以防你有pandas (import pandas as pd)或者可以使用它:

test = pd.DataFrame([[random.gauss(3,1) for _ in range(400)], 
                     [random.gauss(4,2) for _ in range(400)]])
plt.hist(test.values.T)
plt.show()

你应该使用hist返回值中的bin:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

foo = np.random.normal(loc=1, size=100) # a normal distribution
bar = np.random.normal(loc=-1, size=10000) # a normal distribution

_, bins, _ = plt.hist(foo, bins=50, range=[-6, 6], normed=True)
_ = plt.hist(bar, bins=bins, alpha=0.5, normed=True)

以防你有pandas (import pandas as pd)或者可以使用它:

test = pd.DataFrame([[random.gauss(3,1) for _ in range(400)], 
                     [random.gauss(4,2) for _ in range(400)]])
plt.hist(test.values.T)
plt.show()

受到Solomon的答案的启发，但要坚持这个与直方图有关的问题，一个干净的解决方案是:

sns.distplot(bar)
sns.distplot(foo)
plt.show()

确保先绘制较高的直方图，否则需要设置plot .ylim(0,0.45)，这样较高的直方图就不会被切掉。

这里有一个工作示例:

import random
import numpy
from matplotlib import pyplot

x = [random.gauss(3,1) for _ in range(400)]
y = [random.gauss(4,2) for _ in range(400)]

bins = numpy.linspace(-10, 10, 100)

pyplot.hist(x, bins, alpha=0.5, label='x')
pyplot.hist(y, bins, alpha=0.5, label='y')
pyplot.legend(loc='upper right')
pyplot.show()

这个问题之前已经回答过了，但我想添加另一个快速/简单的解决方法，可能会帮助其他访问者解决这个问题。

import seasborn as sns 
sns.kdeplot(mydata1)
sns.kdeplot(mydata2)

这里有一些比较kde和直方图的有用示例。