Matplotlib 히스토그램에서 빈 크기를 조정하는 방법

다음 방법 중 하나를 사용하여 Matplotlib에서 히스토그램의 빈 크기를 조정할 수 있습니다.

방법 1: Bin 수 지정

 plt. hist (data, bins= 6 )

방법 2: 버킷 경계 지정

 plt. hist (data, bins=[0, 4, 8, 12, 16, 20])

방법 3: Bin 너비 지정

 w=2
plt. hist (data, bins=np. arange (min(data), max(data) + w, w))

다음 예에서는 이러한 각 방법을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예 1: Bin 수 지정

다음 코드는 히스토그램에 사용할 그룹 수를 지정하는 방법을 보여줍니다.

 import matplotlib. pyplot as plt

#define data
data = [1, 2, 2, 4, 5, 5, 6, 8, 9, 12, 14, 15, 15, 15, 16, 17, 19]

#create histogram with specific number of bins
plt. hist (data, edgecolor=' black ', bins= 6 ) 

더 많은 카테고리를 지정할수록 카테고리 범위는 더 좁아집니다.

예시 2: 그룹 경계 지정

다음 코드는 히스토그램에서 그룹의 실제 경계를 지정하는 방법을 보여줍니다.

 import matplotlib. pyplot as plt

#define data
data = [1, 2, 2, 4, 5, 5, 6, 8, 9, 12, 14, 15, 15, 15, 16, 17, 19]

#create histogram with specific bin boundaries
plt. hist (data, edgecolor=' black ', bins=[0, 4, 8, 12, 16, 20])

이 예에서는 각 그룹의 너비가 동일해야 한다고 지정했지만 각 그룹의 크기가 서로 다르도록 경계를 지정할 수 있습니다.

예 3: Bin 너비 지정

다음 코드는 히스토그램에서 Bin 너비를 지정하는 방법을 보여줍니다.

 import matplotlib. pyplot as plt
import numpy as np

#define data
data = [1, 2, 2, 4, 5, 5, 6, 8, 9, 12, 14, 15, 15, 15, 16, 17, 19]

#specify bin width to use
w= 2

#create histogram with specified bin width
plt. hist (data, edgecolor=' black ', bins=np. arange (min(data), max(data) + w, w))

지정한 저장소 너비가 작을수록 저장소도 좁아집니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Matplotlib에서 다른 일반적인 기능을 수행하는 방법을 설명합니다.

Matplotlib에서 플롯 크기를 늘리는 방법
Matplotlib에서 밀도 플롯을 만드는 방법
Matplotlib에서 시계열을 그리는 방법