如何在不将所有条形图堆叠在一起的情况下绘制带有堆叠条形图的两个直方图？

Question

我有4个直方图，比方说A，B，C和D。我想将直方图A和B一起绘制，带有堆叠的条形图，以及直方图C和D，也包含堆叠的条形图，但不堆叠四个直方图在一起。因此，我希望两个直方图中的两个堆叠直方图并排放置。

到目前为止，我可以绘制带有堆叠条形图的A-B-C-D；或A-B和C-D在不同的堆叠直方图中，但两个直方图的条形图并没有并排。是我的代码：

plot=[A,B,C,D] #values from 0-10
ww=[wA,wB,wC,wD] #weights

所有条形堆叠：

plt.hist(plot,bins=10,weights=ww,label=['A','B','C','D'],histtype="barstacked")

A-B直方图+ C-D直方图，但一个直方图隐藏了另一个：

plt.hist(plot[0:2],bins=10,weights=ww[0:2],label=['loses','wins'],stacked=True)
plt.hist(plot[2:4],bins=10,weights=ww[2:4],label=['l','w'],stacked=True)

在此先感谢您的帮助！

Answer 1

您可以使用hist()返回的补丁列表：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
A = np.arange(100)
B = np.arange(100)
C = np.arange(100)
D = np.arange(100)

wA = np.abs(np.random.normal(size=100))
wB = np.abs(np.random.normal(size=100))
wC = np.abs(np.random.normal(size=100))
wD = np.abs(np.random.normal(size=100))

plot=[A,B,C,D] #values from 0-10
ww=[wA,wB,wC,wD] #weights

n, bins, patches = plt.hist(plot[0:2],bins=10,weights=ww[0:2],label=['loses','wins'],stacked=True)
n, bins, patches2 = plt.hist(plot[2:4],bins=10,weights=ww[2:4],label=['l','w'],stacked=True)

for patch in patches:
    plt.setp(patch, 'width', 10)
for patch in patches2:
    plt.setp(patch, 'width', 5)    

plt.show()

更新

我发现有一种更好更好的方法：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

# the data
A = np.arange(10)
B = np.arange(10)
C = np.arange(10)
D = np.arange(10)

wA = np.abs(np.random.normal(size=10))
wB = np.abs(np.random.normal(size=10))
wC = np.abs(np.random.normal(size=10))
wD = np.abs(np.random.normal(size=10))
## necessary variables
width = 0.5                      # the width of the bars
## the bars
rects1 = ax.bar(A - width/2, wA, width,
                color='blue')
rects2 = ax.bar(B- width/2, wB, width, bottom=wA,
                color='green')
rects3 = ax.bar(C + width/2, wC, width,
                color='red')
rects4 = ax.bar(D + width/2, wD, width, bottom=wC,
                color='yellow')
# axes and labels
ax.set_xlim(-width,len(A)+width)

plt.show()

结果如下：

有关更多详细信息，请查看this link。