如何使用matplotlib在单独的图形上创建多个直方图？

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.我正在看a3个不同时间的角度分布和角度相同的角度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()

Answer 1

这可能是您想要使用matplotlib的面向对象的接口.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字.

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')

这个问题的答案解释了数字add_subplot.

Answer 2

我最近用熊猫做同样的事情。如果您正在阅读 csv/text，那么它可能真的很容易。

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

它实际上只是将 matplotlib 包装到一个调用中，但效果很好。