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    Python如何使用matplotlib繪制棧式直方圖教程詳解

    來(lái)源:懂視網(wǎng) 責(zé)編:小采 時(shí)間:2020-11-27 14:13:38
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    Python如何使用matplotlib繪制棧式直方圖教程詳解

    Python如何使用matplotlib繪制棧式直方圖教程詳解: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(jìn)行圖形繪制的相關(guān)操作技巧,需要的朋友可以參考下本文實(shí)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(shí)我們只對(duì)一組數(shù)據(jù)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(jìn)行圖形繪制的相關(guān)操作技巧,需要的朋友可以參考下

    本文實(shí)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(shí)我們只對(duì)一組數(shù)據(jù)做直方圖統(tǒng)計(jì),這樣我們只要直接畫直方圖就可以了。

    但有時(shí)候我們同時(shí)畫多組數(shù)據(jù)的直方圖(比如說(shuō)我大一到大四跑大學(xué)城內(nèi)環(huán)的用時(shí)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(huì)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. ,
     18.30 ,18.36 ,19.59 ,20.01 ,19.17 ,19.30 ,18. ,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(lán)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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