Producción de múltiples histogramas uno al lado del otro

Este ejemplo traza histogramas horizontales de diferentes muestras a lo largo de un eje x categórico. Además, los histogramas se trazan para que sean simétricos con respecto a su posición x, lo que los hace muy similares a los trazados de violín.

Para hacer este diagrama altamente especializado, no podemos usar el hist método estándar. En su lugar, usamos barhpara dibujar las barras horizontales directamente. Las posiciones verticales y las longitudes de las barras se calculan a través de la np.histogramfunción. Los histogramas para todas las muestras se calculan utilizando el mismo rango (valores mínimo y máximo) y el número de contenedores, de modo que los contenedores para cada muestra estén en las mismas posiciones verticales.

La selección de diferentes recuentos y tamaños de contenedores puede afectar significativamente la forma de un histograma. Los documentos de Astropy tienen una gran sección sobre cómo seleccionar estos parámetros: http://docs.astropy.org/en/stable/visualization/histogram.html

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(19680801)
number_of_bins = 20

# An example of three data sets to compare
number_of_data_points = 387
labels = ["A", "B", "C"]
data_sets = [np.random.normal(0, 1, number_of_data_points),
             np.random.normal(6, 1, number_of_data_points),
             np.random.normal(-3, 1, number_of_data_points)]

# Computed quantities to aid plotting
hist_range = (np.min(data_sets), np.max(data_sets))
binned_data_sets = [
    np.histogram(d, range=hist_range, bins=number_of_bins)[0]
    for d in data_sets
]
binned_maximums = np.max(binned_data_sets, axis=1)
x_locations = np.arange(0, sum(binned_maximums), np.max(binned_maximums))

# The bin_edges are the same for all of the histograms
bin_edges = np.linspace(hist_range[0], hist_range[1], number_of_bins + 1)
heights = np.diff(bin_edges)
centers = bin_edges[:-1] + heights / 2

# Cycle through and plot each histogram
fig, ax = plt.subplots()
for x_loc, binned_data in zip(x_locations, binned_data_sets):
    lefts = x_loc - 0.5 * binned_data
    ax.barh(centers, binned_data, height=heights, left=lefts)

ax.set_xticks(x_locations, labels)

ax.set_ylabel("Data values")
ax.set_xlabel("Data sets")

plt.show()

Referencias

En este ejemplo se muestra el uso de las siguientes funciones, métodos, clases y módulos:

• matplotlib.axes.Axes.barh/matplotlib.pyplot.barh