Matplotlibで2つのヒストグラムのビン幅を揃える方法

Matplotlibで2つのヒストグラムを比較する際、ビン幅が異なると正確な比較ができません。そこで、データセット全体から共通のビン境界を計算することで、両方のヒストグラムのビン幅を揃えることができます。

手順

• ランダムデータ a と、正規分布に基づくデータ b を作成します。

• 共通のビン幅を定義するための変数 bins を初期化します。

• hist() メソッドを使って、a と共通ビンでヒストグラムを描画します。

• hist() メソッドを使って、b と同じ共通ビンでヒストグラムを描画します。

• 図を表示するには show() メソッドを使用します。

サンプルコード

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
a = np.random.random(100) * 0.5
b = 1 - np.random.normal(size=100) * 0.1
bins = 10
bins = np.histogram(np.hstack((a, b)), bins=bins)[1]
plt.hist(a, bins, edgecolor='black')
plt.hist(b, bins, edgecolor='black')
plt.show()

ポイント解説

このコードの重要な部分は次の行です。

bins = np.histogram(np.hstack((a, b)), bins=bins)[1]

np.hstack((a, b)) で2つのデータセットを1つに結合し、結合したデータ全体に対して np.histogram() を実行しています。その戻り値の2番目の要素（ビンの境界値の配列）を取り出すことで、両方のデータセットをカバーする共通のビン境界を作成できます。

こうして得られた共通ビンを plt.hist() の第2引数として渡すことで、2つのヒストグラムがまったく同じビン幅・ビン位置で描画され、視覚的な比較が容易になります。また、edgecolor='black' を指定すると各バーの輪郭が黒で描かれ、重なり合う領域も見分けやすくなります。

出力結果

実行すると、ランダムデータ a と正規分布データ b が同一のビン境界を持つヒストグラムとして1つの図に表示されます。これにより、分布の形状や範囲の違いを正確に比較できるようになります。