Как создать две гистограммы на одном графике в Python?

Чтобы нарисовать две гистограммы на одном графике в Python, можно использовать библиотеку Matplotlib.

import matplotlib.pyplot as plt
    
# Данные для первой гистограммы
x1 = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [10, 15, 7, 12, 8]

# Данные для второй гистограммы
x2 = [1, 2, 3, 4, 5]
y2 = [5, 8, 3, 10, 6]

# Построение гистограммы
plt.bar(x1, y1, label='Первая гистограмма')
plt.bar(x2, y2, label='Вторая гистограмма')

# Добавление подписей осей и заголовка графика
plt.xlabel('X-ось')
plt.ylabel('Y-ось')
plt.title('Две гистограммы на одном графике')

# Добавление легенды
plt.legend()

# Отображение графика
plt.show()
    

Как сделать две гистограммы на одном графике в Python

Две гистограммы на одном графике могут быть полезными для сравнения распределения двух различных наборов данных или для отображения двух различных характеристик одного набора данных. В этой статье я расскажу вам, как использовать библиотеку Python, чтобы достичь этой цели, используя примеры кода.

Шаг 1: Установка библиотеки Matplotlib

Первым шагом является установка библиотеки Matplotlib, которая предоставляет инструменты для создания различных типов графиков в Python. Вы можете установить его, выполнив следующую команду:

pip install matplotlib

Шаг 2: Импорт необходимых модулей

После установки Matplotlib вам нужно импортировать необходимые модули в своем коде:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Шаг 3: Создание данных для гистограмм

Прежде чем создавать гистограммы, вам нужно создать данные для каждой гистограммы. Давайте представим, что у нас есть два набора данных: data1 и data2. Мы будем использовать библиотеку NumPy, чтобы сгенерировать случайные значения для каждого из них:

data1 = np.random.randn(1000)  # Первый набор данных
data2 = np.random.randn(1000)  # Второй набор данных

Шаг 4: Создание гистограммы

Теперь, когда у нас есть данные, мы можем создать гистограммы. Для этого используйте функцию hist() из модуля pyplot. Укажите данные для каждой гистограммы, используя параметр x, и определите количество столбцов гистограммы с помощью параметра bins. Вы также можете настроить цвет и прозрачность гистограммы, используя параметр color и alpha соответственно:

plt.hist(data1, bins=30, color='blue', alpha=0.5, label='Data 1')
plt.hist(data2, bins=30, color='red', alpha=0.5, label='Data 2')

Шаг 5: Настройка осей и легенды графика

Чтобы сделать график более понятным, вам может потребоваться настроить оси и легенду графика. Добавьте названия осей с помощью функций xlabel() и ylabel() и добавьте легенду, указав метки для каждой гистограммы:

plt.xlabel('Значения')
plt.ylabel('Частота')
plt.legend()

Шаг 6: Отображение графика

И наконец, чтобы увидеть график, нужно вызвать функцию show():

plt.show()

Полный пример кода

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data1 = np.random.randn(1000)  # Первый набор данных
data2 = np.random.randn(1000)  # Второй набор данных

plt.hist(data1, bins=30, color='blue', alpha=0.5, label='Data 1')
plt.hist(data2, bins=30, color='red', alpha=0.5, label='Data 2')

plt.xlabel('Значения')
plt.ylabel('Частота')
plt.legend()

plt.show()

Заключение

В этой статье мы рассмотрели, как создать две гистограммы на одном графике в Python, используя библиотеку Matplotlib. Мы начали с установки Matplotlib и импортирования необходимых модулей. Затем мы сгенерировали данные для гистограмм с помощью библиотеки NumPy и создали гистограммы, используя функцию hist(). Наконец, мы настроили оси и легенду графика, а затем отобразили график с помощью функции show().

Теперь у вас должны быть все необходимые знания, чтобы создать интересные и информативные графики с двумя гистограммами на одном графике в Python!