数据可视化 - 多个直方图

 注意事项：

数据data后，自动统计data内部重复元素的个数作为直方图的y轴，从小到大的元素自动排列作为直方图的x轴。

import os;import glob; import sys
import numpy as np
import scipy.ndimage as ndimage
from tqdm import tqdm, trange
import matplotlib.pyplot as plt

def multi_hist(data, title="hospital_patient", xlabel="hospitals", ylabel="patients", bins=16):
    # data : shape = M*N
   # assert len(np.shape(data))==2, r"数据要二维度的"
    title = r"Histogram with '{}' bins".format(title)
    xlabel = r"{}_({})".format(xlabel, "M")
    ylabel = r"{}_({})".format(ylabel, "M")
    num = len(data)
    label = [r"bar. - {}".format(str(i)) for i in range(num)]
    color = [j for i,j in zip(range(num), ['r', 'g', 'b', 'y'])]
    plt.hist(                 ## 绘制数据直方图
        x = data,             # 输入数据 - 自动统计相同元素出现的数量
        bins = bins,          # 指定直方图的条形数为20个
        edgecolor = 'w',      # 指定直方图的边框色
        color = color,        # 指定直方图的填充色
        label = label,        # 为直方图呈现图例
        density = False,      # 是否将纵轴设置为密度，即频率
        alpha = 0.8,          # 透明度
        rwidth = 1,           # 直方图宽度百分比：0-1
        stacked = True)       # 当有多个数据时，是否需要将直方图呈堆叠摆放，默认水平摆放
    # 显示图例
    plt.title(label=title)
    plt.xlabel(xlabel=xlabel)
    plt.ylabel(ylabel=ylabel)
    plt.legend()
    # 显示图形
    plt.show()
    pass

sample1 = [0,0,0,1,2,2,4,5,3,6,6,6,6,6,10,10,10,15,15]
sample2 = [0,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,9]
data = [sample1, sample2]
multi_hist(data, title="hospital_patient", xlabel="hospitals", ylabel="patients")