matplotlib绘制多条直方图

可以使用hist()函数来绘制多条直方图，只需将需要绘制的数据分别传入函数即可。以下是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
data1 = np.random.normal(0, 1, 1000)
data2 = np.random.normal(2, 1, 1000)
data3 = np.random.normal(-2, 1, 1000)

# 绘制直方图
plt.hist(data1, bins=20, alpha=0.5, label='data1')
plt.hist(data2, bins=20, alpha=0.5, label='data2')
plt.hist(data3, bins=20, alpha=0.5, label='data3')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图像
plt.show()

输出结果如下：


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Python绘制多条直方图

可以使用Matplotlib库绘制多条直方图，以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
data1 = np.random.normal(0, 1, 1000)
data2 = np.random.normal(3, 1, 1000)
data3 = np.random.normal(-3, 1, 1000)

# 绘制直方图
plt.hist(data1, bins=20, alpha=0.5, label='Data 1')
plt.hist(data2, bins=20, alpha=0.5, label='Data 2')
plt.hist(data3, bins=20, alpha=0.5, label='Data 3')

# 添加图例和标签
plt.legend(loc='upper right')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Multiple Histograms')

# 显示图像
plt.show()

该代码会生成三个均值为0、3和-3，方差为1的正态分布数据，并绘制它们的直方图。使用`alpha`参数可以调整不同直方图的透明度，使用`label`参数添加图例，使用`legend`方法显示图例，使用`xlabel`和`ylabel`方法添加坐标轴标签，使用`title`方法添加图像标题。最后使用`show`方法显示图像。

采用matplotlib库绘制直方图和曲线图

matplotlib是Python中最常用的数据可视化库之一，可以用来绘制各种类型的图表，包括直方图和曲线图。

绘制直方图：

首先，需要导入matplotlib库和numpy库，然后使用numpy库生成一些随机数据，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
data = np.random.randn(1000)

接下来，使用matplotlib库的hist()函数绘制直方图，代码如下：

plt.hist(data, bins=30, alpha=0.5, color='steelblue')
plt.show()

其中，bins参数指定直方图的箱子数量，alpha参数指定直方图的透明度，color参数指定直方图的颜色。

绘制曲线图：

与绘制直方图类似，首先需要导入matplotlib库和numpy库，然后使用numpy库生成一些随机数据，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

接下来，使用matplotlib库的plot()函数绘制曲线图，代码如下：

plt.plot(x, y)
plt.show()

其中，x轴数据为x，y轴数据为y。如果需要绘制多条曲线，可以在plot()函数中传入多组x和y数据，每组数据用逗号分隔即可。