Matplotlibによるグラフ作成 第2回

Matplotlibによるグラフ作成 第2回

PythonのMatplotlibを使用した基本的なグラフ作成方法を紹介する
今回は、頻度を比較するヒストグラムの作成方法を紹介する

サンプルデータ生成

2種類の正規分布を用意する

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

mean1  = 10
sigma1 = 5
N1     = 1000
data1 = np.random.normal(mean1, sigma1, N1)

mean2  = 40
sigma2 = 10
N2     = 1000
data2 = np.random.normal(mean2, sigma2, N2)

隣り合わせのヒストグラム

fig = plt.figure(figsize=(6, 5))
ax = fig.add_subplot(111)

ax.hist([data1, data2], label=['DATA1', 'DATA2'])

ax.legend()
ax.grid()
ax.set_ylabel('count')
fig.tight_layout()

積み上げヒストグラム

fig = plt.figure(figsize=(6, 5))
ax = fig.add_subplot(111)

ax.hist([data1, data2], histtype='barstacked', label=['DATA1', 'DATA2'])

ax.legend()
ax.grid()
ax.set_ylabel('count')
fig.tight_layout()

重ね書きヒストグラム

fig = plt.figure(figsize=(6, 5))
ax = fig.add_subplot(111)

ax.hist(data1, label='DATA1', alpha=1.0)
ax.hist(data2, label='DATA2', alpha=0.6)

ax.legend()
ax.grid()
ax.set_ylabel('count')
fig.tight_layout()

積み上げヒストグラムの微調整

fig = plt.figure(figsize=(6, 5))
ax = fig.add_subplot(111)

ax.hist(
    [data1, data2], bins=25, range=[-15, 75],
    histtype='barstacked', label=['DATA1', 'DATA2']
)

ax.legend()
ax.grid()
ax.set_ylabel('count')
fig.tight_layout()