Matplotlib，从三个不等长度的数组创建堆积直方图

Question

我想创建一个堆叠直方图。如果我有一个由三个等长数据集组成的二维数组，这很简单。代码和图片如下：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# create 3 data sets with 1,000 samples
mu, sigma = 200, 25
x = mu + sigma*np.random.randn(1000,3)

#Stack the data
plt.figure()
n, bins, patches = plt.hist(x, 30, stacked=True, normed = True)
plt.show()

但是，如果我尝试使用具有不同长度的三个数据集的类似代码，结果是一个直方图覆盖另一个直方图。有什么办法可以用混合长度数据集进行叠加直方图吗？

##Continued from above
###Now as three separate arrays
x1 = mu + sigma*np.random.randn(990,1)
x2 = mu + sigma*np.random.randn(980,1)
x3 = mu + sigma*np.random.randn(1000,1)

#Stack the data
plt.figure()
plt.hist(x1, bins, stacked=True, normed = True)
plt.hist(x2, bins, stacked=True, normed = True)
plt.hist(x3, bins, stacked=True, normed = True)
plt.show()

Answer 1

嗯，这很简单。我只需要将三个数组放在一个列表中。

##Continued from above
###Now as three separate arrays
x1 = mu + sigma*np.random.randn(990,1)
x2 = mu + sigma*np.random.randn(980,1)
x3 = mu + sigma*np.random.randn(1000,1)

#Stack the data
plt.figure()
plt.hist([x1,x2,x3], bins, stacked=True, density=True)
plt.show()

Answer 2

• 如果选择pandas，则可以将数组加载到数据框中并进行绘制。
• 使用熊猫的好处是，数据现在以有用的格式用于其他分析和其他图。
• 以下代码将为每个数组创建一个list和pandas.DataFrame的DataFrames的{​​{1}}，然后将这些数组concat一起以列表的方式理解。
  • 这是创建长度不相等的数组数据框的正确方法。
    • SO: Creating dataframe from a dictionary where entries have different lengths提供了更多从长度不等的数组创建数据帧的方法。
  • 对于等长数组，请使用df = pd.DataFrame({'x1': x1, 'x2': x2, 'x3': x3})
• 使用pandas.DataFrame.plot，它使用matplotlib作为默认绘图引擎。
  • normed在density中已替换为matplotlib

import pandas as pd
import numpy as np

# create the uneven arrays
mu, sigma = 200, 25
np.random.seed(365)
x1 = mu + sigma*np.random.randn(990, 1)
x2 = mu + sigma*np.random.randn(980, 1)
x3 = mu + sigma*np.random.randn(1000, 1)

# create the dataframe; enumerate is used to make column names
df = pd.concat([pd.DataFrame(a, columns=[f'x{i}']) for i, a in enumerate([x1, x2, x3], 1)], axis=1)

# plot the data
df.plot.hist(stacked=True, bins=30, density=True, figsize=(10, 6), grid=True)