matplotlibを使用してPythonを使用してヒストグラムを作成するにはどうすればよいですか？

Matplotlibは、データの視覚化に使用される人気のあるPythonパッケージです。

データを視覚化することは、実際に数値を調べたり複雑な計算を実行したりすることなく、データで何が起こっているのかを理解するのに役立つため、重要なステップです。

定量的な洞察を聴衆に効果的に伝えるのに役立ちます。

Matplotlibは、データを使用して2次元プロットを作成するために使用されます。 Pythonアプリケーションにプロットを埋め込むのに役立つオブジェクト指向APIが付属しています。 Matplotlibは、IPythonシェル、Jupyterノートブック、SpyderIDEなどで使用できます。

Pythonで書かれています。これは、Pythonの数値PythonパッケージであるNumpyを使用して作成されています。

Pythonは、以下のコマンドを使用してWindowsにインストールできます-

pip install matplotlib

Matplotlibの依存関係は-

Python ( greater than or equal to version 3.4)
NumPy
Setuptools
Pyparsing
Libpng
Pytz
Free type
Six
Cycler
Dateutil

Matplotlibを使用してヒストグラムをプロットにプロットする方法を理解しましょう-

例

import matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(19875871)
meanVal = 125
stdDevVal = 35
x = meanVal + stdDevVal * np.random.randn(764)
num_bins = 36
fig, ax = plt.subplots()
n, bins, patches = ax.hist(x, num_bins, density=True)
y = ((1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * stdDevVal)) *
np.exp(−0.5 * (1 / stdDevVal * (bins - meanVal))**2))
ax.plot(bins, y, '−−')
ax.set_xlabel('X−axis')
ax.set_ylabel('y−axis')
ax.set_title('A simple histogram')
fig.tight_layout()
plt.show()

出力

説明

• 必要なパッケージがインポートされ、使いやすさのためにそのエイリアスが定義されています。

• データは、「ランダム」ライブラリの「シード」機能を使用して作成されます。

• 「平均」と「標準偏差」の値が定義されています。

• ビンの数、つまりヒストグラムに表示する必要のある長方形のブロックの数が定義されています。

• 「フィギュア」機能を使用して空のフィギュアを作成します。

• 「hist」関数は、ヒストグラムを作成するために使用されます。

• データは「プロット」機能を使用してプロットされます。

• set_xlabel、set_ylabel、およびset_title関数は、「X」軸、「Y」軸、およびタイトルのラベルを提供するために使用されます。

• 分布も点線で示されています。これはベル型の曲線です。

• 「表示」機能を使用してコンソールに表示されます。