Python 具有相同数据的Matplotlib图形不'；t重叠

我已经生成了一些数据，并尝试将它们可视化为同一绘图中的两个图形。一个是酒吧，另一个是线

然而，由于某些原因，这些图表似乎没有重叠

这是我的密码：

这是图表

---

数据集是相同的，但是折线图向右移动了两个数据点（从4开始，而不是从2开始）。如果我分别绘制它们，它们将正确显示（都从2开始）。那么如果我把它们画在同一张图上会有什么不同呢？如何解决这个问题

我找不到比重新提供x轴数据更简单的方法。如果这是您正在使用的更大方法的代表，那么您可能需要从

pd.Series（）

绘制此数据，而不是使用列表，但此代码至少会为您提供所需的绘图。如果您使用的是Python 3，请将

iterms（）

更改为

items（）

似乎x轴的某些自动缩放发生在线形图之后，这将使两个图失去同步两个点（可能的最小值）。在绘制两个图之前，可能会禁用x轴上的自动缩放，但这似乎更困难

import collections
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# roll two 6-sided dices 500 times
dice_1 = pd.Series(np.random.randint(1, 7, 500))
dice_2 = pd.Series(np.random.randint(1, 7, 500))

dices = dice_1 + dice_2

# plotting the requency of a 2 times 6 sided dice role
fc = collections.Counter(dices)

x_axis = [key for key, value in fc.iteritems()]
y_axis = [value for key, value in fc.iteritems()]

plt.plot(x_axis, y_axis, alpha=0.6, linestyle='-', marker='o')
plt.bar(x_axis, y_axis, color='k', alpha=0.6, align='center')
plt.show()

---

这是因为序列图使用索引，将

use\u index设置为
False
将解决问题，我还建议使用
groupby
和
len
来计算每个组合的频率

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# roll two 6-sided dices 500 times
dice_1 = pd.Series(np.random.randint(1, 7, 500))
dice_2 = pd.Series(np.random.randint(1, 7, 500))
dices = dice_1 + dice_2

# returns the corresponding value of each index from dices
func = lambda x: dices.loc[x]

fc = dices.groupby(func).agg({'count': len})

ax = fc.plot(kind='line', alpha=0.6, linestyle='-',
             marker='o', use_index=False)
fc.plot(ax=ax, kind='bar', alpha=0.6, color='k')

plt.show()

结果如下所示
我认为，乔·金顿的答案中的编辑描述了这个问题。然而，现在已经5岁了，因为我怀疑这是一种可取的行为，我想知道是否有一个很好的解决办法。还在看。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# roll two 6-sided dices 500 times
dice_1 = pd.Series(np.random.randint(1, 7, 500))
dice_2 = pd.Series(np.random.randint(1, 7, 500))
dices = dice_1 + dice_2

# returns the corresponding value of each index from dices
func = lambda x: dices.loc[x]

fc = dices.groupby(func).agg({'count': len})

ax = fc.plot(kind='line', alpha=0.6, linestyle='-',
             marker='o', use_index=False)
fc.plot(ax=ax, kind='bar', alpha=0.6, color='k')

plt.show()