Superposición de histogramas con Matplotlib en Python

Los histogramas son una forma de visualizar los datos. Aquí, aprenderemos cómo trazar histogramas superpuestos en python usando la biblioteca Matplotlib . matplotlib.pyplot.hist() se usa para hacer histogramas.

Tomemos el conjunto de datos del iris y tracemos varios histogramas superpuestos con Matplotlib .

Paso 1: Importar las bibliotecas

# importing libraries
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

Paso 2: Cargue el conjunto de datos

# load the iris dataset
data = sns.load_dataset('iris')
  
# view the dataset
print(data.head(5))

Paso 3: Grafiquemos histogramas para sepal_length y petal_length .

# plotting histograms
plt.hist(data['petal_length'], 
         label='petal_length')
  
plt.hist(data['sepal_length'], 
         label='sepal_length')
  
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Overlapping')
plt.show()

Aquí, podemos ver que una parte del histograma de ‘petal_length’ se ha ocultado detrás del histograma de ‘sepal_length’. Para visualizar correctamente ambos histogramas, debemos establecer el parámetro de transparencia, alfa , en un valor adecuado. Entonces, verifiquemos varios valores para alfa y descubramos cuál es el adecuado.

Paso 4: Establezca alfa = 0.5 tanto para sepal_length como para petal_length

plt.hist(data['petal_length'], 
         alpha=0.5, # the transaparency parameter
         label='petal_length')
  
plt.hist(data['sepal_length'],
         alpha=0.5,
         label='sepal_length')
  
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Overlapping with both alpha=0.5')
plt.show()

Paso 5: establezca alfa = 0.1 para sepal_length y 0.9 para petal_length

plt.hist(data['petal_length'], 
         alpha=0.9,
         label='petal_length')
  
plt.hist(data['sepal_length'],
         alpha=0.1,
         label='sepal_length')
  
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Overlapping with alpha=0.1 and 0.9 for sepal and petal')
plt.show()

A través de los dos pasos anteriores, podemos inferir que para una mejor visualización de ambos histogramas, alpha=0.5 sería la opción más adecuada para el parámetro de transparencia.

Ahora, para trazar más de dos histogramas superpuestos donde necesitamos colores personalizados, sigamos el paso 6.

Paso 6: Cree más de 2 histogramas superpuestos con colores personalizados.

# plotting more than 2 overlapping histograms
plt.hist(data['sepal_width'], 
         alpha=0.5, 
         label='sepal_width',
         color='red') # customized color parameter
  
plt.hist(data['petal_width'], 
         alpha=0.5,
         label='petal_width',
         color='green')
  
plt.hist(data['petal_length'], 
         alpha=0.5,
         label='petal_length',
         color='yellow')
  
plt.hist(data['sepal_length'], 
         alpha=0.5,
         label='sepal_length',
         color='purple')
  
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()

Por lo tanto, en este artículo, aprendimos cómo trazar histogramas superpuestos usando Matplotlib , cómo establecer sus valores de transparencia y personalizar sus colores.