■ヒストグラムの作成
以下のの身長および体重データについてヒストグラムを作成する。
| 身長（cm） | 160 | 165 | 165 | 170 | 170 | 170 | 175 | 175 | 180 |
| 体重（kg） | 50 | 55 | 55 | 60 | 60 | 60 | 65 | 65 | 70 |
▼実装するプログラムの概要
身長および体重データをnumpyに格納する。
seabornのdistplot()にてヒストグラム を作成する。
matplotlibのpyplotにてヒストグラムを図示する。
併せて、seabornにてグラフデザインの変更も行う。
▼使用するライブラリとメソッド
| ライブラリ | メソッド | 概要 |
|---|---|---|
| seaborn | set() | グラフのデザインを変更 |
| seaborn | distplot(データ(配列), bins=x軸の階級値(幅), color=色, kde=カーネル密度曲線の設定有無(True/False)) | ヒストグラムの設定 |
| numpy | array() | 配列をセット |
| pyplot | show() | グラフを表示 |
■サンプルコード
▼データ1（身長）
# -*- Coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
# グラフのデザイン変更
sns.set()
# 身長データを格納
tall_data = np.array([160, 165, 165, 170, 170, 170, 175, 175, 180])
# 身長データをヒストグラムにセット
sns.distplot(tall_data, bins = 5, color = 'black', kde = False)
# ヒストグラムを表示
plt.show()
▼データ2（体重）
# -*- Coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
# グラフのデザイン変更
sns.set()
# 体重データを格納
tall_data = np.array([50, 55, 55, 60, 60, 60, 65, 65, 70])
# 体重データをヒストグラムにセット
sns.distplot(tall_data, bins = 5, color = 'black', kde = False)
# ヒストグラムを表示
plt.show()■実行結果
▼データ1（身長）
▼データ2（体重）
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