여러 데이터 세트가 있는 히스토그램(hist) 함수

여러 샘플 세트로 히스토그램을 플로팅하고 다음을 시연합니다.

• 여러 샘플 세트에서 범례 사용

• 누적 막대

• 채우기가 없는 단계 곡선

• 다양한 샘플 크기의 데이터 세트

다른 Bin 도수와 크기를 선택하면 히스토그램의 모양에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. Astropy 문서에는 이러한 매개변수를 선택하는 방법에 대한 훌륭한 섹션이 있습니다. http://docs.astropy.org/en/stable/visualization/histogram.html

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(19680801)

n_bins = 10
x = np.random.randn(1000, 3)

fig, ((ax0, ax1), (ax2, ax3)) = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

colors = ['red', 'tan', 'lime']
ax0.hist(x, n_bins, density=True, histtype='bar', color=colors, label=colors)
ax0.legend(prop={'size': 10})
ax0.set_title('bars with legend')

ax1.hist(x, n_bins, density=True, histtype='bar', stacked=True)
ax1.set_title('stacked bar')

ax2.hist(x, n_bins, histtype='step', stacked=True, fill=False)
ax2.set_title('stack step (unfilled)')

# Make a multiple-histogram of data-sets with different length.
x_multi = [np.random.randn(n) for n in [10000, 5000, 2000]]
ax3.hist(x_multi, n_bins, histtype='bar')
ax3.set_title('different sample sizes')

fig.tight_layout()
plt.show()

참조

다음 함수, 메서드, 클래스 및 모듈의 사용이 이 예제에 표시됩니다.

• matplotlib.axes.Axes.hist/matplotlib.pyplot.hist