【PyTorch入門】torch.histc()でテンソルのヒストグラムを計算・可視化する方法

PyTorchでは、torch.histc() 関数を使うことでテンソルのヒストグラムを簡単に計算できます。この関数は、計算結果のヒストグラムをテンソルとして返します。主な引数は input（入力テンソル）、bins（ビン数）、min（最小値）、max（最大値） の4つです。min から max までの範囲が等幅のビンに分割され、各要素が対応するビンへ分類されます。なお、min 未満または max を超える要素は自動的に無視される点に注意してください。

ヒストグラム計算の手順

• 必要なライブラリをインポートします。以降のPythonサンプルでは torch と Matplotlib を使用するため、あらかじめインストールしておいてください。

• テンソルを作成し、内容を出力して確認します。

• torch.histc(input, bins=100, min=0, max=100) のように呼び出してヒストグラムを計算します。bins、min、max は目的に応じて適切な値を設定しましょう。

• 計算されたヒストグラムを出力します。

• ヒストグラムを棒グラフとして可視化します。

例1：ヒストグラムの計算

# Pythonプログラム：テンソルのヒストグラムを計算する
# 必要なライブラリをインポート
import torch
import matplotlib.pyplot as plt

# テンソルを作成
T = torch.Tensor([2,3,1,2,3,4,3,2,3,4,3,4])
print("元のテンソル T:\n",T)

# 作成したテンソルのヒストグラムを計算
hist = torch.histc(T, bins = 5, min = 0, max = 4)
print("T のヒストグラム:\n", hist)

出力結果

元のテンソル T:
    tensor([2., 3., 1., 2., 3., 4., 3., 2., 3., 4., 3., 4.])
T のヒストグラム:
    tensor([0., 1., 3., 5., 3.])

この例では、0〜4の範囲を5つのビンに分割しています。各ビンの幅は (4−0)÷5＝0.8 となり、結果として [0., 1., 3., 5., 3.] というヒストグラムが得られます。これは「0以上0.8未満の要素は0個」「0.8以上1.6未満の要素は1個」といった値の分布を表しています。

例2：ヒストグラムの可視化

# Pythonプログラム：テンソルのヒストグラムを可視化する
# 必要なライブラリをインポート
import torch
import matplotlib.pyplot as plt

# テンソルを作成
T = torch.Tensor([2,3,1,2,3,4,3,2,3,4,3,4])
print("元のテンソル T:\n",T)

# ヒストグラムを計算
hist = torch.histc(T, bins = 5, min = 0, max = 4)

# 計算したヒストグラムを棒グラフで表示
bins = 5
x = range(bins)
plt.bar(x, hist, align='center')
plt.xlabel('Bins')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

出力結果

元のテンソル T:
    tensor([2., 3., 1., 2., 3., 4., 3., 2., 3., 4., 3., 4.])