İki histogramı matplotlib ile tek bir grafik üzerinde çizin

Bir dosyadan veri kullanarak bir histogram grafiği oluşturdum ve sorun değil. Şimdi aynı histogramdaki başka bir dosyadan veri toplamak istedim, bu yüzden böyle bir şey yapıyorum

n,bins,patchs = ax.hist(mydata1,100)
n,bins,patchs = ax.hist(mydata2,100)

ancak sorun, her aralık için yalnızca en yüksek değere sahip çubuğun görünmesi ve diğerinin gizlenmesidir. Her iki histogramı aynı anda nasıl farklı renklerle çizebileceğimi merak ediyorum.

Burada çalışan bir örnek var:

import random
import numpy
from matplotlib import pyplot

x = [random.gauss(3,1) for _ in range(400)]
y = [random.gauss(4,2) for _ in range(400)]

bins = numpy.linspace(-10, 10, 100)

pyplot.hist(x, bins, alpha=0.5, label='x')
pyplot.hist(y, bins, alpha=0.5, label='y')
pyplot.legend(loc='upper right')
pyplot.show()

Kabul edilen cevaplar, üst üste gelen çubuklara sahip bir histogram için kod verir, ancak her çubuğun yan yana olmasını istediğinizde (yaptığım gibi), aşağıdaki varyasyonu deneyin:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('seaborn-deep')

x = np.random.normal(1, 2, 5000)
y = np.random.normal(-1, 3, 2000)
bins = np.linspace(-10, 10, 30)

plt.hist([x, y], bins, label=['x', 'y'])
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()

Referans: http://matplotlib.org/examples/statistics/histogram_demo_multihist.html

EDIT [2018/03/16]: @stochastic_zeitgeist tarafından önerildiği gibi farklı boyutlardaki dizilerin çizilmesine izin vermek için güncellendi

Farklı örnek boyutlarınız olması durumunda, dağılımları tek bir y ekseni ile karşılaştırmak zor olabilir. Örneğin:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#makes the data
y1 = np.random.normal(-2, 2, 1000)
y2 = np.random.normal(2, 2, 5000)
colors = ['b','g']

#plots the histogram
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.hist([y1,y2],color=colors)
ax1.set_xlim(-10,10)
ax1.set_ylabel("Count")
plt.tight_layout()
plt.show()

Bu durumda, iki veri kümenizi farklı eksenlere çizebilirsiniz. Bunu yapmak için, matplotlib kullanarak histogram verilerinizi alabilir, ekseni temizleyebilir ve daha sonra iki ayrı eksende yeniden çizebilirsiniz (bin kenarlarını üst üste binmeyecek şekilde kaydırma):

#sets up the axis and gets histogram data
fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()
ax1.hist([y1, y2], color=colors)
n, bins, patches = ax1.hist([y1,y2])
ax1.cla() #clear the axis

#plots the histogram data
width = (bins[1] - bins[0]) * 0.4
bins_shifted = bins + width
ax1.bar(bins[:-1], n[0], width, align='edge', color=colors[0])
ax2.bar(bins_shifted[:-1], n[1], width, align='edge', color=colors[1])

#finishes the plot
ax1.set_ylabel("Count", color=colors[0])
ax2.set_ylabel("Count", color=colors[1])
ax1.tick_params('y', colors=colors[0])
ax2.tick_params('y', colors=colors[1])
plt.tight_layout()
plt.show()

Gustavo Bezerra'nın cevabının tamamlanması olarak :

Her histogramın normalleştirilmesini istiyorsanız ( normedmpl <= 2.1 ve densitympl> = 3.1 için ) sadece kullanamazsınız normed/density=True, bunun yerine her değer için ağırlıkları ayarlamanız gerekir:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.random.normal(1, 2, 5000)
y = np.random.normal(-1, 3, 2000)
x_w = np.empty(x.shape)
x_w.fill(1/x.shape[0])
y_w = np.empty(y.shape)
y_w.fill(1/y.shape[0])
bins = np.linspace(-10, 10, 30)

plt.hist([x, y], bins, weights=[x_w, y_w], label=['x', 'y'])
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()

Bir karşılaştırma olarak, tam olarak aynı xve yvarsayılan ağırlıkları olan vektörler density=True:

binsTarafından döndürülen değerlerden kullanmalısınız hist:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

foo = np.random.normal(loc=1, size=100) # a normal distribution
bar = np.random.normal(loc=-1, size=10000) # a normal distribution

_, bins, _ = plt.hist(foo, bins=50, range=[-6, 6], normed=True)
_ = plt.hist(bar, bins=bins, alpha=0.5, normed=True)

Veriler farklı boyutlara sahip olduğunda, iki histogramı çubukları yan yana olarak aynı grafikte çizmek için basit bir yöntem:

def plotHistogram(p, o):
    """
    p and o are iterables with the values you want to 
    plot the histogram of
    """
    plt.hist([p, o], color=['g','r'], alpha=0.8, bins=50)
    plt.show()

Sadece bir çubuk grafik isteyebileceğiniz gibi görünüyor:

• http://matplotlib.sourceforge.net/examples/pylab_examples/bar_stacked.html
• http://matplotlib.sourceforge.net/examples/pylab_examples/barchart_demo.html

Alternatif olarak, alt grafikleri kullanabilirsiniz.

Pandalar ( import pandas as pd) varsa veya kullanmakta sorun yoksa:

test = pd.DataFrame([[random.gauss(3,1) for _ in range(400)], 
                     [random.gauss(4,2) for _ in range(400)]])
plt.hist(test.values.T)
plt.show()

Histogramı 2-d numpy dizisinden çizmek istediğinizde bir uyarı var. 2 ekseni değiştirmeniz gerekir.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.random.normal(size=(2, 300))
# swapped_data.shape == (300, 2)
swapped_data = np.swapaxes(x, axis1=0, axis2=1)
plt.hist(swapped_data, bins=30, label=['x', 'y'])
plt.legend()
plt.show()

Bu soru daha önce yanıtlandı, ancak bu soruya diğer ziyaretçilere yardımcı olabilecek başka bir hızlı / kolay geçici çözüm eklemek istedi.

import seasborn as sns 
sns.kdeplot(mydata1)
sns.kdeplot(mydata2)

Kde ve histogram karşılaştırması için bazı yararlı örnekler burada .

Solomon'ın cevabından esinlenerek, histogramla ilgili soruya sadık kalmak için temiz bir çözüm:

sns.distplot(bar)
sns.distplot(foo)
plt.show()

Önce uzun boylu çizdiğinizden emin olun, aksi takdirde uzun boylu histogram kesilmeyecek şekilde plt.ylim (0,0.45) ayarlamanız gerekir.

Ayrıca joaquin cevabına oldukça benzer bir seçenek:

import random
from matplotlib import pyplot

#random data
x = [random.gauss(3,1) for _ in range(400)]
y = [random.gauss(4,2) for _ in range(400)]

#plot both histograms(range from -10 to 10), bins set to 100
pyplot.hist([x,y], bins= 100, range=[-10,10], alpha=0.5, label=['x', 'y'])
#plot legend
pyplot.legend(loc='upper right')
#show it
pyplot.show()

Aşağıdaki çıktıyı verir: