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        Python中matplotlib如何繪制棧式直方圖的示例

        來源:懂視網 責編:小采 時間:2020-11-27 14:13:39
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        Python中matplotlib如何繪制棧式直方圖的示例

        Python中matplotlib如何繪制棧式直方圖的示例:這篇文章主要介紹了Python基于matplotlib繪制棧式直方圖的方法,涉及Python使用matplotlib進行圖形繪制的相關操作技巧,需要的朋友可以參考下本文實例講述了Python基于matplotlib繪制棧式直方圖的方法。分享給大家供大家參考,具體如下:平時我們只對一組數據做
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        這篇文章主要介紹了Python基于matplotlib繪制棧式直方圖的方法,涉及Python使用matplotlib進行圖形繪制的相關操作技巧,需要的朋友可以參考下

        本文實例講述了Python基于matplotlib繪制棧式直方圖的方法。分享給大家供大家參考,具體如下:

        平時我們只對一組數據做直方圖統計,這樣我們只要直接畫直方圖就可以了。

        但有時候我們同時畫多組數據的直方圖(比如說我大一到大四跑大學城內環的用時的分布),大一到大四用不同顏色的直方圖,顯示在一張圖上,這樣會很直觀。

        #!/usr/bin/env python
        # -*- coding: utf-8 -*-
        #http://www.gxlcms.com/article/100363.htm
        # 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()

        以上圖為例,很明顯看到藍色直方圖(大一)跑得最快,黃色(大四)直方圖跑得最慢。

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        Python中matplotlib如何繪制棧式直方圖的示例

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        標簽: 直方圖 示例 實例
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