Matplotlib에서 상대 빈도 히스토그램을 만드는 방법

상대도수 히스토그램은 데이터 세트에 있는 값의 상대도수를 표시하는 그래프입니다.

다음 구문을 사용하여 Python의 Matplotlib에서 상대 빈도 히스토그램을 만들 수 있습니다.

 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))

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: Matplotlib에서 상대 빈도 히스토그램 생성

다음 코드는 Matplotlib에서 일반 빈도 히스토그램을 생성하는 방법을 보여줍니다.

 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 ') 

x축은 데이터 값에 대한 빈을 나타내고, y축은 각 빈의 빈도를 나타냅니다.

다음 코드를 사용하여 y축에 상대 빈도를 표시할 수 있습니다.

 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)) 

이제 y축에 상대 빈도가 표시됩니다.

예를 들어 데이터 세트에는 총 15개의 값이 있습니다.

따라서 그래프에서 가장 높은 막대의 y축에 빈도 4를 표시하는 대신 이제 y축에 4/15 = 0.2667 이 표시됩니다.

Matplotlib의 PercentFormatter() 함수를 사용하여 y축의 값을 백분율로 표시할 수도 있습니다.

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())

이제 y축에 상대 빈도가 백분율로 표시됩니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Matplotlib에서 다른 일반적인 그래프를 만드는 방법을 설명합니다.

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