如何在Matplotlib单图中绘制多个密度函数？

问题核心：每次调用df.plot.density()时，pandas默认会创建新的绘图窗口。要将多个密度函数合并到同一图中，关键是指定同一个Axes对象供所有绘图调用复用。

具体实现方案 #

方法1：手动创建共用Axes并传入 #

先初始化一个共用的绘图轴，然后对每个数据集绘图时传入该轴：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 假设有多个数据集
df1 = pd.DataFrame({'col1': [1,2,3,4,5]})
df2 = pd.DataFrame({'col2': [2,3,4,5,6]})
df3 = pd.DataFrame({'col3': [3,4,5,6,7]})

# 创建共用的Figure和Axes
fig, ax = plt.subplots()

# 每个数据集的密度图都绘制到同一个ax上
df1.plot.density(ax=ax, label='数据集1')
df2.plot.density(ax=ax, label='数据集2')
df3.plot.density(ax=ax, label='数据集3')

# 添加图例、标题等美化设置
ax.legend()
ax.set_title('多个密度函数对比')
ax.set_xlabel('数值')
ax.set_ylabel('密度')

# 显示绘图
plt.show()

方法2：修改类方法支持Axes复用 #

如果是在类的方法中，可以调整方法让它接受ax参数，方便多次调用时复用同一轴：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

class YourClass:
    def get_probability(self, df, ax=None):
        # 若未传入ax，则新建绘图对象
        if ax is None:
            fig, ax = plt.subplots()
        # 绘制密度图到指定ax
        df.plot.density(ax=ax)
        # 返回ax供后续调用复用
        return ax

# 使用示例
obj = YourClass()
# 第一次调用创建ax
ax = obj.get_probability(df1)
# 后续调用传入同一个ax
obj.get_probability(df2, ax=ax)
obj.get_probability(df3, ax=ax)

# 添加图例和标题
ax.legend(['数据集1', '数据集2', '数据集3'])
ax.set_title('多数据集密度函数叠加')
plt.show()

原理说明 #

pandas的plot系列方法默认会自动创建新的Figure和Axes对象。通过显式指定ax参数，强制所有绘图操作在同一个Axes上渲染，从而实现多个密度函数在同一窗口中叠加显示。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Daniel