假设我想绘制两次相同数据的直方图：
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(8,6))
ax1,ax2 = fig.subplots(nrows=2,ncols=1)
ax1.hist(foo)
ax2.hist(foo)
ax2.set_yscale("log")
ax2.set_xlabel("foo")
fig.show()
请注意，我打电话Axes.hist twice，而且可能很贵。我想知道是否有一个easy重用第一个调用的返回值以使第二个调用便宜的方法。
In the ax.hist文档中，有一个相关的重用示例np.histogram output:
The
weights参数可用于绘制已分箱的数据的直方图，方法是将每个箱视为权重等于其计数的单个点。counts, bins = np.histogram(data) plt.hist(bins[:-1], bins, weights=counts)
我们可以使用相同的方法ax.hist因为它还返回计数和垃圾箱（以及条形容器）：
x = np.random.default_rng(123).integers(10, size=100)
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 3))
counts, bins, bars = ax1.hist(x) # original hist
ax2.hist(bins[:-1], bins, weights=counts) # rebuilt via weights params
或者，使用重建原始直方图ax.bar并重新设置宽度/对齐方式以匹配ax.hist:
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 3))
counts, bins, bars = ax1.hist(x) # original hist
ax2.bar(bins[:-1], counts, width=1.0, align='edge') # rebuilt via ax.bar
