量的比較：ヒストグラム

Matplotlibで学ぶデータ可視化入門

Ariel Rokem

Data Scientist

ヒストグラム

棒グラフをもう一度

fig, ax = plt.subplots()

ax.bar("Rowing", mens_rowing["Height"].mean())

ax.bar("Gymnastics", mens_gymnastics["Height"].mean())

ax.set_ylabel("Height (cm)")
plt.show()

ヒストグラムの紹介

fig, ax = plt.subplots()

ax.hist(mens_rowing["Height"])

ax.hist(mens_gymnastics["Height"])

ax.set_xlabel("Height (cm)")
ax.set_ylabel("# of observations")
plt.show()

ラベルが必要

ax.hist(mens_rowing["Height"], label="Rowing")
ax.hist(mens_gymnastics["Height"], label="Gymnastics")
ax.set_xlabel("Height (cm)")
ax.set_ylabel("# of observations")

ax.legend()
plt.show()

ヒストグラムのカスタマイズ：ビン数の設定

ax.hist(mens_rowing["Height"], label="Rowing", bins=5)
ax.hist(mens_gymnastics["Height"], label="Gymnastics", bins=5)
ax.set_xlabel("Height (cm)")
ax.set_ylabel("# of observations")
ax.legend()
plt.show()

ヒストグラムのカスタマイズ：ビン境界の設定

ax.hist(mens_rowing["Height"], label="Rowing",
        bins=[150, 160, 170, 180, 190, 200, 210])

ax.hist(mens_gymnastics["Height"], label="Gymnastics",
        bins=[150, 160, 170, 180, 190, 200, 210])

ax.set_xlabel("Height (cm)")
ax.set_ylabel("# of observations")
ax.legend()
plt.show()

ヒストグラムのカスタマイズ：透過性

ax.hist(mens_rowing["Height"], label="Rowing",
        bins=[150, 160, 170, 180, 190, 200, 210],
        histtype="step")

ax.hist(mens_gymnastics["Height"], label="Gymnastics",
        bins=[150, 160, 170, 180, 190, 200, 210],
        histtype="step")

ax.set_xlabel("Height (cm)")
ax.set_ylabel("# of observations")
ax.legend()
plt.show()

histtype が step のヒストグラム

ヒストグラムを作成しましょう！

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