Matplotlib) Histograms(히스토그램) 차트 그리기

 

- 주어진 각 구간 내에 위치하는 관측치 수를 보여주는 그래프이다

- 빈도 분포를 보여주는 그래프이다
- 일정한 해당 구간에 포함되는 데이터의 분포를 알 수 있다

- 일정 구간을 bin이라고 하며 구간이 여러개면 복수형으로 bins라고 한다

- 히스토그램은 똑같은 데이터를 가지고 bin을 어떻게 설정하느냐에 따라서 차트모양이 달라지며 해석이 달라진다

 

 

 

df

	id	species	hp	attack	defense	speed
0	1	bulbasaur	45	49	49	45
1	2	ivysaur	60	62	63	60
2	3	venusaur	80	82	83	80
3	4	charmander	39	52	43	65
4	5	charmeleon	58	64	58	80
...	...	...	...	...	...	...
802	803	poipole	67	73	67	73
803	804	naganadel	73	73	73	121
804	805	stakataka	61	131	211	13
805	806	blacephalon	53	127	53	107
806	807	zeraora	88	112	75	143

 

 

plt.hist(data=df,x='speed', rwidth=0.9, bins = 20)
plt.show()

 

# rwidth는 막대의 너비를 뜻하며, 0.9로 설정하면 막대의 폭이 전체 가로폭의 90%를 차지하게 된다

# bins의 개수는 기본이 10개 구간이다. 이 구간의 갯수를 설정할 수 있다

 

 

# 구간의 범위를 직접 설정하려면, 데이터의 최소값, 최대값을 알아야 한다

df['speed'].describe()

count    807.000000
mean      65.830235
std       27.736838
min        5.000000
25%       45.000000
50%       65.000000
75%       85.000000
max      160.000000
Name: speed, dtype: float64

 

 

my_bins = np.arange(5,160+5,5)

 

plt.hist(data=df,x='speed', rwidth=0.9, bins = my_bins )
plt.savefig('hist2.png')
plt.show()

 

 

Subplots

-한번에 여러개의 그래프를 보여준다

 

plt.figure( figsize = (12, 5) ,  ) 
# figsize 매개변수는 그래프 전체의 총 사이즈를 조절할 수 있다. 
# 두 그래프가 들어가므로 가로 사이즈를 넓게 하였다

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.hist(data=df, x='speed', rwidth=0.9 )
plt.title('speed hist. bins 10')
plt.xlabel('Speed')
plt.ylabel('# of Characters')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.title('speed hist. bins 20')
plt.xlabel('Speed')
plt.ylabel('# of Characters')

plt.hist(data=df,x='speed', rwidth=0.9, bins = 20)

plt.show()