为每个时间步骤绘制带有垂直直方图的线图。

Question

我试图绘制一个线条图，它显示数据集中每个时间点的平均值(假设您每天观察100个数据点，并绘制每一天的平均值)--这部分很简单。

我无法理解的是，如何将观测值的分布添加为每个时间步骤的垂直直方图。因为这可能有点难以描述，所以我绘制了一张期望输出的支持级别的油漆图：

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#Data is in x, rows are observations, columns are timesteps
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.random.rand(100,10) + np.arange(0,10)/100
plt.plot(np.mean(x,axis=0))

plt.figure()
for i in range(x.shape[1]):
    plt.hist(x[:,i], label="i")

所以我可以很容易地画出平均值，也可以很容易地画出直方图，但是我很难把它们组合成一个图。我考虑用小提琴的情节，但也没有取得任何进展。任何帮助都是非常感谢的。

Answer 1

我不太清楚你想要什么，但你想要的是这样的东西吗？当然，有些地方的曲线不正确，但也许它是接近你想要的。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import gaussian_kde

x = np.random.rand(100,10) + np.arange(0,10)/100

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot(np.mean(x,axis=0))

for i in range(x.shape[1]):
    kde = gaussian_kde(x[:,i])
    y = np.linspace(0, 1, 20)
    ax.plot(-kde(y)+i, y)

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