Matplotlib-히스토그램
히스토그램은 숫자 데이터 분포를 정확하게 표현한 것입니다. 연속 변수의 확률 분포 추정치입니다. 일종의 막대 그래프입니다.
히스토그램을 구성하려면 다음 단계를 따르십시오.
- Bin 값의 범위.
- 전체 값 범위를 일련의 간격으로 나눕니다.
- 각 간격에 속하는 값의 수를 계산합니다.
빈은 일반적으로 변수의 연속적이고 겹치지 않는 간격으로 지정됩니다.
그만큼 matplotlib.pyplot.hist()함수는 히스토그램을 플로팅합니다. x의 히스토그램을 계산하고 그립니다.
매개 변수
다음 표는 히스토그램에 대한 매개 변수를 나열합니다.
| 엑스 | 배열 또는 배열 시퀀스 |
| 쓰레기통 | 정수 또는 시퀀스 또는 '자동', 선택 사항 |
| 선택적 매개 변수 | |
| 범위 | 빈의 하한 및 상한 범위입니다. |
| 밀도 | True이면 반환 튜플의 첫 번째 요소는 확률 밀도를 형성하기 위해 정규화 된 개수입니다. |
| 누적 | True이면 히스토그램이 계산되며 각 빈은 해당 빈의 개수와 더 작은 값에 대한 모든 빈을 제공합니다. |
| histtype | 그릴 히스토그램 유형입니다. 기본값은 'bar'입니다.
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다음 예제는 수업에서 학생들이 얻은 마크의 히스토그램을 표시합니다. 4 개의 빈, 0-25, 26-50, 51-75 및 76-100이 정의됩니다. 히스토그램은이 범위에 속하는 학생 수를 보여줍니다.
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
fig,ax = plt.subplots(1,1)
a = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27])
ax.hist(a, bins = [0,25,50,75,100])
ax.set_title("histogram of result")
ax.set_xticks([0,25,50,75,100])
ax.set_xlabel('marks')
ax.set_ylabel('no. of students')
plt.show()플롯은 아래와 같이 나타납니다.
