同时绘制多数据直方图python代码实现

在Python中，使用matplotlib库可以方便地同时绘制多数据集的直方图。这里是一个简单的例子，假设我们有三个数据列表：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 假设我们有三个数据列表
data1 = np.random.normal(0, 1, 1000)
data2 = np.random.normal(1, 2, 1000)
data3 = np.random.normal(-1, 1.5, 1000)

# 创建一个包含多个子图的网格
fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(12, 4), sharey=True)  # `sharey=True`让y轴共享

# 绘制每个数据集的直方图
axs[0]..hist(data1, bins=20, alpha=0.6)
axs[1].hist(data2, bins=20, alpha=0.6)
axs[2].hist(data3, bins=20, alpha=0.6)

# 设置标题和标签
for ax in axs:
    ax.set_title('Data Set {}'.format(ax.get_position().xmax + 0.1))  # 标题对应子图的顺序
    ax.set_xlabel('Value')
    ax.grid(True)

plt.tight_layout()  # 调整子图间的间距
plt.show()

在这个例子中，我们首先创建了一个包含3个子图的网格，然后分别在每个子图上绘制了对应的数据集的直方图。最后设置了标题和一些基本的网格线。运行此代码，你会看到三个直方图并列在一起，直观地展示了各个数据集的分布特性。