Matplotlib Python의 라이브러리이며 NumPy 라이브러리의 수치 수학 확장입니다. 파이플롯 MATLAB과 유사한 인터페이스를 제공하는 Matplotlib 모듈에 대한 상태 기반 인터페이스입니다.
Matplotlib 히스토그램
히스토그램은 일부 그룹의 형태로 제공되는 데이터를 나타내는 데 사용됩니다. 이는 수치 데이터 분포를 그래픽으로 표현하는 정확한 방법입니다. X축은 빈 범위를 나타내고 Y축은 빈도에 대한 정보를 제공하는 일종의 막대 그래프입니다. Python의 Matplotlib 라이브러리는 Pyplot을 사용하여 히스토그램을 생성하는 쉬운 방법을 제공합니다.
jfx 자바 튜토리얼
Matplotlib pyplot.hist() 구문
파이썬에서 hist() 함수 Matplotlib 라이브러리의 pyplot에서 히스토그램을 그리는 데 사용됩니다.
통사론: matplotlib.pyplot.hist(x, bins=없음, 범위=없음, 밀도=False, 가중치=없음, cumulative=False, 하단=없음, histtype='bar', align='mid', 방향='수직', rwidth=없음, 로그=False, 색상=없음, label=없음, stacked=False, *, 데이터=없음, **kwargs)
매개변수: 이 방법은 아래에 설명된 다음 매개변수를 허용합니다.
x : 이 매개변수는 데이터의 순서입니다. bins : 이 매개변수는 선택적 매개변수이며 정수, 시퀀스 또는 문자열을 포함합니다. range : 이 매개변수는 선택적 매개변수이며 빈의 하한 및 상한 범위입니다. Density : 이 매개변수는 선택적 매개변수이며 부울 값을 포함합니다. Weights : 이 매개변수는 선택적 매개변수이며 x와 동일한 모양의 가중치 배열입니다. 하단 : 이 매개변수는 각 저장소의 하단 기준선 위치입니다. histtype : 이 매개변수는 선택적 매개변수이며 히스토그램 유형을 그리는 데 사용됩니다. {'bar', 'barstacked', 'step', 'stepfilled'} align: 이 매개변수는 선택적 매개변수이며 히스토그램이 표시되는 방식을 제어합니다. {'left', 'mid', 'right'} rwidth: 이 매개변수는 선택적 매개변수이며 Bin 너비의 일부로 표시되는 막대의 상대적 너비입니다. 로그: 이 매개변수는 선택적 매개변수이며 다음 작업에 사용됩니다. 히스토그램 축을 로그 눈금 색상으로 설정: 이 매개변수는 선택적 매개변수이며 색상 사양 또는 색상 사양 시퀀스(데이터세트당 하나씩)입니다. label : 이 매개변수는 선택적 매개변수이며 문자열 또는 여러 데이터세트와 일치하는 문자열 시퀀스입니다. normed : 이 매개변수는 선택적 매개변수이며 부울 값을 포함합니다. 대신 밀도 키워드 인수를 사용합니다.
보고: 이는 다음을 반환합니다.
n : 히스토그램 저장소의 값을 반환합니다. bins : bin의 가장자리를 반환합니다. 패치 : 히스토그램을 생성하는 데 사용된 개별 패치 목록을 반환합니다.
Matplotlib에서 히스토그램 만들기
Python의 Matplotlib 라이브러리를 사용하면 다양한 유형의 히스토그램을 만들 수 있습니다. hist() 함수의 기능을 더 잘 이해하기 위해 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.
예시 1:
이 예에서는 기본 매개변수와 함께 hist() 함수를 사용하여 간단한 히스토그램을 생성합니다. '기본 매개변수'라는 용어는 데이터를 Matplotlib의 hist() 함수에 매개변수로 전달하고 다른 모든 매개변수는 기본값을 얻음을 의미합니다.
파이썬3
# import module> import> matplotlib.pyplot as plt> # create data> data>=> [>32>,>96>,>45>,>67>,>76>,>28>,>79>,>62>,>43>,>81>,>70>,> >61>,>95>,>44>,>60>,>69>,>71>,>23>,>69>,>54>,>76>,>67>,> >82>,>97>,>26>,>34>,>18>,>16>,>59>,>88>,>29>,>30>,>66>,> >23>,>65>,>72>,>20>,>78>,>49>,>73>,>62>,>87>,>37>,>68>,> >81>,>80>,>77>,>92>,>81>,>52>,>43>,>68>,>71>,>86>]> # create histogram> plt.hist(data)> # display histogram> plt.show()> |
>
>
산출:
기본 매개변수가 있는 hist()를 사용한 히스토그램
window.open 자바스크립트
예 2:
이 예에서는 Matplotlib의 hist() 함수를 사용하여 히스토그램을 만들고 빈, 색상, 밀도 등과 같은 필수 매개변수를 전달합니다. 또한 pyplot.plot() 함수를 사용하여 그래프에 점선을 그렸습니다.
파이썬3
# Implementation of matplotlib function> import> matplotlib> import> numpy as np> import> matplotlib.pyplot as plt> > np.random.seed(>10>*>*>7>)> mu>=> 121> sigma>=> 21> x>=> mu>+> sigma>*> np.random.randn(>1000>)> > num_bins>=> 100> > n, bins, patches>=> plt.hist(x, num_bins,> >density>=> 1>,> >color>=>'green'>,> >alpha>=> 0.7>)> > y>=> ((>1> /> (np.sqrt(>2> *> np.pi)>*> sigma))>*> >np.exp(>->0.5> *> (>1> /> sigma>*> (bins>-> mu))>*>*>2>))> plt.plot(bins, y,>'--'>, color>=>'black'>)> plt.xlabel(>'X-Axis'>)> plt.ylabel(>'Y-Axis'>)> plt.title(>'matplotlib.pyplot.hist() function Example
'>,> >fontweight>=> 'bold'>)> plt.show()> |
자바 데이터 구조
>
>
산출:
matplotlib.pyplot.hist() 함수를 사용한 간단한 히스토그램
예시 3:
이 예에서는 matplotlib.pyplot.hist() 함수를 사용하여 다양한 속성을 가진 히스토그램을 생성합니다. 히스토그램 막대의 막대에 대한 특정 색상 세트를 정의합니다.
파이썬3
# Implementation of matplotlib function> import> matplotlib> import> numpy as np> import> matplotlib.pyplot as plt> > np.random.seed(>10>*>*>7>)> n_bins>=> 20> x>=> np.random.randn(>10000>,>3>)> > colors>=> [>'green'>,>'blue'>,>'lime'>]> plt.hist(x, n_bins, density>=> True>,> >histtype>=>'bar'>,> >color>=> colors,> >label>=> colors)> plt.legend(prop>=>{>'size'>:>10>})> plt.title(>'matplotlib.pyplot.hist() function Example
'>,> >fontweight>=> 'bold'>)> plt.show()> |
java char를 문자열로 변환하는 방법
>
>
산출:
matplotlib.pyplot.hist() 함수를 사용한 히스토그램