Matplotlibでヒストグラムデータから折れ線グラフを描画する方法

Matplotlibでヒストグラムのデータをもとに折れ線グラフを描画するには、NumPyのhistogram()メソッドを使ってデータセットのヒストグラムを事前に計算しておくのが便利です。この記事では、同じデータをヒストグラムと折れ線グラフの両方で可視化する手順を解説します。

実装の手順

• 現在の図にサブプロットを追加します。nrows=2、ncols=1とし、index=1を指定します。

• NumPyのhistogram()メソッドを使用して、データセットのヒストグラム（度数とビンの境界値）を取得します。

• edgecolor='black'を指定してhist()メソッドでヒストグラムを描画します。

• インデックス2のサブプロットでは、先ほど計算したヒストグラムのデータを使用し、plot()メソッドで折れ線グラフとして描画します。

• 最後に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
plt.subplot(211)
data = np.array(np.random.rand(100))
y, binEdges = np.histogram(data, bins=100)
plt.hist(data, bins=100, edgecolor='black')
plt.subplot(212)
bincenters = 0.5 * (binEdges[1:] + binEdges[:-1])
plt.plot(bincenters, y, '-', c='black')
plt.show()

ポイント解説

np.histogram(data, bins=100)は、度数（y）とビンの境界値（binEdges）を返します。折れ線グラフを描く際は、ビンの中心位置が必要になるため、隣接する境界値の平均を取ってビン中心（bincenters）を算出しています。これにより、ヒストグラムの各バーの中央に対応する点を結んだ滑らかな折れ線グラフが得られます。

出力結果

上段には黒い枠線付きのヒストグラムが表示され、下段には同じデータをビン中心で結んだ折れ線グラフが表示されます。両者を比較することで、データ分布の形状を異なる視点から確認できます。