[python] 히스토그램 그리기

11 Dec 2023

python

matplotlib 라이브러리를 활용한 히스토그램 그리기

import matplotlib.pyplot as plt

data = [1, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 6, 7, 7, 7]

plt.hist(data, bins=7, color='skyblue', edgecolor='black')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram')
plt.show()

위 코드는 matplotlib 라이브러리를 사용하여 데이터 리스트를 히스토그램으로 시각화하는 예시입니다. hist 함수를 사용하여 데이터 리스트와 구간(bin)의 개수를 지정할 수 있습니다.

seaborn 라이브러리를 활용한 히스토그램 그리기

seaborn 라이브러리를 사용하면 간편하게 히스토그램을 그릴 수 있습니다.

import seaborn as sns

data = [1, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 6, 7, 7, 7]

sns.histplot(data, kde=False, color='skyblue')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram')
plt.show()

seaborn 라이브러리의 histplot 함수를 사용하여 데이터를 히스토그램으로 표현할 수 있습니다. kde 옵션을 이용해 커널 밀도 추정(Kernel Density Estimation) 플롯을 표시하지 않도록 설정할 수 있습니다.

히스토그램 그리기를 통해 데이터의 분포를 시각적으로 파악할 수 있으며, matplotlib와 seaborn 라이브러리를 사용하여 쉽게 그릴 수 있습니다.