2017-11-15 4 views
0

Ich habe ein binned Datum eines x-Achsen-n-Längen-Vektor und 3 y-Achsen-n-Längen-Vektor für 3 verschiedene Histogramme auf der gleichen X-Achse.Python mehrere gestapelte Parzellen entlang der Y-Achse

Jetzt möchte ich diese Art von gestapeltes Balkendiagramm oder irgend etwas ähnliches wie unten.

chart

Die nächst ich gefunden habe, ist Qtiplot (das ist nicht Python). Es kann genau diese Art von Histogramm-Plots erzeugen. Aber es berechnet das Histogramm selbst und benötigt die tatsächlichen Datenproben, die in meinem Fall nicht vorhanden sind (ich habe nur das Histogramm selbst).

Bitte beachten Sie, dass ich weiß, Python nicht sehr gut. Also habe ich keine Ahnung wo ich anfangen soll und ich bin auch nicht wirklich in der Stimmung das Programmieren in Python zu lernen. Ich brauche das nur, um eine schöne Vektorgrafik für meine Forschungsthese zu machen.

Ich habe python markiert, wie ich denke, Python die naheliegendste Sprache. Falls jemand eine bessere Lösung kennt außer in Python (aber nicht Matlab, ich kann diesen riesigen Stapel nicht installieren), werde ich dankbar das richtige Tag hinzufügen.

Erweiterte Dank für jede Hilfe.

Antwort

0

Verwendung matplotlib Paket in Python

import matplotlib.pyplot as plt 

apple_weight=[3,3,3,10,10,1,1,1,4,4,4,4,7,7,7] 
banana_weight=[3,3,3,10,10,1,1,1,4,4,4,4,7,7,7] 
mango_weight=[3,3,3,10,10,1,1,1,4,4,4,4,7,7,7] 

fig=plt.figure() 
ax1=fig.add_subplot(311) 
ax2=fig.add_subplot(312) 
ax3=fig.add_subplot(313) 
ax1.hist(apple_weight) 
ax2.hist(banana_weight) 
ax3.hist(mango_weight) 
plt.show() 
+0

Dank! Gibt es einen Weg, der die Y-Achse teilen kann, speziell das Y-Label? – user62039

+0

anstelle von ax2 = add_subplot (312) schreiben ax2 = ax.twinx() –

0
import matplotlib.pyplot as plt 

apple_weight=[3,3,3,10,10,1,1,1,4,4,4,4,7,7,7] 
banana_weight=[3,3,3,10,10,1,1,1,4,4,4,4,7,7,7] 
mango_weight=[3,3,3,10,10,1,1,1,4,4,4,4,7,7,7] 

fig=plt.figure() 
ax1=fig.add_subplot(111) 
ax2=ax1.twinx() 
#only two y axes so the third list just add to either 

ax1.hist(apple_weight) 
ax2.hist(banana_weight) 
ax1.hist(mango_weight) 
plt.show() 
Verwandte Themen