Matplotlibで離散値のヒストグラムを描く方法

Matplotlibを使って離散値（とびとびの値）のデータからヒストグラムを作成するには、hist()メソッドを利用します。この記事では、具体的な手順とサンプルコードをわかりやすく解説します。

手順

• figure.figsizeで図のサイズを設定し、figure.autolayoutを有効にして、サブプロット間や周囲の余白を自動調整します。

• ヒストグラムとして可視化したい離散値のリストを作成します。

• hist()メソッドを使ってデータをプロットします。このとき、bins引数にデータの長さを指定し、edgecolor='black'で各バーの枠線を黒色にすると、離散的な値が見やすくなります。

• show()メソッドを呼び出して、図を画面に表示します。

サンプルコード

from matplotlib import pyplot as plt

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

data = [1, 4, 2, 3, 5, 9, 6, 7]
plt.hist(data, bins=len(data), edgecolor='black')
plt.show()

実行結果

上記のコードを実行すると、8個の離散値それぞれに対応したビンを持つヒストグラムが表示されます。各バーは黒い枠線で区切られているため、どの値が何回出現したかが一目で把握できます。

ポイント解説

離散値の場合、連続値とは異なり値そのものが意味を持つため、ビンの数をデータの要素数と一致させることで、各値ごとの出現頻度を正確に表現できます。edgecolorを指定しないと隣接するバーがつながって見えてしまうため、視認性を高めるために黒色などの枠線を設定するのがおすすめです。