A função histograma (hist) com vários conjuntos de dados

Plote o histograma com vários conjuntos de amostras e demonstre:

• Uso de legenda com vários conjuntos de amostras

• Barras empilhadas

• Curva escalonada sem preenchimento

• Conjuntos de dados de diferentes tamanhos de amostra

A seleção de diferentes contagens e tamanhos de compartimentos pode afetar significativamente a forma de um histograma. Os documentos do Astropy têm uma ótima seção sobre como selecionar esses parâmetros: http://docs.astropy.org/en/stable/visualization/histogram.html

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(19680801)

n_bins = 10
x = np.random.randn(1000, 3)

fig, ((ax0, ax1), (ax2, ax3)) = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

colors = ['red', 'tan', 'lime']
ax0.hist(x, n_bins, density=True, histtype='bar', color=colors, label=colors)
ax0.legend(prop={'size': 10})
ax0.set_title('bars with legend')

ax1.hist(x, n_bins, density=True, histtype='bar', stacked=True)
ax1.set_title('stacked bar')

ax2.hist(x, n_bins, histtype='step', stacked=True, fill=False)
ax2.set_title('stack step (unfilled)')

# Make a multiple-histogram of data-sets with different length.
x_multi = [np.random.randn(n) for n in [10000, 5000, 2000]]
ax3.hist(x_multi, n_bins, histtype='bar')
ax3.set_title('different sample sizes')

fig.tight_layout()
plt.show()

Referências

O uso das seguintes funções, métodos, classes e módulos é mostrado neste exemplo:

• matplotlib.axes.Axes.hist/matplotlib.pyplot.hist