matplotlib를 사용하여 히스토그램을 그리는 방법에 대한 Python 튜토리얼

여기에서는 Matplotlib의 개념을 소개하지 않습니다

편집자는 이전에 matplotlib를 사용하여 Python으로 얻은 꺾은선형 차트와 원형 차트 효과도 공유했습니다. 관심 있는 친구들도 아래를 클릭하여 볼 수 있습니다. 다음과 같이 Python이 matplotlib를 사용하여 히스토그램을 그리는 방법을 살펴보세요.

1. 기본 히스토그램

import matplotlib.pyplot as plt

data = [5, 20, 15, 25, 10]

plt.bar(range(len(data)), data)
plt.show()

plt.bar 함수 서명은

bar(left, height, width=0.8, bottom=None, **kwargs)

사실 왼쪽, 높이, 너비, 네 가지 매개변수입니다. 바닥의 ​​위치에 따라 실린더의 위치와 크기가 결정됩니다. 기본적으로 왼쪽은 원통의 중심 위치입니다(왼쪽 값의 의미는 정렬 매개변수를 통해 변경될 수 있음). 즉,

• (left - width / 2, bottom)은 왼쪽 하단 모서리입니다. position

• (left + width / 2, bottom + height)은 오른쪽 상단 위치입니다
  

예:

import matplotlib.pyplot as plt

data = [5, 20, 15, 25, 10]

plt.bar([0.3, 1.7, 4, 6, 7], data, width=0.6, bottom=[10, 0, 5, 0, 5])
plt.show()

2. 열 스타일 설정

(1) 색상

가능 Facecolor(또는 fc) 키워드 매개변수를 전달했습니다. 원통 색상을 설정합니다. 예:

import matplotlib.pyplot as plt

data = [5, 20, 15, 25, 10]

plt.bar(range(len(data)), data, fc='g')
plt.show()

다음과 같이 할 수 있습니다. color 키워드 매개변수를 통해 한 번에 여러 색상을 설정합니다. 예:

import matplotlib.pyplot as plt

data = [5, 20, 15, 25, 10]

plt.bar(range(len(data)), data, color='rgb') # or `color=['r', 'g', 'b']`
plt.show()

(2) 스트로크

관련 키워드 매개변수 대상:

• edgecolor 또는 ec

• linestyle 또는 ls

• linewidth 또는 lw

예:

import matplotlib.pyplot as plt

data = [5, 20, 15, 25, 10]

plt.bar(range(len(data)), data, ec='r', ls='--', lw=2)
plt.show()

(3) 채우기

hatch 키워드를 사용하여 채우기 스타일을 설정할 수 있습니다. 가능한 값은 /, , |, -, +, x, o, O, ., *입니다. 예:

import matplotlib.pyplot as plt

data = [5, 20, 15, 25, 10]

plt.bar(range(len(data)), data, ec='k', lw=1, hatch='o')
plt.show()

체크 라벨 설정

import matplotlib.pyplot as plt

data = [5, 20, 15, 25, 10]
labels = ['Tom', 'Dick', 'Harry', 'Slim', 'Jim']

plt.bar(range(len(data)), data, tick_label=labels)
plt.show()

4. 누적 히스토그램

하단 매개변수를 통해 누적 세로 막대형 차트를 그릴 수 있습니다. 예:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

size = 5
x = np.arange(size)
a = np.random.random(size)
b = np.random.random(size)

plt.bar(x, a, label='a')
plt.bar(x, b, bottom=a, label='b')
plt.legend()
plt.show()

5. 병렬 세로 막대형 차트

병렬 히스토그램 그리기는 여러 열 그룹을 그리는 것과 비슷합니다. 각 열 그룹의 위치와 크기만 제어하면 됩니다. 예:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

size = 5
x = np.arange(size)
a = np.random.random(size)
b = np.random.random(size)
c = np.random.random(size)

total_width, n = 0.8, 3
width = total_width / n
x = x - (total_width - width) / 2

plt.bar(x, a, width=width, label='a')
plt.bar(x + width, b, width=width, label='b')
plt.bar(x + 2 * width, c, width=width, label='c')
plt.legend()
plt.show()

6. 막대형 차트

barh 메소드를 사용하여 막대 차트를 그립니다. 예:

import matplotlib.pyplot as plt

data = [5, 20, 15, 25, 10]

plt.barh(range(len(data)), data)
plt.show()

plt.barh 메소드의 서명은 다음과 같습니다.

barh(bottom, width, height=0.8, left=None, **kwargs)

는 plt.bar 방식과 유사하다고 볼 수 있다. 따라서 누적막대차트와 병렬막대차트의 그리기 방법은 앞선 방법과 유사하므로 자세한 설명은 생략한다.

7. 양수 및 음수 막대 차트

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

a = np.array([5, 20, 15, 25, 10])
b = np.array([10, 15, 20, 15, 5])

plt.barh(range(len(a)), a)
plt.barh(range(len(b)), -b)
plt.show()

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