Una de las grandes ventajas de trabajar con Matplotlib es la facilidad con la que se pueden combinar múltiples gráficas en una única figura. Permitiendo simplificar las tareas de comparación de datos. Algo que no es una excepción en el caso de los histogramas, en una figura se puede mostrar varios, credos a partir de diferentes conjuntos de datos, y analizar de una forma fácil lo diferentes o similares que son estos. Veamos algunas de las opciones que existen para combinar histogramas en Matplotlib.
Incluir dos histogramas en una figura de Matplotlib
Para dibujar dos histogramas en una figura de Matplotlib solamente hay que crear uno y luego otro mediante en la misma figura con el método hist(). El resultado es una única figura con ambos histogramas, superpuesto el segundo sobre el primero. Por ejemplo, en el siguiente código se generan aleatoriamente los valores de dos distribuciones normales con diferente media y se muestran ambos histogramas en una figura.
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(0) sim_1 = np.random.normal(0, 4, 10000) sim_2 = np.random.normal(7, 4, 1000) plt.hist(sim_1, label='Simulación 1') plt.hist(sim_2, label='Simulación 2') plt.legend(loc='upper right') plt.show()
Al ejecutar este código se obtiene la siguiente figura.
Nótese que la segunda simulación contiene diez veces menos registros que la primera, uno mil en el segundo caso frente a los diez mil del primero, por lo que en la figura casi no se puede ver el segundo histograma. Si lo que se desea comprar es la densidad de datos, es necesario indicarlo a la función hist(). Mediante el parámetro density de la función hist() se puede cambiar el comportamiento de esta para que use en el eje de ordenados se incluya la densidad en lugar de la frecuencia. Así, aunque el número de muestras sea diferente, se puede comparar las densidades de ambas distribuciones. Lo que se muestra en el siguiente código.
plt.hist(sim_1, density=True, label='Simulación 1') plt.hist(sim_2, density=True, label='Simulación 2') plt.legend(loc='upper right') plt.show()
El cual produce la siguiente figura.
Visualizar los valores superpuestos al combinar histogramas en Matplotlib
En el último ejemplo el histograma del segundo conjunto de datos oculta parte del primero, dificultando el análisis de la información. Siendo este un problema para el que existen varias soluciones. Una de las opciones más sencillas es incluir un valor de alpha distinto al de la unidad, por lo que los histogramas serán parcialmente transparentes. Así, aunque se superpongan parcialmente los datos, se podrán seguir viendo la forma de todos. Lo que se consigue asignando al parámetro alpha de la función hist() un valor inferior a la unidad, como se muestra en el siguiente ejemplo.
plt.hist(sim_1, alpha=0.5, density=True, label='Simulación 1') plt.hist(sim_2, alpha=0.5, density=True, label='Simulación 2') plt.legend(loc='upper right') plt.show()
Obteniendo la siguiente figura.
Otra opción para comprar histogramas es dibujarlos con un desplazamiento, aunque es algo más complicado. En primer lugar, es necesario definir las posiciones de x en los que se dibujan las barras del histogramas y emplear este vector como entrada de la función hist(). Las posiciones son fáciles de calcular, con np.linspace() se puede indicar el valor mínimo, el máximo y el número de bins. Valores que se pueden obtener de las anteriores figuras. Ahora, solamente se tiene que llamar una vez a la función hist() pasándole como primer parámetro una lista con los distintos conjuntos de datos, la posición de los bins y las opciones que deseemos agregar. Es importante notar que los nombres de las series se han de indicar también en una lista. Por ejemplo, usando el siguiente código.
bins = np.linspace(-15, 20, 15) plt.hist([sim_1, sim_2], bins, density=True, label=['Simulación 1', 'Simulación 1']) plt.legend(loc='upper right') plt.show()
Lo que da como resultado el siguiente histograma.
Una figura que es diferente a las anteriores, ahora las barras de cada serie no ocupan todo el espacio, sino que se combinan las de las dos.
Conclusiones
En esta ocasión se ha visto algunas de las opciones existen para combinar histogramas en Matplotlib. Unas opciones que son útiles para comparar de una forma sencilla los valores en diferentes conjuntos de datos. Lo bueno de estos métodos es que se pueden extender a otros tipos de figuras, ya que no es una propiedad exclusiva de los histogramas.
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