条形图差异
要获得
bar类似于该
hist图的图，需要对的默认行为进行一些处理
bar。
bar
通过传递x（hist.index
）和y（hist.values
）强制使用实际x数据绘制范围。默认bar
行为是在任意范围内绘制y数据，并将x数据作为标签。- 将
width
参数设置为与x数据的实际步长相关（默认值为0.8
） - 将
align
参数设置为'center'
。 - 手动设置轴图例。
需要这些变化经由到制成
matplotlib的
bar()呼吁轴线（
ax）代替
pandas的
bar()呼吁数据（
hist）。
绘图示例
%matplotlib inlineimport numpy as npimport pandas as pdimport scipy.stats as statsimport matplotlibmatplotlib.rcParams['figure.figsize'] = (12.0, 8.0)matplotlib.style.use('ggplot')# Setup size and distributionsize = 50000distribution = stats.norm()# Create random datarv = pd.Series(distribution.rvs(size=size))# Get sane start and end points of distributionstart = distribution.ppf(0.01)end = distribution.ppf(0.99)# Build PDF and turn into pandas Seriesx = np.linspace(start, end, size)y = distribution.pdf(x)pdf = pd.Series(y, x)# Get histogram of random datay, x = np.histogram(rv, bins=50, normed=True)# Correct bin edge placementx = [(a+x[i+1])/2.0 for i,a in enumerate(x[0:-1])]hist = pd.Series(y, x)# Plot previously histogrammed dataax = pdf.plot(lw=2, label='PDF', legend=True)w = abs(hist.index[1]) - abs(hist.index[0])ax.bar(hist.index, hist.values, width=w, alpha=0.5, align='center')ax.legend(['PDF', 'Random Samples'])
