如何使用 matplotlib 在单独的图形上创建多个直方图？

Posted 2023-02-23

【中文标题】如何使用 matplotlib 在单独的图形上创建多个直方图？

【英文标题】：How to create multiple histograms on separate graphs with matplotlib?

【发布时间】：2014-10-15 07:56:50

【问题描述】：

我有 5 个数据集，我想从中创建 5 个单独的直方图。目前他们都在一个图表上。如何更改它以生成两个单独的图表？

为简单起见，在下面的示例中，我只显示了两个直方图。我正在查看角度 a 在 3 个不同时间的分布，角度 b 的分布相同。

n, bins, patches = plt.hist(a)
plt.xlabel('Angle a (degrees)') 
plt.ylabel('Frequency')
n, bins, patches = plt.hist(b)
label='2pm,3pm,4pm'
loc = 'center'
plt.legend(label, loc)

plt.xlabel('Angle b(degrees)')        
plt.title('Histogram of b')
plt.ylabel('Frequency')
label='2pm,3pm,4pm'
loc = 'center'
plt.legend(label, loc)

plt.show()

【参考方案1】：

这可能是你想使用 matplotlib 的object-oriented interface 的时候。有几种方法可以解决这个问题。

首先，您可能希望每个图都在一个完全独立的图形上。在这种情况下，matplotlib 可以让您跟踪各种数字。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

a = np.random.normal(size=200)
b = np.random.normal(size=200)

fig1 = plt.figure()
ax1 = fig1.add_subplot(1, 1, 1)
n, bins, patches = ax1.hist(a)
ax1.set_xlabel('Angle a (degrees)')
ax1.set_ylabel('Frequency')

fig2 = plt.figure()
ax2 = fig2.add_subplot(1, 1, 1)
n, bins, patches = ax2.hist(b)
ax2.set_xlabel('Angle b (degrees)')
ax2.set_ylabel('Frequency')

或者，您可以将图形划分为多个子图，并在每个子图上绘制直方图。在这种情况下，matplotlib 可以让您跟踪各种子图。

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(2, 1, 1)
ax2 = fig.add_subplot(2, 1, 2)

n, bins, patches = ax1.hist(a)
ax1.set_xlabel('Angle a (degrees)')
ax1.set_ylabel('Frequency')

n, bins, patches = ax2.hist(b)
ax2.set_xlabel('Angle b (degrees)')
ax2.set_ylabel('Frequency')

回答this question解释add_subplot中的数字。

【参考方案2】：

我最近使用pandas 来做同样的事情。如果您是从 csv/text 读取，那么它可能真的很容易。

import pandas as pd
data = pd.read_csv("yourfile.csv") # columns a,b,c,etc
data.hist(bins=20)

它实际上只是将 matplotlib 包装到一个调用中，但效果很好。

【讨论】：

这也是我使用它的方式，但这也是我在这里的原因。从你开始使用data.a.hist() 和data.b.hist() 开始，它们都进入一个单独的图表，而我希望它们出现在单独的图表中。因此，接受的答案确实在这里有所帮助，而不幸的是，这个答案没有:)