記憶力がゴミなので、簡単な内容になりますが、Pythonの描画関係のプログラムについて書かせていただければと思います。
本記事では、私の経験上、特に必要だった描画方法に偏っておりますので、詳細は公式ドキュメントをご確認ください。
matplotlib.pyplot.hist — Matplotlib 3.6.2 documentation
seaborn.histplot — seaborn 0.12.1 documentation
ヒストグラム
matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
dat = np.random.normal(1,5,5000) # 乱数の配列を発生させる
plt.rcParams['axes.axisbelow'] = True # gridを最背面にする記述
plt.grid()
#pyplotにより求めた級数でヒストグラムを描画
plt.hist(dat, bins = 100)
plt.title('data'); plt.xlabel('bin'); plt.ylabel('count')
plt.show()

seaborn
import numpy as np
import seaborn as sns; sns.set() # グラフの見た目をseabornに合わせる記述
import matplotlib.pyplot as plt
dat = np.random.normal(1,5,5000) # 乱数の配列を発生させる
sns.distplot(
dat, bins=13, color='red', label='data',
kde=True, # 平滑線の表示
rug=False
)
plt.legend() # 凡例を表示
plt.show() # ヒストグラムを表示

plotly
import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.express as px
dat = np.random.normal(50,5,5000) # 乱数の配列を発生させる
df = pd.DataFrame(dat.T,columns=['dat']) # ここでは無理やりdataframeに変えている
fig = px.histogram(df, x="dat")
fig.show() # vscodeのデフォルトの設定ではブラウザ表示

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