Comment créer plusieurs histogrammes sur des graphes avec matplotlib?

J'ai 5 jeux de données à partir de laquelle je veux créer 5 histogrammes. Au moment où ils sont tous sur un même graphique. Comment puis-je changer cela pour que cela produit deux graphes?

Pour des raisons de simplicité, dans mon exemple ci-dessous, je vous montre juste deux histogrammes. Je suis à la recherche à la distribution de l'angle a à 3 moments différents et de même pour l'angle b.

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()

OriginalL'auteur Freya Lumb | 2014-08-21

  1. 8

    C'est probablement lorsque vous souhaitez utiliser matplotlib est interface orientée objet. Il ya un couple de façons que vous pouvez gérer cela.

    Tout d'abord, vous voulez chaque parcelle entièrement distincte de la figure. Dans ce cas, matplotlib permet de garder une trace des différentes figures.

    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')

    Ou, vous pouvez diviser votre silhouette en de multiples sous-intrigues et de tracer un histogramme sur chacun de ceux-ci. Auquel cas matplotlib vous permet de garder une trace des différentes parcelles.

    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')

    Réponse à cette question expliquer les chiffres dans add_subplot.

    OriginalL'auteur Roger Fan

  2. 1

    J'ai récemment utilisé les pandas pour faire la même chose. Si vous êtes en train de lire à partir d'un fichier csv/texte alors qu'il peut être vraiment facile.

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

    C'est vraiment juste envelopper le matplotlib en un seul appel, mais fonctionne très bien.

    OriginalL'auteur matt_s