히스토그램
값을 구간으로 묶어 데이터가 어떻게 분포하는지 봅니다.
소개
히스토그램은 값의 범위를 구간(bin)으로 나누고 각 구간에 들어가는 값의 개수를 셉니다. 값이 어디에 몰려 있고 얼마나 퍼져 있는지 알 수 있습니다.
bins는 범위를 몇 개의 막대로 나눌지 정합니다. 너무 적으면 모양이 가려지고, 너무 많으면 들쭉날쭉해집니다. edgecolor는 막대 사이를 구분합니다. ax.axvline은 세로선을 그리며, 여기서는 평균 위치에서 데이터의 중심을 표시합니다.
인터랙티브 시각화
구간(bin) 수와 분포를 바꿔 보세요. 구간이 너무 적으면 모양이 가려지고, 너무 많으면 들쭉날쭉해집니다.
실행 가능한 Matplotlib 예제
Matplotlib
main.py
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
rng = np.random.default_rng(3)
heights = rng.normal(165, 8, 500)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 4))
ax.hist(heights, bins=20, color="#6366f1", edgecolor="white")
ax.axvline(heights.mean(), color="#ef4444", linestyle="--", label=f"mean {heights.mean():.1f} cm")
ax.set_xlabel("Height (cm)")
ax.set_ylabel("People")
ax.set_title("Heights of 500 people")
ax.legend()
plt.show()
