Python Matplotlib，从三个不等长数组创建堆叠直方图

我想创建一个堆叠的直方图。如果我有一个二维数组，由三个等长的数据集组成，这很简单。代码和图片如下：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# create 3 data sets with 1,000 samples
mu, sigma = 200, 25
x = mu + sigma*np.random.randn(1000,3)

#Stack the data
plt.figure()
n, bins, patches = plt.hist(x, 30, stacked=True, density = True)
plt.show()

然而，如果我用三个不同长度的数据集尝试类似的代码，结果是一个直方图掩盖了另一个直方图。是否有任何方法可以使用混合长度数据集进行叠加直方图

##Continued from above
###Now as three separate arrays
x1 = mu + sigma*np.random.randn(990,1)
x2 = mu + sigma*np.random.randn(980,1)
x3 = mu + sigma*np.random.randn(1000,1)

#Stack the data
plt.figure()
plt.hist(x1, bins, stacked=True, density = True)
plt.hist(x2, bins, stacked=True, density = True)
plt.hist(x3, bins, stacked=True, density = True)
plt.show()

---

这很简单。我只需要把这三个数组放到一个列表中

##Continued from above
###Now as three separate arrays
x1 = mu + sigma*np.random.randn(990,1)
x2 = mu + sigma*np.random.randn(980,1)
x3 = mu + sigma*np.random.randn(1000,1)

#Stack the data
plt.figure()
plt.hist([x1,x2,x3], bins, stacked=True, density=True)
plt.show()

• 如果是选项，则可以将阵列加载到数据框中并打印
• 使用熊猫的好处是，数据现在以一种有用的格式用于附加分析和其他绘图
• 下面的代码将为每个数组创建一个

  数据帧的
  列表
  ，然后将这些数组合并到一个列表中。
  
  这是创建长度不等的数组的数据帧的正确方法。
  
  有更多的方法从长度不等的数组创建数据帧
  
  
  对于等长数组，使用df=pd.DataFrame（{'x1'：x1，'x2'：x2，'x3'：x3}）

使用，它使用

matplotlib

作为默认打印引擎。

• matplotlib中的
  normed
  已替换为
  density

将熊猫作为pd导入
将numpy作为np导入
#创建不均匀阵列
μ，σ=200，25
np.random.seed（365）
x1=mu+sigma*np.random.randn（990,1）
x2=mu+sigma*np.random.randn（980,1）
x3=mu+sigma*np.random.randn（1000，1）
#创建数据帧；枚举用于生成列名
df=pd.concat（[pd.DataFrame（a，columns=[f'x{i}']），用于枚举（[x1，x2，x3]，1）]，轴=1）
#绘制数据
df.plot.hist（堆叠=真，箱子=30，密度=真，figsize=（10,6），网格=真）

---

分别为

x1

、

x2

和

x3

添加图例的最佳方法是什么？plt.hist（[x1，x2，x3]，bin，stacked=True，color=[“红色”，“蓝色”，“紫色”，normed=True）；plt.图例（{label1:“红色”，label2:“蓝色”，label3:“紫色”}）