Matplotlib で相対頻度ヒストグラムを作成する方法

相対頻度ヒストグラムは、データセット内の値の相対頻度を表示するグラフです。

次の構文を使用して、Python の Matplotlib で相対頻度ヒストグラムを作成できます。

 import matplotlib. pyplot as plt
import numpy as np

#define plotting area
fig = plt. figure ()
ax = fig. add_subplot (111)

#create relative frequency histogram
ax. hist (data, edgecolor=' black ', weights=np. ones_like (data) / len (data))

次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。

例: Matplotlib で相対頻度ヒストグラムを作成する

次のコードは、Matplotlib で通常の頻度ヒストグラムを作成する方法を示しています。

 import numpy as np
import matplotlib. pyplot as plt

#define data values
data = [8, 8, 9, 12, 13, 13, 14, 14, 15, 18, 22, 23, 24, 25, 30]

#create frequency histogram
fig = plt. figure ()
ax = fig. add_subplot (111)
ax. hist (data, edgecolor=' black ') 

X 軸はデータ値のビンを示し、Y 軸は各ビンの頻度を示します。

次のコードを使用して、y 軸に相対度数を表示できます。

 import numpy as np
import matplotlib. pyplot as plt

#define data values
data = [8, 8, 9, 12, 13, 13, 14, 14, 15, 18, 22, 23, 24, 25, 30]

#create relative frequency histogram
fig = plt. figure ()
ax = fig. add_subplot (111)
ax. hist (data, edgecolor=' black ', weights=np. ones_like (data) / len (data)) 

y 軸には相対周波数が表示されます。

たとえば、データセットには合計 15 個の値があります。

したがって、グラフ内で最も高いバーの y 軸に頻度4 を表示する代わりに、y 軸には 4/15 = 0.2667が表示されます。

Matplotlib のPercentFormatter()関数を使用して、y 軸の値をパーセンテージとして表示することもできます。

import numpy as np
import matplotlib. pyplot as plt
from matplotlib. ticker import PercentFormatter

#define data values
data = [8, 8, 9, 12, 13, 13, 14, 14, 15, 18, 22, 23, 24, 25, 30]

#create relative frequency histogram with percentages on y-axis
fig = plt. figure ()
ax = fig. add_subplot (111)
ax. hist (data, edgecolor=' black ', weights=np. ones_like (data)* 100 / len (data))
ax. yaxis . set_major_formatter (PercentFormatter())

Y 軸には相対度数がパーセンテージで表示されることに注意してください。

追加リソース

次のチュートリアルでは、Matplotlib で他の一般的なグラフを作成する方法を説明します。

Matplotlib ヒストグラムの色を変更する方法
Matplotlib ヒストグラムでビン サイズを調整する方法
Pandas DataFrame からヒストグラムを作成する方法