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matplotlib histogram 예제

참고: random.seed()는 임의로 사용되는 기본 의사 난수 생성기(PRNG)를 시드하거나 초기화하는 데 사용됩니다. 그것은 oxymoron 처럼 들릴 수 있습니다., 하지만 이것은 임의의 데이터를 재현 하 고 결정적 만드는 방법. 즉, 코드를 있는 그대로 복사하는 경우 생성기를 시드한 후 random.randint()에 대한 첫 번째 호출이 Mersenne Twister를 사용하여 동일한 “임의” 데이터를 생성하기 때문에 정확히 동일한 히스토그램을 얻어야 합니다. 그것으로, 야생에서 히스토그램을 만드는 행운을 빕니다. 바라건대 위의 도구 중 하나가 귀하의 요구에 적합합니다. 당신이 무엇을 하든, 그냥 원형 차트를 사용하지 마십시오. 나는 정직 할 것이다. 나는 기본 히스토그램이 못생긴 면에 조금 있다고 생각합니다. 적어도, 그것은 오히려 평범한. 데이터 탐색을 직접 수행하는 경우 괜찮지만 작업을 다른 사람에게 제공해야 하는 경우 차트를 포맷하여 더 멋지게 보이게 해야 할 수 있습니다. 이 결과는 즉시 직관적이지 않을 수 있습니다.

np.histogram()은 기본적으로 10개의 동등한 크기의 Bin을 사용하고 주파수 개수와 해당 빈 모서리의 튜플을 반환합니다. 그들은 히스토그램의 구성원이있는 것보다 하나 더 빈 가장자리가있을 것이라는 의미에서 가장자리입니다 : 히스트와 bin_edges를 이해하기 위해, 예를 살펴 보자 : 이제, 같은 Matplotlib 축에 각 히스토그램을 플롯 : 이 시점에서, 당신은 fu의 소수 이상을 보았다 파이썬 히스토그램을 플로팅하기 위해 선택할 수 있는 nctions 및 메서드입니다. 그들은 어떻게 비교합니까? 요컨대, “한 가지 크기에 맞는” 것은 없습니다. 다음은 지금까지 다룬 기능과 메서드에 대한 요약으로, 파이썬의 분포를 분해하고 나타내는 것과 관련이 있습니다: 숫자 데이터에서 히스토그램은 이미지 의 분포를 시각화하는 데에도 사용할 수 있습니다. $0$에서 $255$에 이르는 그림 요소(픽셀)의 조합에 불과합니다. 히스토그램의 x축은 빈 수를 나타내고 y축은 특정 빈의 빈도를 나타냅니다. 저장소 수는 데이터 분포를 시각화하려는 방법에 따라 달라질 수 있는 매개 변수입니다. 다음으로, 히스토그램 함수를 사용하여 히스트와 bin_edge를 반환합니다. 위의 “빈도 표”에서 이동하면 진정한 히스토그램이 먼저 값 범위를 “bin”으로 이동한 다음 각 Bin에 속하는 값 의 수를 계산합니다.

이것은 NumPy의 히스토그램 () 함수가하는 일이며, 나중에 Matplotlib 및 팬더와 같은 파이썬 라이브러리에서 볼 수있는 다른 함수의 기초입니다. 이것은 간단한 히스토그램 코드입니다. 1,100에서 정수 범위를 가져 갔고 첫 번째 매개 변수는 가장 낮고 2 번째 매개 변수는 가장 높고 마지막 매개 변수는 1에서 100 사이에 반환해야하는 숫자 수입니다. 매번 5 개의 난수를 반환하므로이 히스토그램이 다를 때마다 달라질 수 있습니다. 2D 히스토그램을 사용자 지정하는 것은 1D 케이스와 유사하므로 빈 크기 또는 색상 정규화와 같은 시각적 구성 요소를 제어할 수 있습니다. 히스토그램은 거의 모든 사람이 직관적으로 이해하는 수치 데이터 또는 이미지 데이터의 확률적 분포를 시각화하고 이해하는 훌륭한 도구입니다. 파이썬은 히스토그램을 구축하고 플로팅하기 위한 다양한 옵션을 가지고 있습니다. 파이썬에는 그래프를 만들기위한 내장 라이브러리가 거의 없으며 그러한 라이브러리 중 하나는 matplotlib입니다. 동일한 플롯에 여러 히스토그램을 플롯할 수 있습니다.

이 기능은 서로 다른 범주별로 그룹화된 연속 변수의 분포를 비교하려는 경우에 유용할 수 있습니다. 또한 히스토그램의 힘을 활용하여 문서와 자연 이미지라는 두 개의 서로 다른 이미지 도메인을 구분하는 방법을 배웠습니다. 당신은 $0$의 평균과 $ 1 $의 표준 편차를 가질 것이다 가우시안 (정상) 분포의 히스토그램을 플롯합니다. 히스토그램은 바 그래프와 정신적으로 비슷합니다.

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