我有一个名为 clean
的 Pandas 数据框,其中包含一列 v
,我想为其绘制直方图并叠加密度图。我知道我可以通过这种方式将一个绘制在另一个下面:
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 尺度不匹配(并且我丢失了 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? (附加问题:如何更改密度平滑的宽度?)
最佳答案
根据您的代码,这应该可行:
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
。
关于python - Python中Pandas/Matplotlib中直方图和密度的叠加,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/41481715/