如何在python中使用matplotlib绘制叠加的条形图？

问题内容：

我想使用matplotlib绘制条形图或直方图。我不需要堆积的条形图，而是两个数据列表的叠加条形图，例如，我有以下两个数据列表：

一些代码开头：

import matplotlib.pyplot as plt
from numpy.random import normal, uniform

highPower   = [1184.53,1523.48,1521.05,1517.88,1519.88,1414.98,1419.34,
              1415.13,1182.70,1165.17]
lowPower    = [1000.95,1233.37, 1198.97,1198.01,1214.29,1130.86,1138.70,
               1104.12,1012.95,1000.36]

plt.hist(highPower, bins=10, histtype='stepfilled', normed=True,
         color='b', label='Max Power in mW')
plt.hist(lowPower, bins=10, histtype='stepfilled', normed=True,
         color='r', alpha=0.5, label='Min Power in mW')

我想针对这两个列表中的值数量绘制这两个列表，以便能够看到每次读数的变化。

问题答案：

可以产生使用叠加条形图plt.bar()与alpha如下所示的关键字。

该alpha控制杆的透明度。

注意， 当您有两个重叠的条，其中一个条的alpha
<1时，您会得到多种颜色。这样，即使图例将其显示为浅红色，该条也会显示为紫色。为了减轻这种情况，我修改了其中一个条的宽度，这样即使您更改了功率，仍然可以看到两个条。

plt.xticks
可用于设置图形中x标记的位置和格式。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

width = 0.8

highPower   = [1184.53,1523.48,1521.05,1517.88,1519.88,1414.98,
               1419.34,1415.13,1182.70,1165.17]
lowPower    = [1000.95,1233.37, 1198.97,1198.01,1214.29,1130.86,
               1138.70,1104.12,1012.95,1000.36]

indices = np.arange(len(highPower))

plt.bar(indices, highPower, width=width, 
        color='b', label='Max Power in mW')
plt.bar([i+0.25*width for i in indices], lowPower, 
        width=0.5*width, color='r', alpha=0.5, label='Min Power in mW')

plt.xticks(indices+width/2., 
           ['T{}'.format(i) for i in range(len(highPower))] )

plt.legend()

plt.show()

如何在python中使用matplotlib绘制叠加的条形图？

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