用 Python 中的 Matplotlib 重叠直方图
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直方图是可视化数据的一种方式。在这里，我们将学习如何使用 Matplotlib 库在 python 中绘制重叠直方图。matplotlib . pyplot . hist()用于制作直方图。
我们取 虹膜 数据集，用 Matplotlib 绘制各种重叠直方图。
步骤 1:导入库
Python 3
# importing libraries
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
第二步:加载数据集
Python 3
# load the iris dataset
data = sns.load_dataset('iris')
# view the dataset
print(data.head(5))
第三步:让我们绘制 萼片 _ 长度 和 花瓣 _ 长度 的直方图。
Python 3
# plotting histograms
plt.hist(data['petal_length'],
label='petal_length')
plt.hist(data['sepal_length'],
label='sepal_length')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Overlapping')
plt.show()
在这里，我们可以看到‘花瓣 _ 长度’直方图的某些部分已经隐藏在‘萼片 _ 长度’直方图的后面。为了正确地可视化两个直方图，我们需要将透明度参数α设置为合适的值。因此，让我们检查 alpha 的各种值，找出合适的值。
第四步:设置α= 0.5为两者 萼片 _ 长度 和 花瓣 _ 长度
Python 3
plt.hist(data['petal_length'],
alpha=0.5, # the transaparency parameter
label='petal_length')
plt.hist(data['sepal_length'],
alpha=0.5,
label='sepal_length')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Overlapping with both alpha=0.5')
plt.show()
第五步:设置α= 0.1为 萼片 _ 长度 和 0.9 为 花瓣 _ 长度
Python 3
plt.hist(data['petal_length'],
alpha=0.9,
label='petal_length')
plt.hist(data['sepal_length'],
alpha=0.1,
label='sepal_length')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Overlapping with alpha=0.1 and 0.9 for sepal and petal')
plt.show()
通过以上两个步骤，我们可以推断，为了更好地可视化两个直方图，α= 0.5将是透明度参数的最合适选项。
现在，要在需要自定义颜色的地方绘制两个以上的重叠直方图，让我们遵循步骤 6。
第六步:用定制的颜色创建 2 个以上的重叠直方图。
Python 3
# plotting more than 2 overlapping histograms
plt.hist(data['sepal_width'],
alpha=0.5,
label='sepal_width',
color='red') # customized color parameter
plt.hist(data['petal_width'],
alpha=0.5,
label='petal_width',
color='green')
plt.hist(data['petal_length'],
alpha=0.5,
label='petal_length',
color='yellow')
plt.hist(data['sepal_length'],
alpha=0.5,
label='sepal_length',
color='purple')
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()
因此，在本文中，我们学习了如何使用 Matplotlib 绘制重叠直方图，如何设置它们的透明度值，以及自定义它们的颜色。
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