如何在重叠打印中对齐直方图箱边

Question

我已经设法得到了两个直方图叠加，但如果你仔细看，这些条开始倾斜，没有完全重叠

我已经调整了线宽和宽度，但并没有改善它

我的目标是让所有的酒吧都排成一排，没有黑色边缘的歪斜

有没有办法解决这个问题

这是我的密码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy

True_Distance = sort_by_Distance_below_4kpc_and_retrabmag_no_99s["true distance"].tolist()
Retr_Distance = sort_by_Distance_below_4kpc_and_retrabmag_no_99s["retrieved distance from observed parallax"].tolist()


plt.figure(figsize=(8,6))
plt.hist(True_Distance, normed=True, bins = 40, alpha=0.75, color = "mediumorchid", label="True Distance", edgecolor='black', linewidth=0.1, width=200)
plt.hist(Retr_Distance, normed=True, bins = 20, alpha=0.5, color = "lightskyblue", label="Retrieved Distance", edgecolor='black', linewidth=0.1, width=200)

# Add title and axis names
plt.title('Number distribution of stars with distance')
plt.xlabel('Distance (parsecs)')
plt.ylabel('Number of stars')
plt.legend()

输出结果如下：

Answer 1

• 有两种方法可以处理箱子边缘对齐
  1. 如果'distance'类别（例如'methods'）和值以整洁的格式分别提供，则^{}API将在使用hue参数时正确对齐各种类别的箱子边缘。
     • 要使用此选项，必须堆叠列，以便测量方法在一列中，距离在另一列中，这可以通过以下代码行完成
     • df = sort_by_Distance_below_4kpc_and_retrabmag_no_99s[['true distance', 'retrieved distance from observed parallax']].stack().reset_index(level=1).rename(columns={'level_1': 'method', 0: 'distance'})
  2. 如注释中的JohanC所述，如果单独绘制数据（如OP中所示），则必须指定箱子边缘
• ^{}是^{}的高级API
• 本例中的数据集是从seaborn样本数据集导入的，并在NASA Exoplanet Explorations中解释。距离地球是光年

样本数据及；进口

• plants数据集与星形距离数据集非常吻合。这里'method'有几个值

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.rcParams["patch.force_edgecolor"] = True

# import some test data
df = sns.load_dataset('planets')

# display(df.head())
            method  number  orbital_period   mass  distance  year
0  Radial Velocity       1         269.300   7.10     77.40  2006
1  Radial Velocity       1         874.774   2.21     56.95  2008
2  Radial Velocity       1         763.000   2.60     19.84  2011
3  Radial Velocity       1         326.030  19.40    110.62  2007
4  Radial Velocity       1         516.220  10.50    119.47  2009

将所有'methods'绘制在一起

• 如您所见，无论如何指定bins，边始终对齐

fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(nrows=3, figsize=(10, 10))
data = df[df.distance < 801]
sns.histplot(data=data, x='distance', hue='method', ax=ax1, bins=np.arange(0, 801, 80))
sns.histplot(data=data, x='distance', hue='method', ax=ax2, bins=20)
sns.histplot(data=data, x='distance', hue='method', ax=ax3)

分别选择'method'并打印

• 当为两组数据定义相同的边时，仅为ax2对齐bin边
• 使用sns.histplot进行绘图，而不使用hue，“大部分”等同于使用^{}进行绘图
  • 有一些不同的默认设置。例如bins：sns.hist使用auto和plt.hist默认值为10，正如seaborn的创建者mwaskom所指出的那样

# create a dataframe for two values from the method column
radial = data[data.method == 'Radial Velocity']
transit = data[data.method == 'Transit']

fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(nrows=3, figsize=(10, 10))

# number of bins and edges determined by the API
sns.histplot(data=transit, x='distance', color="lightskyblue", ax=ax1)
sns.histplot(data=radial, x='distance', color="mediumorchid", ax=ax1)

# bin edges defined the same for both plots
sns.histplot(data=transit, x='distance', bins=np.arange(0, 801, 40), color="lightskyblue", ax=ax2)
sns.histplot(data=radial, x='distance', bins=np.arange(0, 801, 40), color="mediumorchid", ax=ax2)

# a number of bins is specifice, edges determined by API based on the data
sns.histplot(data=transit, x='distance', bins=20, color="lightskyblue", ax=ax3)
sns.histplot(data=radial, x='distance', bins=20, color="mediumorchid", ax=ax3)

Answer 2

您是否为直方图和x轴定义了仓位大小。您应该为两个直方图定义相同的x轴，并在每个直方图中为它们提供相同数量的箱。然后，当您绘制它们时，它们应该沿x轴相同，但不同的箱子的高度不同