이번 포스트에서는 파이썬의 SciPy 라이브러리를 활용하여 학습시간 데이터의 히스토그램을 그리는 방법을 알아보겠습니다. 히스토그램은 데이터의 분포를 시각화하는데 유용한 그래프입니다.

필요한 패키지 설치하기

먼저, SciPy 라이브러리를 사용하기 위해 해당 패키지를 설치해야 합니다. 아래의 명령어로 패키지를 설치할 수 있습니다.

pip install scipy

데이터 불러오기

이번 예제에서는 학습시간 데이터를 사용할 것입니다. 데이터셋을 불러오기 위해 pandas 패키지를 함께 사용하겠습니다. 필요한 패키지를 임포트하고 데이터를 불러오는 코드는 다음과 같습니다.

import pandas as pd

# CSV 파일 불러오기
data = pd.read_csv('학습시간.csv')

# 학습시간 데이터 추출
study_time = data['학습시간']

히스토그램 그리기

이제 scipy.stats 모듈에서 제공하는 histogram 함수를 사용하여 히스토그램을 그릴 수 있습니다. histogram 함수는 데이터와 데이터 구간(bin) 개수를 인자로 받습니다. 아래의 코드는 학습시간 데이터를 10개의 구간으로 나누어 히스토그램을 그리는 예제입니다.

from scipy.stats import histogram

# 히스토그램 그리기
hist, bin_edges = histogram(study_time, bins=10)

# 그래프 출력
import matplotlib.pyplot as plt
plt.bar(bin_edges[:-1], hist, width=0.8)
plt.xlabel('학습시간')
plt.ylabel('빈도')
plt.show()

결과 확인하기

위 코드를 실행하면, 학습시간 데이터의 히스토그램이 그려집니다. 각 구간(bin)별로 데이터가 얼마나 분포되어 있는지를 확인할 수 있습니다.

이제 SciPy를 사용하여 학습시간 데이터의 히스토그램을 그리는 방법을 알아보았습니다. 히스토그램은 데이터 분포를 시각화하여 데이터 분석에 도움을 줄 수 있는 강력한 도구입니다.