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Pandas/Matplotlibのクラスに対してヒストグラムをプロットする

Pandas / Matplotlibのクラスに対してヒストグラムをプロットするには、次の手順を実行できます-

  • 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。

  • Pandasデータフレームを使用して、潜在的に異種の表形式データを作成します。

  • DataFrame値からヒストグラムを作成します。

  • 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。

例

from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
df = pd.DataFrame({'a': [1, 1, 1, 1, 3],'b': [1, 1, 2, 1, 3],'c': [2, 2, 2, 1, 3],
   'd': [2, 1, 2, 1, 3],})

df.hist()
plt.show()

出力

Pandas/Matplotlibのクラスに対してヒストグラムをプロットする


  1. Matplotlibでプロットキャンバスのサイズを設定する

    matplotlibでプロットキャンバスのサイズを設定するには、次の手順を実行できます。 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。 figsizeを使用する 図のサイズを設定するには、7.50と3.50を使用します。 numpyを使用してxおよびyデータポイントを作成します。 plot（）を使用してxおよびyデータポイントをプロットします メソッド。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcPar

  2. PandasとMatplotlibを使用して複数の線グラフをプロットする

    PandasとMatplotlibを使用して複数の線グラフをプロットするには、次の手順を実行できます- 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。 Pandas DataFrameクラスを使用して、2Dの潜在的に異種の表形式データを作成します。ここで、列は x、y および方程式 。 x、方程式などの特定のインデックスで整理された再形成されたデータフレームを取得します 、および y 。 plot（）を使用します 線をプロットする方法。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import pa