【Matplotlib】ヒストグラムを表示する方法 (hist, hist2d, PercentFormatter)

ヒストグラムの作成に戸惑っていませんか？データの分布やパターンを理解するために，正確なヒストグラムを作成することが重要です

縦軸に度数，横軸に階級をとる統計グラフの1種で，柱状図，度数分布図とも呼ばれます

この記事では，Matplotlibのhist，hist2d，PercentFormatterなどの機能を使って，正確なヒストグラムを簡単に作成する方法を解説します。

読み終えた後は，自身のデータに合わせてヒストグラムを作成できるようになります。データの頻度や密度の傾向を把握し，重要な特性を発見することができます。

一般的なヒストグラム (Axes.hist)

ヒストグラムの描画にはAxes.hist関数の第1引数に1次元配列を指定します

下記のタブにコードとフローチャートの解説をしています

# step1 再現性のある乱数発生器を作成
rng = np.random.default_rng(19680801)

# step2 データの生成
N_points = 100000
n_bins = 20
dist1 = rng.standard_normal(N_points)

# step3 グラフフレームを作成
fig, ax = plt.subplots()

# step4 ヒストグラムを描画
ax.hist(dist1, bins=n_bins)
ax.set_xlabel('X label')
ax.set_ylabel('Y label')
ax.set_title(r'A Simple Histogram')

plt.show()

度数ごとに色分けされたヒストグラム

ヒストグラムを度数に応じて色分けを行い，わかりやすくします

下記のタブにコードとフローチャートの解説をしています

# step4 ヒストグラムを描画
# Nは各ビン数，binsはビンの下限値
N, bins, patches = ax.hist(dist1, bins=n_bins)

# step5 色設定のための準備
# 高さで色分け
fracs = N / N.max()
# カラーマップの全範囲でデータを0〜1に正規化
norm = colors.Normalize(fracs.min(), fracs.max())

# step6 色の設定
# オブジェクトをループして，それぞれの色を設定
for thisfrac, thispatch in zip(fracs, patches):
    color = plt.cm.viridis(norm(thisfrac))
    thispatch.set_facecolor(color)

plt.show()

2次元のヒストグラム (Axes.hist2d)

Axes.hist2d関数を用いると，2つのデータセットを使った，2次元のヒストグラムを表示できます

Axes.hist2dには配列を2つ指定します

# 2つ目の正規分布データを生成する
dist2 = 0.4 * rng.standard_normal(N_points) + 5

# step4 2次元のヒストグラムを描画
ax.hist2d(dist1, dist2)

plt.show()

縦軸をパーセントにしたヒストグラム (density)

縦軸を度数からパーセント表示にしたヒストグラムの表示方法です

Axes.hist関数でdensityをTrueにすると，確率密度となり，最大値が1になります

matplotlib.ticker.PercentFormatterでy軸をパーセント表示に置き換えています

# step4 ヒストグラムを描画
# density=Trueにすると確率密度になります
ax.hist(dist1, bins=n_bins, density=True)

# Y軸をパーセンテージ表示にフォーマット
ax.yaxis.set_major_formatter(PercentFormatter(xmax=1))

plt.show()

階段状のヒストグラム (histtype=step)

Axes.histの引数であるhisttypeに’step’を使うと階段状のヒストグラムを作成できます

データが1次元配列の場合は，histtypeにbar, barstacked, stepfilledのいずれも同じになります

# step4 ヒストグラムを描画
ax.hist(dist1, bins=n_bins, histtype='step')

plt.show()

複数のデータセットを持つヒストグラム

複数のデータセット（2次元配列）を指定した際のヒストグラムを描画することも可能です

グラフを積み上げるか，横に並べるかの2つの方法で表現できます

2次元配列のデータには下記を使用しました

# 100000行3列の2次元配列
dist1 = rng.standard_normal(size=(N_points, 3))

データセットを横に並べる (histtype=bar)

histtypeにbarを指定（デフォルト）すると，横にデータセットが並びます

# step4 ヒストグラムを描画
ax.hist(dist1, bins=n_bins)

plt.show()

塗りつぶしてデータを積み重ねる (histtype=barstacked)

histtypeにbarstackedを指定すると，データセットが積み重なります

# step4 ヒストグラムを描画
ax.hist(dist1, bins=n_bins, histtype='barstacked')

plt.show()

塗りつぶさずにデータセットを積み重ねる (stacked)

histtypeにstepを指定してstacked=Trueとすると，塗りつぶさずにデータセットが積み重なります

# step4 ヒストグラムを描画
ax.hist(dist1, bins=n_bins, histtype='step', stacked=True)

plt.show()

参考文献

ヒストグラムの基本

ヒストグラムの種類の設定（histtype）

複数のデータを持ったヒストグラム