如何使用堆疊條形圖繪制兩個直方圖，而不將所有條形圖堆疊在一起？

Question

我有4個直方圖，比方說A，B，C和D.我想將直方圖A和B一起繪制，帶有堆疊條，以及直方圖C和D，也有堆疊條，但沒有將四個直方圖堆疊在一起。 所以我想在一個直方圖中使用並排條形圖的兩個堆疊直方圖。

到目前為止，我可以繪制帶有疊條的ABCD; 或AB和CD在不同的堆疊直方圖中，但兩個直方圖的條不是並排的。 是我的代碼：

plot=[A,B,C,D] #values from 0-10
ww=[wA,wB,wC,wD] #weights

所有酒吧堆疊：

plt.hist(plot,bins=10,weights=ww,label=['A','B','C','D'],histtype="barstacked")

AB直方圖+ CD直方圖，但一個直方圖隱藏另一個：

plt.hist(plot[0:2],bins=10,weights=ww[0:2],label=['loses','wins'],stacked=True)
plt.hist(plot[2:4],bins=10,weights=ww[2:4],label=['l','w'],stacked=True)

在此先感謝您的幫助！

Answer 1

你可以使用hist()返回的補丁列表：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
A = np.arange(100)
B = np.arange(100)
C = np.arange(100)
D = np.arange(100)

wA = np.abs(np.random.normal(size=100))
wB = np.abs(np.random.normal(size=100))
wC = np.abs(np.random.normal(size=100))
wD = np.abs(np.random.normal(size=100))

plot=[A,B,C,D] #values from 0-10
ww=[wA,wB,wC,wD] #weights

n, bins, patches = plt.hist(plot[0:2],bins=10,weights=ww[0:2],label=['loses','wins'],stacked=True)
n, bins, patches2 = plt.hist(plot[2:4],bins=10,weights=ww[2:4],label=['l','w'],stacked=True)

for patch in patches:
    plt.setp(patch, 'width', 10)
for patch in patches2:
    plt.setp(patch, 'width', 5)    

plt.show()

更新

我發現有一個更好，更清潔的方法來做到這一點：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

# the data
A = np.arange(10)
B = np.arange(10)
C = np.arange(10)
D = np.arange(10)

wA = np.abs(np.random.normal(size=10))
wB = np.abs(np.random.normal(size=10))
wC = np.abs(np.random.normal(size=10))
wD = np.abs(np.random.normal(size=10))
## necessary variables
width = 0.5                      # the width of the bars
## the bars
rects1 = ax.bar(A - width/2, wA, width,
                color='blue')
rects2 = ax.bar(B- width/2, wB, width, bottom=wA,
                color='green')
rects3 = ax.bar(C + width/2, wC, width,
                color='red')
rects4 = ax.bar(D + width/2, wD, width, bottom=wC,
                color='yellow')
# axes and labels
ax.set_xlim(-width,len(A)+width)

plt.show()

結果呢：

有關詳細信息，請查看此鏈接 。