Как hist () построить каждую строку массива данных массива 2d NumPy с помощью Matplotlib?

Question

У меня есть 3x10 2d ndarray, на котором я хотел бы построить сюжет matplotlib hist. Мне нужен график истории каждой строки массива в одном подзаголовке. Я попытался предоставить ndarray напрямую, но обнаружил, что matplotlib предоставит истории-графики для каждого столбца ndarray, чего я не хочу. Как я могу достичь своей цели? В настоящее время я должен явно объявлять команды hist() для каждой строки, и я бы предпочел избежать этого подхода.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

d = np.array([[1, 2, 2, 2, 3, 1, 3, 1,   2,  4, 5],
              [4, 4, 5, 5, 3, 6, 6,  7,   6,  5, 7],
              [5, 6, 7, 7, 8, 8, 9, 10, 11, 12, 10]] )

print( '\nd', d )
             
fig, ax = plt.subplots(4, 1)
dcount, dbins, dignored = ax[0].hist( d, bins=[2, 4, 6, 8, 10, 12], histtype='bar', label='d' )
d0count, d0bins, d0ignored = ax[1].hist( d[0,:], bins=[2, 4, 6, 8, 10, 12], histtype='bar', label='d0', alpha=0.2 )
d1count, d1bins, d1ignored = ax[2].hist( d[1,:], bins=[2, 4, 6, 8, 10, 12], histtype='bar', label='d1', alpha=0.2 )
d2count, d2bins, d2ignored = ax[3].hist( d[2,:], bins=[2, 4, 6, 8, 10, 12], histtype='bar', label='d2', alpha=0.2 )
ax[0].legend()
ax[1].legend()
ax[2].legend()
ax[3].legend()
print( '\ndcount', dcount )
print( '\ndbins', dbins )
print( '\ndignored', dignored )
print( '\nd0count', d0count )
print( '\nd0bins', d0bins )
print( '\nd0ignored', d0ignored )
print( '\nd1count', d0count )
print( '\nd1bins', d0bins )
print( '\nd1ignored', d0ignored )
print( '\nd2count', d0count )
print( '\nd2bins', d0bins )
print( '\nd2ignored', d0ignored )
plt.show()

фигура

Answer 1

# import needed packages
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Создание данных для построения

Используя понимание списка и numpy.random.normal:

gaussian0=[np.random.normal(loc=0, scale=1.5) for _ in range(100)]
gaussian1=[np.random.normal(loc=2, scale=0.5) for _ in range(100)]

gaussians = [gaussian0, gaussian1]

Участок только с одним историческим вызовом

for gaussian in gaussians:
    plt.hist(gaussian,alpha=0.5)
plt.show()

Результат:

введите описание изображения здесь

Answer 2

Я нашел способ попроще. Транспонировать d. То есть замените

dcount, dbins, dignored = ax[0].hist( d, bins=[2, 4, 6, 8, 10, 12], histtype='bar', label='d' )

на

dcount, dbins, dignored = ax[0].hist( d.T, bins=[2, 4, 6, 8, 10, 12], histtype='bar', label=['d0', 'd1','d2'], alpha=0.5 )

фиг1а

Я надеялся, что команда hist() matplotlib будет иметь некоторую команду для этого, но не нашла ее. Транспонирование массива numpy сработало. Интересно, это обычный способ, которым пользователь matplotlib делает это?