或其他属性，请在 hist() 函数中指定额外参数。
  • 使用循环或列表解析简化绘制多个直方图的代码。
  • 确保数据为数字类型。
  • 使用 Normalize() 函数标准化具有不同范围的数据。

结论

在同一图表上绘制两个直方图对于比较不同数据集或展示数据的不同方面非常有用。通过使用 twinx() 函数，我们可以轻松地在 Python 中实现这一点。遵循本文概述的步骤，你可以有效地可视化你的数据分布，从而获得更有意义的见解。

常见问题解答

1. 如何更改直方图的填充颜色？

使用 facecolor 参数，例如：

ax.hist(mydata, 100, facecolor='blue')

2. 如何添加标题和标签？

使用 set_title() 和 set_xlabel()/set_ylabel() 函数，例如：

ax.set_title('My Histogram')
ax.set_xlabel('Values')
ax.set_ylabel('Frequency')

3. 如何更改直方图的宽度？

使用 width 参数，例如：

ax.hist(mydata, 100, width=0.5)

4. 如何绘制累积直方图？

使用 cumulative=True 参数，例如：

ax.hist(mydata, 100, cumulative=True)

5. 如何保存图表为文件？

使用 savefig() 函数，例如：

plt.savefig('my_histogram.png')