我有一個 3x10 2d ndarray，我想做一個 matplotlib 歷史圖。我想要一個子圖中每個數組行的歷史圖。我嘗試直接提供 ndarray，但發現 matplotlib 會提供 ndarray 每一列的直方圖，這不是我想要的。我怎樣才能實現我的目標？目前，我必須明確聲明hist()每一行的命令，我寧愿避免這種方法。import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltd = np.array([[1, 2, 2, 2, 3, 1, 3, 1, 2, 4, 5], [4, 4, 5, 5, 3, 6, 6, 7, 6, 5, 7], [5, 6, 7, 7, 8, 8, 9, 10, 11, 12, 10]] )print( '\nd', d ) fig, ax = plt.subplots(4, 1)dcount, dbins, dignored = ax[0].hist( d, bins=[2, 4, 6, 8, 10, 12], histtype='bar', label='d' )d0count, d0bins, d0ignored = ax[1].hist( d[0,:], bins=[2, 4, 6, 8, 10, 12], histtype='bar', label='d0', alpha=0.2 )d1count, d1bins, d1ignored = ax[2].hist( d[1,:], bins=[2, 4, 6, 8, 10, 12], histtype='bar', label='d1', alpha=0.2 )d2count, d2bins, d2ignored = ax[3].hist( d[2,:], bins=[2, 4, 6, 8, 10, 12], histtype='bar', label='d2', alpha=0.2 )ax[0].legend()ax[1].legend()ax[2].legend()ax[3].legend()print( '\ndcount', dcount )print( '\ndbins', dbins )print( '\ndignored', dignored )print( '\nd0count', d0count )print( '\nd0bins', d0bins )print( '\nd0ignored', d0ignored )print( '\nd1count', d0count )print( '\nd1bins', d0bins )print( '\nd1ignored', d0ignored )print( '\nd2count', d0count )print( '\nd2bins', d0bins )print( '\nd2ignored', d0ignored )plt.show()
2 回答
qq_花開花謝_0
TA貢獻1835條經驗 獲得超7個贊
# import needed packages
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
創建要繪制的數據
使用列表理解和numpy.random.normal：
gaussian0=[np.random.normal(loc=0, scale=1.5) for _ in range(100)]
gaussian1=[np.random.normal(loc=2, scale=0.5) for _ in range(100)]
gaussians = [gaussian0, gaussian1]
僅用一次歷史調用進行繪圖
for gaussian in gaussians:
? ? plt.hist(gaussian,alpha=0.5)
plt.show()
導致：
Qyouu
TA貢獻1786條經驗 獲得超11個贊
我找到了一個更簡單的方法。轉置d。也就是說，更換
dcount, dbins, dignored = ax[0].hist( d, bins=[2, 4, 6, 8, 10, 12], histtype='bar', label='d' )
和
dcount, dbins, dignored = ax[0].hist( d.T, bins=[2, 4, 6, 8, 10, 12], histtype='bar', label=['d0', 'd1','d2'], alpha=0.5 )
我希望 matplotlib 的hist()命令會有一些命令來執行它，但沒有找到它。轉置 numpy 數組有效。我想知道這是否是 matplotlib 用戶通常這樣做的方式？
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