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Matplotlibヒストグラム関数でビンの情報を取得する

matplotlibヒストグラム関数のビンの情報を取得するには、次の手順を実行できます-

  • データの番号のリストを作成します とビン。

  • histogram（）を使用して、一連のデータのヒストグラムを計算します メソッド。

  • 履歴を取得する およびエッジ ヒストグラムから（ステップ2）。

  • ヒストグラムで頻度を見つけます。

  • ビンでバーを作成します （ステップ1）および周波数 （ステップ4）データ。

  • 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.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
a = [-0.125, .15, 8.75, 72.5, -44.245, 88.45]
bins = np.arange(-180, 181, 20)
hist, edges = np.histogram(a, bins)
freq = hist/float(hist.sum())
plt.bar(bins[:-1], freq, width=20, align="edge", ec="k", color='red')
plt.show()

出力

Matplotlibヒストグラム関数でビンの情報を取得する


  1. 複数の凡例エントリを含むMatplotlibヒストグラム

    複数の凡例エントリを含む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。 numpyを使用してランダムデータを作成する hist（）を使用してヒストグラムをプロットします メソッド。 各パッチの顔に色を付けるための色のリストを作成します。 パッチを繰り返し、各パッチの顔の色を設定します。 凡例を配置するためのハンドルのリストを作成します。 legend（）を使用する 複数の凡例エントリのメソッド。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 import matplotl

  2. Matplotlibを使用した離散値のヒストグラム

    matplotlibを使用して離散値のヒストグラムをプロットするには、 hist（）を使用できます。 メソッド。 ステップ 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。 離散値のリストを作成します。 hist（）を使用する bins=データの長さでデータをプロットする方法 およびedgecolor=black 。 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 plt.rcParams["figure.figsize&quo