[Python] Matplotlib (7) 히스토그램 그리기

히스토그램 (Histogram)은 도수분포표를 그래프로 나타낸 것으로서, 가로축은 계급, 세로축은 도수 (횟수나 개수 등)를 나타냅니다.
이번에는 matplotlib.pyplot 모듈의 hist() 함수를 이용해서 다양한 히스토그램을 그려 보겠습니다.
Keyword: plt.hist(), histogram, 히스토그램

 

 

히스토그램 기본사용

weight = [68, 81, 64, 56, 78, 74, 61, 77, 66, 68, 59, 71,
          80, 59, 67, 81, 69, 73, 69, 74, 70, 65]

plt.hist(weight)

plt.show()

- weight는 몸무게 값을 나타내는 리스트입니다.
- hist() 함수에 리스트의 형태로 값들을 직접 입력해주면 됩니다.

 

 

구간 개수 지정하기 

weight = [68, 81, 64, 56, 78, 74, 61, 77, 66, 68, 59, 71,
          80, 59, 67, 81, 69, 73, 69, 74, 70, 65]

plt.hist(weight, label= 'bins=10')
plt.hist(weight, bins=30, label='bins=30')
plt.legend()
plt.show()

- 첫번째 히스토그램은 bins 값을 지정하지 않아서 기본값인 10으로 지정되었습니다.
- 두번째 히스토그램은 bins 값을 30으로 지정했습니다.

 

 

 

눚거 히스토그램 그리기

weight = [68, 81, 64, 56, 78, 74, 61, 77, 66, 68, 59, 71,
          80, 59, 67, 81, 69, 73, 69, 74, 70, 65]

plt.hist(weight, cumulative=True, label='cumulative=True')
plt.hist(weight, cumulative=False, label='cumulative=False')
plt.legend(loc='upper left')

plt.show()

- cumulative 파라미터를 True로 지정하면 누적 히스토그램을 나타냅니다.

 

 

히스토그램 종류 지정하기

weight = [68, 81, 64, 56, 78, 74, 61, 77, 66, 68, 59, 71,
        80, 59, 67, 81, 69, 73, 69, 74, 70, 65]
weight2 = [52, 67, 84, 66, 58, 78, 71, 57, 76, 62, 51, 79,
        69, 64, 76, 57, 63, 53, 79, 64, 50, 61]

plt.hist((weight, weight2), histtype='bar')
plt.title('histtype - bar')
plt.figure()

plt.hist((weight, weight2), histtype='barstacked')
plt.title('histtype - barstacked')
plt.figure()

plt.hist((weight, weight2), histtype='step')
plt.title('histtype - step')
plt.figure()

plt.hist((weight, weight2), histtype='stepfilled')
plt.title('histtype - stepfilled')
plt.show()

- histtype은 히스토그램의 종류를 지정합니다.
- {‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’} 중에서 선택할 수 있으며, 디폴트는 ‘bar’입니다.

 

 

 

Numpy 난수의 분포 나타내기

a = 2.0 * np.random.randn(10000) + 1.0
b = np.random.standard_normal(10000)
c = 20.0* np.random.rand(5000) - 10.0

plt.hist(a, bins=100, density=True, alpha = 0.7, histtype='step')
plt.hist(b, bins=50, density=True, alpha=0.5, histtype='stepfilled')
plt.hist(c, bins=100, density=True, alpha=0.9, histtype='step')

- Numpy의 np.random.randn(), np.random.standard_normal(), np.random.rand() 함수를 이용해서 임의의 값들을 만들었습니다.
- 어레이 a는 표준편차 2.0, 평균 1.0을 갖는 정규분포, 어레이 b는 표준정규분포를 따릅니다.
- 어레이 c는 -10.0에서 10.0 사이의 균일한 분포를 갖는 5000개의 임의의 값입니다.
- density=True로 설정해주면, 밀도함수가 되어서 막대의 아래 면적이 1이 됩니다.
- alpha는 투명도를 의미합니다. 0.0에서 1.0 사이의 값을 갖습니다.