【Matplotlib】Pyplotヒストグラムのbins（ビン）指定方法とその解釈を徹底解説

Matplotlibのpyplot.hist()では、引数binsの指定方法によってヒストグラムのビン（階級）の解釈が大きく変わります。この記事では、「数値」「配列」「文字列」という3つの異なる指定方法でヒストグラムを描画し、それぞれの挙動の違いをわかりやすく解説します。

実装手順

• 図のサイズを設定し、サブプロット間および周囲のパディングを調整します。
• ヒストグラムにプロットするデータのリストを作成します。
• 現在の図にサブプロットを追加します（nrows=1、ncols=3、index=1）。
• binsに数値を指定してヒストグラムを描画します。
• 現在の図にサブプロットを追加します（nrows=1、ncols=3、index=2）。
• binsに配列を指定してヒストグラムを描画します。
• 現在の図にサブプロットを追加します（nrows=1、ncols=3、index=3）。
• binsに文字列を指定してヒストグラムを描画します。

コード例

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

data = [1, 3, 1, 4, 7, 1, 3, 5, 4, 6, 5]

plt.subplot(131)
plt.hist(data, bins=len(data))

plt.subplot(132)
plt.hist(data, bins=[1, 3, 5, 7])

plt.subplot(133)
plt.hist(data, bins='stone')

plt.show()

出力結果

各bins指定方法の解釈の違い

1. 数値を指定した場合

bins=len(data)のように整数を渡すと、データの最小値から最大値までの範囲が、指定した数の等間隔のビンに自動的に分割されます。上の例ではデータ点が11個あるため、11個のビンが作成されます。

2. 配列を指定した場合

bins=[1, 3, 5, 7]のように配列を渡すと、配列の各要素がビンの境界値（エッジ）として直接使用されます。この例では「[1, 3)」「[3, 5)」「[5, 7]」の3つのビンが作成され、データの分布を任意の区切りで細かく制御できます。

3. 文字列を指定した場合

bins='stone'のように文字列を渡すと、NumPyが提供するビン幅の自動計算アルゴリズムが適用されます。利用可能な主な方式には、'auto'、'fd'（Freedman–Diaconis則）、'scott'、'stone'、'rice'、'sturges'、'sqrt'などがあり、データの特性に応じて最適なビン数が自動的に決定されます。

このように、binsの指定方法を使い分けることで、同じデータでも見え方が大きく変わります。目的に応じて適切な指定方法を選択しましょう。