Python中Pandas/Matplotlib中直方图和密度的叠加答案

【问题标题】：Superimposition of histogram and density in Pandas/Matplotlib in PythonPython中Pandas/Matplotlib中直方图和密度的叠加
【发布时间】：2017-05-19 19:12:34
【问题描述】：

我有一个名为 clean 的 Pandas 数据框，其中包含一个 v 列，我想为其绘制直方图并叠加密度图。我知道我可以用这种方式在另一个下绘制一个：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

Maxv=200

plt.subplot(211)
plt.hist(clean['v'],bins=40, range=(0, Maxv), color='g')
plt.ylabel("Number")

plt.subplot(212)
ax=clean['v'].plot(kind='density')
ax.set_xlim(0, Maxv)
plt.xlabel("Orbital velocity (km/s)")
ax.get_yaxis().set_visible(False)

但是当我尝试叠加时，y 刻度不匹配（并且我失去了 y 轴刻度和标签）：

yhist, xhist, _hist = plt.hist(clean['v'],bins=40, range=(0, Maxv), color='g')
plt.ylabel("Number")

ax=clean['v'].plot(kind='density') #I would like to insert here a normalization to max(yhist)/max(ax)
ax.set_xlim(0, Maxv)
plt.xlabel("Orbital velocity (km/s)")
ax.get_yaxis().set_visible(False)

一些提示？（补充问题：如何改变密度平滑的宽度？）

【问题讨论】：

this answer should help
是的，谢谢。我只需要设法设置 x 范围大小并隐藏第二个 y 轴...谢谢！
@Matt 没有数据很难说，但是是的，seaborn 旨在让困难的事情变得简单；）
@IanS 我在看你的 seaborn 喜欢，它也可能是一个很好的选择。谢谢！
Seaborn 有一个顶级函数可以做到这一点：seaborn.pydata.org/examples/distplot_options.html

标签： python pandas matplotlib histogram seaborn

【解决方案1】：

根据您的代码，这应该可以：

ax = clean.v.plot(kind='hist', bins=40, normed=True)
clean.v.plot(kind='kde', ax=ax, secondary_y=True)
ax.set(xlim=[0, Maxv])

您甚至可能不再需要 secondary_y。

【讨论】：

非常干净。我实际上已经摆脱了 secondary_y 。唯一的问题是我丢失了 y 中的真实计数（来自 hist），现在已标准化，但我想这也很好。

【解决方案2】：

不，我试试这个：

ax = clean.v.plot(kind='hist', bins=40, range=(0, Maxv))
clean.v.plot(kind='kde', ax=ax, secondary_y=True)

但是范围部分不行，还有左边y轴的问题

【讨论】：

绘制后尝试设置范围：ax.set(xlim=[0, Maxv])
左侧y轴见this answer。
@IanS：非常感谢，它适用于该范围。 :) 不过，我还没有成功使用 y 轴，但我想它不太重要。
是的（我已经回答了你的答案:)），但正如我所说，我已经丢失了 y 中对象的真实直方图计数。

【解决方案3】：

Seaborn 让这一切变得简单

import seaborn as sns
sns.distplot(df['numeric_column'],bins=25)

【讨论】：

确实如此。当我问这个问题时，我是非常初学者。 Seaborn 非常好用！ :)