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  1. Matplotlib
    https://matplotlib.org › stable › api › _as_gen › matplotlib.pyplot.hist.htmlこの結果を翻訳する

    matplotlib.pyplot.hist — Matplotlib 3.10.8 documentation

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    How do you plot a histogram using matplotlib?
    1. Import Libraries: First, ensure you have Matplotlib and NumPy installed. Import them in your Python script:```pythonimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np```
    2. Prepare Your Data: Create or load your dataset. For example, you can generate random data:```pythondata = np.random.randn(1000) # Generate 1000 random numbers```
    3. Plot the Histogram: Use the `plt.hist()` function to create the histogram:```pythonplt.hist(data, bins=30, color='skyblue', edgecolor='black')```
      • `data`: The input data for the histogram.
      • `bins`: The number of bins (intervals) to group the data. Adjust this to see how it affects the histogram's appearance.
      • `color`: The color of the bars.
      • `edgecolor`: The color of the edges of the bars.
    4. Customize the Plot: Add titles and labels to make your histogram more informative:```pythonplt.title('Histogram of Random Data')plt.xlabel('Value')plt.ylabel('Frequency')```
    5. Show the Plot: Finally, display the histogram using:```pythonplt.show()```

    Here’s a complete example that combines all the steps:```pythonimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np

    data = np.random.randn(1000)

    plt.hist(data, bins=30, color='skyblue', edgecolor='black')

    plt.title('Histogram of Random Data')plt.xlabel('Value')plt.ylabel('Frequency')

    plt.show()```

    matplotlib.org
  1. 123

    In Matplotlib, you can control bin width in a histogram by explicitly defining the bin edges or using a fixed interval. This determines how your data is grouped and directly affects the histogram’s detail level.

    Example – Fixed Bin Width of 2:

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np

    # Sample data
    data = [1, 2, 2, 4, 5, 5, 6, 8, 9, 12, 14, 15, 15, 15, 16, 17, 19]

    # Define bin width
    bin_width = 2
    bins = np.arange(min(data), max(data) + bin_width, bin_width)

    # Create histogram
    plt.hist(data, bins=bins, edgecolor='black')
    plt.title("Histogram with Bin Width = 2")
    plt.xlabel("Value Range")
    plt.ylabel("Frequency")
    plt.show()
    コピーしました。

    Here, np.arange() generates equally spaced bin edges from the minimum to maximum value with the specified width.

    Other Ways to Control Bin Width:

    • Specify Number of Bins

    plt.hist(data, bins=6, edgecolor='black')
    コピーしました。

    This divides the range into six equal-width bins.

    • Custom Bin Edges

    plt.hist(data, bins=[0, 4, 8, 12, 16, 20], edgecolor='black')
    コピーしました。
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