Python基于matplotlib绘制栈式直方图的方法示例_Python

本文实例讲述了Python基于matplotlib绘制栈式直方图的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：

平时我们只对一组数据做直方图统计，这样我们只要直接画直方图就可以了。

但有时候我们同时画多组数据的直方图（比如说我大一到大四跑大学城内环的用时的分布），大一到大四用不同颜色的直方图，显示在一张图上，这样会很直观。

									#!/usr/bin/env python

									# -*- coding: utf-8 -*-

									#http://www.zzvips.com/article/117320.html

									# numpy array intorduction

									#http://matplotlib.org/examples/statistics/histogram_demo_multihist.html

									import numpy as np

									import pylab as P

									import matplotlib

									d1=np.array([18.46,19.15,18.13 ,18.30 ,18.07 ,18.24 ,18.26 ,

									     17.14 ,18.44 ,18.06 ,17.44 ,16.57 ,16.34 ,17.21 ])

									d1=d1//1+(d1-d1//1)/0.6

									d2=np.array([19.33 ,19.06 ,18.10 ,17.55 ,19.55 ,19.13 ,18.54 ,

									     18.30 ,18.36 ,19.59 ,20.01 ,19.17 ,19.30 ,18.54 ,18.35 ,20.04 ])

									d2=d2//1+(d2-d2//1)/0.6

									d3=np.array([20.52 ,20.41 ,19.20 ,19.04 ,19.09 ,19.01 ,17.49 ,19.18 ,20.01 ,20.11 ])

									d3=d3//1+(d3-d3//1)/0.6

									d4=np.array([22.02 ,21.03,21.06 ,20.46 ,19.46 ,20.15 ,19.49 ,19.43 ,

									       19.51 ,19.39 ,19.33 ,19.18 ,19.13 ,19.22 ,18.46 ,19.07 ,

									       18.57 ,18.45 ,19.17 ,18.41 ,18.30 ])

									d4=d4//1+(d4-d4//1)/0.6

									x=([d1,d2,d3,d4])

									P.figure()

									#normed is False is good

									n, bins, patches = P.hist(x, 12, [16.5, 22.5],normed=0, histtype='barstacked',

									              color=['blue', 'green', 'red','yellow'],

									             label=['   ', '   ', '   ','   '])

									print type(x)

									P.legend()#legend should be signed after set down the information

									P.show()

Python基于matplotlib绘制栈式直方图的方法示例

以上图为例，很明显看到蓝色直方图（大一）跑得最快，黄色（大四）直方图跑得最慢。

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

Python基于matplotlib绘制栈式直方图的方法示例

相关文章

热门资讯