Matplotlibのヒストグラム関数でビン（階級）の情報を取得する方法

Matplotlibでヒストグラムを作成する際、ビン（階級）ごとの詳細な情報を取得したいケースはよくあります。NumPyの histogram() 関数を組み合わせることで、各ビンの度数や境界値を簡単に取り出し、自由に可視化することができます。

ビンの情報を取得する手順

以下の手順に従うことで、Matplotlibのヒストグラムにおけるビンの情報を取得できます。

1. データとビンの境界となる数値のリストを作成します。

2. histogram() メソッドを使って、データセットのヒストグラムを計算します。

3. 計算結果から、度数（hist）とビンの境界値（edges）を取得します。

4. ヒストグラム内の頻度（割合）を求めます。

5. 手順1のビンデータと手順4の頻度データを使って棒グラフを作成します。

6. show() メソッドを呼び出して、図を表示します。

コード例

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()

コードの解説

• np.arange(-180, 181, 20) により、-180から180まで20刻みのビン境界を生成しています。

• np.histogram(a, bins) の戻り値として、各ビンに含まれるデータの個数（hist）とビンの境界値配列（edges）が返されます。これにより、ビンに関する詳細な情報を取得できます。

• freq = hist/float(hist.sum()) で、度数を全体に対する割合（頻度）に変換しています。

• plt.bar() を使って、ビンの左端に合わせてバーを揃えるため align="edge" を指定し、枠線を黒（ec="k"）、塗りつぶし色を赤に設定しています。

実行結果

このコードを実行すると、赤色の棒グラフとしてヒストグラムが表示され、各ビン（20幅の区間）ごとのデータの出現頻度がひと目でわかります。np.histogram() を使うことで、単にグラフを描くだけでなく、ビンの境界値や度数といった数値情報もプログラム内で活用できるのが大きなメリットです。