如何使用 Seaborn 在同一图上绘制多个直方图

Question

使用 matplotlib，我可以在一个图上制作包含两个数据集的直方图（一个并排，而不是重叠）。

import matplotlib.pyplot as plt
import random

x = [random.randrange(100) for i in range(100)]
y = [random.randrange(100) for i in range(100)]
plt.hist([x, y])
plt.show()

这会产生以下情节。

但是，当我尝试对 seabron 进行此操作时；

import seaborn as sns
sns.distplot([x, y])

我收到以下错误：

ValueError: color kwarg must have one color per dataset

然后我尝试添加一些颜色值：

sns.distplot([x, y], color=['r', 'b'])

我得到同样的错误。我看到this post 关于如何叠加图表，但我希望这些直方图并排排列，而不是叠加。

查看docs 并没有指定如何将列表列表作为第一个参数“a”。

如何使用 seaborn 实现这种风格的直方图？

Answer 1

如果我理解正确，你可能想试试这个：

fig, ax = plt.subplots()
for a in [x, y]:
    sns.distplot(a, bins=range(1, 110, 10), ax=ax, kde=False)
ax.set_xlim([0, 100])

应该产生这样的情节：

更新：

看起来您想要“seaborn 外观”而不是 seaborn 绘图功能。 为此，您只需：

import seaborn as sns
plt.hist([x, y], color=['r','b'], alpha=0.5)

这将产生：

Answer 2

将 x 和 y 合并到 DataFrame，然后使用 histplot 和 multiple='dodge' 和 hue 选项：

import random

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns

x = [random.randrange(100) for _ in range(100)]
y = [random.randrange(100) for _ in range(100)]
df = pd.concat(axis=0, ignore_index=True, objs=[
    pd.DataFrame.from_dict({'value': x, 'name': 'x'}),
    pd.DataFrame.from_dict({'value': y, 'name': 'y'})
])
fig, ax = plt.subplots()
sns.histplot(
    data=df, x='value', hue='name', multiple='dodge',
    bins=range(1, 110, 10), ax=ax
)
ax.set_xlim([0, 100])