Bar & Histogram


Bar plot

  • 棒グラフで表示されます.
  • # bar
    x = np.arange(10)
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 4)) # 그래프 가로 12, 세로 4
    ax.bar(x, x*2)
    x = np.random.rand(3) # 0~1 사이 숫자를 랜덤으로 3개를 뽑음.
    y = np.random.rand(3)
    z = np.random.rand(3)
    data = [x, y, z]
    fig, ax = plt.subplots()
    x_ax = np.arange(3) # 0, 1, 2
    for i in x_ax:
    ax.bar(x_ax, data[i], # x축 = x_ax, y축 = data[i] = x,y,z 위로 쌓아 올려감
    bottom=np.sum(data[:i], axis=0))  # bottom 값 (쌓아올린 시작점을 바닥부터 잡고 올라감. axis = 0, 즉 세로로 x, y, z가 쌓아 올라가도록 구성함.)
    ax.set_xticks(x_ax)  # x축에 ticks 붙임.
    ax.set_xticklabels(["A", "B", "C"]) # ticks에 라벨 붙임.

    Histogram

  • 度数分布表
  • fig, ax = plt.subplots()
    data = np.random.randn(1000) # 1000개의 data를 랜덤하게 뽑아서 사용
    ax.hist(data, bins=50) # bins = 막대. 1000개의 랜덤한 데이터를 뽑았는데 이걸 50개의 막대로 나타냄.

    [実習3]棒グラフ&ヒストグラム


    質問する

    xおよびyデータは、各スポーツ種目および第一選択学生に対する調査結果である.
    xとyデータを使用して棒グラフを描画します.zデータは1000個の正規分布の数字を含む.
    Zデータを50レベルヒストグラムに出力します.
  • 次の表を使用して、棒グラフのデータのy軸値を変更し、「≪実行|Run|emdw≫」ボタンをクリックして、図面の変更を表示します.
  • サッカー野球バスケットボールバドミントン卓球13101787
  • hist()関数でbins値を200に変更し、実行ボタンをクリックしてグラフィックの変化を表示します.
  • from elice_utils import EliceUtils
    elice_utils = EliceUtils()
    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib.font_manager as fm #matplotlib 의 pyplot으로 그래프를 그릴 때, 기본 폰트는 한글지원 하지 않기 때문에 한글을 지원하는 `나눔바른고딕`폰트로 바꾼 코드임.
    fname='./NanumBarunGothic.ttf'
    font = fm.FontProperties(fname = fname).get_name()
    plt.rcParams["font.family"] = font
    
    # Data set
    x = np.array(["축구", "야구", "농구", "배드민턴", "탁구"])
    y = np.array([18, 7, 12, 10, 8])
    z = np.random.randn(1000)
    
    fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 4))
    
    # Bar 그래프
    axes[0].bar(x, y)
    # 히스토그램
    axes[1].hist(z, bins = 50)
    
    
    # elice에서 그래프 확인하기
    fig.savefig("plot.png")
    elice_utils.send_image("plot.png")

    code

    # Data set
    x = np.array(["축구", "야구", "농구", "배드민턴", "탁구"])
    y = np.array([13, 10, 17, 8, 7])
    z = np.random.randn(1000)
    >
    fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 4))
    >
    # Bar 그래프
    axes[0].bar(x, y)
    # 히스토그램
    axes[1].hist(z, bins = 200)

    実行結果