使用matplotlib在python中绘制堆叠直方图

Question

我试图有效地绘制一些数据，因此我可以将其视觉化，但我遇到了一些麻烦。我有两个值。一个是离散的（0或1），并且被称为label。另一个值是0到1之间的连续值。我希望创建一个直方图，在X轴上会有很多条，例如每0.25个数据一个，所以有四个条，其中第一个条的值0-0.25，第二个0.25-0.5，第三个0.5-0.75和第四个0.75-1。

y轴然后将通过标签是否为1或0被分割，所以我们最终像这样的曲线图：

如果有任何有效的，智能的方式来拆分我的数据（而不是仅为这些值硬编码的四个条）我也会对此感兴趣，尽管这可能需要另一个问题。当我从这个运行中得到代码时，我会发布它。

我存储在numpy的阵列中两个值如下，但我不确定如何绘制的图表所示：

import numpy as np 
import pylab as P 

variable_values = trainData.get_vector('variable') #returns one dimensional numpy array of vals 
label_values = trainData.get_vector('label') 
x = alchemy_category_score_values[alchemy_category_score_values != '?'].astype(float) #removing void vals 
y = label_values[alchemy_category_score_values != '?'].astype(float) 

fig = plt.figure() 

plt.title("Feature breakdown histogram") 
plt.xlabel("Variable") 
plt.xlim(0, 1) 
plt.ylabel("Label") 
plt.ylim(0, 1) 
xvals = np.linspace(0,1,.02) 

plt.show() 

的matplotlib教程演示下面的代码大致达到我想要的，但我可以“T真正了解它是如何工作（LINK）：

P.figure() 

n, bins, patches = P.hist(x, 10, normed=1, histtype='bar', stacked=True) 

P.show() 

任何帮助是极大的赞赏。谢谢。

编辑：

现在我收到错误：

AssertionError: incompatible sizes: argument 'height' must be length 5 or scalar 

我已打印我的两个numpy的阵列和它们是等长的，一个是离散的，其他的连续的。这里是我运行代码：

x = variable_values[variable_values != '?'].astype(float) 
y = label_values[label_values != '?'].astype(float) 

print x #printing numpy arrays of equal size, x is continuous, y is discrete. Both of type float now. 
print y 

N = 5 
ind = np.arange(N) # the x locations for the groups 
width = 0.45  # the width of the bars: can also be len(x) sequence 

p1 = plt.bar(ind, y, width, color='r') #error occurs here 
p2 = plt.bar(ind, x, width, color='y', 
      bottom=x) 

plt.ylabel('Scores') 
plt.title('Scores by group and gender') 
plt.xticks(ind+width/2., ('G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5')) 
plt.yticks(np.arange(0,81,10)) 
plt.legend((p1[0], p2[0]), ('Men', 'Women')) 

plt.show() 

Answer 1

我认为，从同Matplotlib画廊this other tutorial将更加暴露你...

注意，第二系列数据已在一个额外的参数拨打电话：bottom

p1 = plt.bar(ind, menMeans, width, color='r', yerr=womenStd) 
p2 = plt.bar(ind, womenMeans, width, color='y', 
      bottom=menMeans, yerr=menStd) 

只是x和womenMeans与y取代menMeans。