如何使用 Matplotlib/Seaborn 并排绘制两个堆叠直方图答案

【问题标题】：How to draw two stacked histograms side-by-side with Matplotlib/Seaborn如何使用 Matplotlib/Seaborn 并排绘制两个堆叠直方图
【发布时间】：2020-08-19 08:41:19
【问题描述】：

我正在使用下面的代码绘制几个堆叠的直方图。我对两者都使用相同的 bin 边缘，因此它们可以很好地对齐。

我怎样才能让这些显示在同一个图表上？ IE。每个垃圾箱都有一个绿色/红色和一个蓝色/橙色条 - 并排。

我看到许多类似于this 的问题和答案，建议使用条形图并计算条形的宽度，但这似乎应该支持开箱即用，至少在 matplotlib 中是这样。

另外，我可以直接用 seaborn 绘制堆叠直方图吗？我找不到方法。

plt.hist( [correct_a, incorrect_a], bins=edges, stacked=True, color=['green', 'red'], rwidth=0.95, alpha=0.5)

plt.hist( [correct_b, incorrect_b], bins=edges, stacked=True, color=['green', 'red'], rwidth=0.95, alpha=0.5)

【问题讨论】：

标签： python matplotlib seaborn

【解决方案1】：

嗯，我认为plt.bar 是您最好的选择。要创建堆叠直方图，您可以使用其 bottom 参数。要并排显示两个条形图，您可以将 x 值移动一些 width，就像在 this 原始 matplotlib 示例中一样：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(16, 8))

correct_a = np.random.randint(0, 20, 20)
incorrect_a = np.random.randint(0, 20, 20)
correct_b = np.random.randint(0, 20, 20)
incorrect_b = np.random.randint(0, 20, 20)
edges = len(correct_a)
width=0.35

rects1 = ax.bar(np.arange(edges), incorrect_a, width, color="red", label="incorrect_a")
rects2 = ax.bar(np.arange(edges), correct_a, width, bottom=incorrect_a, color='seagreen', label="correct_a")
rects3 = ax.bar(np.arange(edges) + width, incorrect_b, width, color="blue", label="incorrect_b")
rects4 = ax.bar(np.arange(edges) + width, correct_b, width, bottom=incorrect_b, color='orange', label="correct_b")

# placing the ticks to the middle
ticks_aligned = np.arange(edges) + width // 2
ax.set_xticks(np.arange(edges) + width / 2)
ax.set_xticklabels((str(tick) for tick in ticks_aligned))
ax.legend()

这会返回：

【讨论】：

【解决方案2】：

这是一个简单的示例（直方图不堆叠），显示 2 个直方图，每个 bin 都有一个并排放置的专用位置：

# generating some data for this example:
a = [1,2,3,4,3,4,2,3,4,5,4,3,4,5,4,1,2,3,2,1,3,4,5,6,7,6,5,4,3,4,6,5,4,3,4]
b = [1,2,3,4,5,6,7,6,5,6,7,6,5,4,3,4,5,6,7,6,7,6,7,5,4,3,2,1,3,4,5,6,5,6,5,6,7,6,7]

# plotting 2 histograms with bars centered differently within each bin:
plt.hist(a, bins=5, align='left', rwidth=0.5)
plt.hist(b, bins=5, align='mid', rwidth=0.5, color='r')

【讨论】：