在Python的Pandas/Matplotlib中对直方图和密度图进行叠加

Question

我有一个名为clean的Pandas数据框，其中包含一列v，我想绘制一个直方图并叠加一个密度图。我知道可以通过以下方式将它们绘制在一起：

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轴刻度值和标签不匹配：

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)

有什么提示吗？（附加问题：我如何更改密度平滑的宽度？）

- Matt

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这个答案应该会有所帮助：https://dev59.com/RFkS5IYBdhLWcg3wXFg9#39987117 - piRSquared

我试过这个：ax = clean.v.plot(kind='hist', bins=40, range=(0, Maxv)) clean.v.plot(kind='kde', ax=ax, secondary_y=True)但是range部分不起作用，还有左侧y轴的问题。 - Matt

@Matt 没有数据很难说，但是没错，seaborn的目的就是让困难的事情变得容易 ;) - IanS

@IanS，我正在看你的Seaborn链接，这也可能是一个非常好的选择。谢谢！ - Matt

Seaborn有一个顶级函数可以完美地实现这一点：http://seaborn.pydata.org/examples/distplot_options.html - Paul H

Answer 1

根据您的代码，以下内容应该可以正常工作：

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])

您可能不再需要secondary_y了。

- IanS

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非常干净。我实际上已经摆脱了 secondary_y。唯一的问题是，我在 y 中失去了真正的计数（来自 hist），现在已经被归一化了，但我想这也没关系。 - Matt

Answer 2

Seaborn使这变得容易。

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

- nanogoats

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确实非常正确。当我提出这个问题时，我还是一个非常初学者。Seaborn非常有用！ :) - Matt

Answer 3

我尝试这个：

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

但是范围部分不起作用，还有左侧y轴的问题。

- Matt

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尝试在绘图后设置范围：ax.set(xlim=[0, Maxv]) - IanS

对于左侧Y轴，请参见此答案。 - IanS

@IanS：非常感谢，它适用于范围。 :) 不过，我还没有成功处理y轴，但我想这不太重要。 - Matt

是的，它确实做到了（我已经回答了你的问题 :)），但正如我所说的，我丢失了y中对象的真实直方图计数。 - Matt