在Matplotlib中绘制多个直方图-颜色或并排条形图

问题：在Matplotlib中绘制多个直方图时，我无法将一个图与另一个图区分开

图像问题：** **次要问题：左侧标签'Count'部分不在图像中。为什么？

描述

我想绘制3个不同集合的直方图。每个集合都是一个0和1的数组。我想要每个的直方图，以便我可以检测数据集上的不平衡。

我将它们分开绘制，但我希望将它们一起绘制图形。

可以并排放置不同的图形，也可以，或者我甚至用谷歌搜索将其绘制为3D，但我不知道“阅读”或“看”图形并理解它是多么容易。

现在，我想在同一图形的每一侧绘制[train]，[validation]和[test]条，如下所示：

PS：我的Google搜索没有返回我可以理解的任何代码。另外，我想知道是否有人检查即时消息对我的代码是否有任何疯狂。

非常感谢你们！

代码 ：

def generate_histogram_from_array_of_labels(Y=[], labels=[], xLabel="Class/Label", yLabel="Count", title="Histogram of Trainset"):
    plt.figure()
    plt.clf()

    colors = ["b", "r", "m", "w", "k", "g", "c", "y"]

    information = []
    for index in xrange(0, len(Y)):
        y = Y[index]

        if index > len(colors):
            color = colors[0]
        else:
            color = colors[index]

        if labels is None:
            label = "?"
        else:
            if index < len(labels):
                label = labels[index]
            else:
                label = "?"

        unique, counts = np.unique(y, return_counts=True)
        unique_count = np.empty(shape=(unique.shape[0], 2), dtype=np.uint32)

        for x in xrange(0, unique.shape[0]):
            unique_count[x, 0] = unique[x]
            unique_count[x, 1] = counts[x]

        information.append(unique_count)

        # the histogram of the data
        n, bins, patches = plt.hist(y, unique.shape[0], normed=False, facecolor=color, alpha=0.75, range=[np.min(unique), np.max(unique) + 1], label=label)

    xticks_pos = [0.5 * patch.get_width() + patch.get_xy()[0] for patch in patches]

    plt.xticks(xticks_pos, unique)

    plt.xlabel(xLabel)
    plt.ylabel(yLabel)
    plt.title(title)
    plt.grid(True)
    plt.legend()
    # plt.show()

    string_of_graphic_image = cStringIO.StringIO()

    plt.savefig(string_of_graphic_image, format='png')
    string_of_graphic_image.seek(0)

    return base64.b64encode(string_of_graphic_image.read()), information

编辑

遵循哈希码的答案，此新代码：

def generate_histogram_from_array_of_labels(Y=[], labels=[], xLabel="Class/Label", yLabel="Count", title="Histogram of Trainset"):
    plt.figure()
    plt.clf()

    colors = ["b", "r", "m", "w", "k", "g", "c", "y"]
    to_use_colors = []
    information = []


    for index in xrange(0, len(Y)):
        y = Y[index]

        if index > len(colors):
            to_use_colors.append(colors[0])
        else:
            to_use_colors.append(colors[index])

        unique, counts = np.unique(y, return_counts=True)
        unique_count = np.empty(shape=(unique.shape[0], 2), dtype=np.uint32)

        for x in xrange(0, unique.shape[0]):
            unique_count[x, 0] = unique[x]
            unique_count[x, 1] = counts[x]

        information.append(unique_count)

    unique, counts = np.unique(Y[0], return_counts=True)
    histrange = [np.min(unique), np.max(unique) + 1]
    # the histogram of the data
    n, bins, patches = plt.hist(Y, 1000, normed=False, alpha=0.75, range=histrange, label=labels)


    #xticks_pos = [0.5 * patch.get_width() + patch.get_xy()[0] for patch in patches]

    #plt.xticks(xticks_pos, unique)

    plt.xlabel(xLabel)
    plt.ylabel(yLabel)
    plt.title(title)
    plt.grid(True)
    plt.legend()

正在产生这个：

-新编辑：

def generate_histogram_from_array_of_labels(Y=[], labels=[], xLabel="Class/Label", yLabel="Count", title="Histogram of Trainset"):
    plt.figure()
    plt.clf()

    information = []

    for index in xrange(0, len(Y)):
        y = Y[index]

        unique, counts = np.unique(y, return_counts=True)
        unique_count = np.empty(shape=(unique.shape[0], 2), dtype=np.uint32)

        for x in xrange(0, unique.shape[0]):
            unique_count[x, 0] = unique[x]
            unique_count[x, 1] = counts[x]

        information.append(unique_count)

    n, bins, patches = plt.hist(Y, normed=False, alpha=0.75, label=labels)

    plt.xticks((0.25, 0.75), (0, 1))

    plt.xlabel(xLabel)
    plt.ylabel(yLabel)
    plt.title(title)
    plt.grid(True)
    plt.legend()

现在可以使用，但是左侧的标签有点超出范围，我想将条形图更好地居中...我该怎么做？

结果 ：