Question

我有5个数据集，我想从中创建5个独立的直方图。目前他们都在一张图上。如何更改它以便生成两个单独的图形？

为简单起见，在下面的示例中，我只显示了两个直方图。我在3个不同的时间查看角度a的分布，并在角度b中查看相同的角度。

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()

Answer 1

这可能是您想使用matplotlib＆＃39; s object-oriented interface的时候。有几种方法可以解决这个问题。

首先，你可能希望每个情节都是完全独立的。在这种情况下，matplotlib可以让您跟踪各种数据。

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，您可以将您的数字划分为多个子图，并在每个子图上绘制直方图。在这种情况下，matplotlib可以让您跟踪各个子图。

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。

Answer 2

我最近使用pandas做同样的事情。如果您正在阅读csv / text，那么它可能非常简单。

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

它真的只是将matplotlib包装成一个调用，但效果很好。

如何使用matplotlib在单独的图形上创建多个直方图？

2 个答案: