Matplotlibでcollections.Counterを使ってヒストグラム（度数分布図）をプロットする方法

Pythonのcollections.Counterを使ってヒストグラム（度数分布）を可視化したい場合、Matplotlibのbar()メソッドを利用するのが簡単です。collections.Counter()で各要素の出現回数（頻度）を集計し、その要素をX軸、頻度を棒の高さとして棒グラフを描くことで、ヒストグラムと同じ効果が得られます。

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余白（パディング）を調整します。
• データポイントのリストを作成します。
• collections.Counter()を使って、各要素の頻度を格納した辞書 d を取得します。
• d.keys()（要素）と d.values()（頻度）を指定して、bar()メソッドで棒グラフを作成します。
• show()メソッドを呼び出して、図を表示します。

コード例

import collections
from matplotlib import pyplot as plt

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

data = [0, 1, 2, 4, 1, 3, 0, 4, 1, 4, 3, 5, 6, 5, 2]

d = collections.Counter(data)

plt.bar(d.keys(), d.values())

plt.show()

実行結果

このコードを実行すると、データ内の各値（0〜6）が出現した回数に応じた高さの棒グラフが表示されます。例えば、値「1」は3回、「4」も3回出現しているため、最も高い棒として描画されます。

補足：連続的な数値データの場合は、plt.hist(data)を使うことでビン（階級）ごとの度数を自動的に集計してヒストグラムを描くこともできます。一方、カテゴリカルなデータや離散的な値の頻度を正確に把握したい場合は、本記事のようにcollections.Counterとbar()を組み合わせる方法が有効です。