sns.distplot中怎么在一张图上画重叠的两个直方图

sns.distplot函数是用于绘制直方图和核密度估计图的函数。要在一张图上画重叠的两个直方图，可以使用多次调用sns.distplot函数，并在每次调用时指定不同的数据。例如，可以使用以下代码来实现：

import seaborn as sns

# 画第一个直方图
sns.distplot(data1, hist=True, kde=False, norm_hist=True, label='data1')

# 画第二个直方图并重叠在第一个直方图上
sns.distplot(data2, hist=True, kde=False, norm_hist=True, label='data2')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

这样就可以在一张图上画出两个重叠的直方图了。

相关问题

sns.distplot中怎么在显示图例

在使用sns.distplot函数时，要显示图例，可以使用kde_kws参数来设置密度函数的标签，同时使用label参数来设置直方图的标签。例如，可以使用sns.distplot(x, kde_kws={"label": "KDE"}, label="Histogram")来同时显示直方图和密度函数的图例。

sns.distplot

`sns.distplot` 是 Seaborn 库中的一个函数，用于绘制单变量分布的直方图和密度曲线。它的语法如下：

sns.distplot(
    a, bins=None, hist=True, kde=True, rug=False, fit=None, hist_kws=None, kde_kws=None, rug_kws=None, fit_kws=None, color=None, vertical=False, norm_hist=False, axlabel=None, label=None, ax=None
)

其中一些重要参数的含义如下：

- `a`：要绘制的数据，可以是一维数组、Series、DataFrame列、numpy数组等。
- `bins`：直方图的条数。默认为 `sqrt(n)`，其中 `n` 是数据的样本数。
- `hist`：是否绘制直方图。默认为 True。
- `kde`：是否绘制密度曲线。默认为 True。
- `rug`：是否绘制数据点的垂直刻度线。默认为 False。
- `fit`：拟合数据的分布类型，如 'norm'（正态分布）、'gamma'（伽马分布）等。默认为 None，表示不拟合分布。
- `color`：图形的颜色。可以是颜色名称或 RGB 值。
- `vertical`：是否将图形垂直显示。默认为 False。
- `norm_hist`：是否将直方图的频数进行归一化，使其总面积为 1。默认为 False。
- `axlabel`：坐标轴标签的名称。如果为 None，则自动根据数据类型生成标签。
- `label`：图例的标签。如果提供，则在图例中显示该标签。
- `ax`：要绘制图形的坐标轴对象。如果为 None，则使用当前坐标轴。

`sns.distplot` 函数将直方图和密度曲线绘制在同一张图上，以更好地展示数据分布的情况。它可以自动调整坐标轴和直方图的宽度、间距、颜色等参数，使图形更具可读性。如果您需要自定义参数或将多个图形组合在一起，可以使用 Seaborn 库中的其他函数或 Matplotlib 库中的函数进行组合。