ヒストグラム ― hist

導入

ヒストグラムは、データの**分布（かたより）**を見るグラフです。「テストの点は何点あたりに集中しているか」「価格帯ごとの件数」などを把握します。

説明

plt.hist(data, bins=区間数) で、値をいくつかの区間に分け、各区間の個数を棒で表します。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 平均70・標準偏差10 の点数を200人分、疑似的に生成
np.random.seed(0)
scores = np.random.normal(70, 10, 200)

plt.hist(scores, bins=15, color="skyblue", edgecolor="white")
plt.title("Score Distribution")
plt.xlabel("score")
plt.ylabel("count")
plt.show()

np.random.normal(70, 10, 200) は「平均70・ばらつき10」の値を200個作る命令です（seed を固定すると毎回同じ結果になります）。山が70あたりを中心にできていれば、多くの人が平均前後に集まっていると読めます。

bins（区間の数）を変えると、山の見え方が変わります。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(0)
data = np.random.normal(50, 15, 300)

plt.hist(data, bins=5, color="salmon", edgecolor="white")   # 粗い
plt.title("bins = 5")
plt.show()

やってみよう

bins=15 と bins=5 を切り替えて、分布の見え方の違いを確かめましょう。区間を細かくすると凸凹が、粗くするとおおまかな傾向が見えます。

演習

np.random.normal(0, 1, 500) で作った500個のデータを、bins=20 のヒストグラムにしてください。タイトルは "hist"。