Pythonでヒストグラムを作成する

ヒストグラムはデータの分布状況を視覚的に確認するためのグラフです。テストの点数や商品の価格、アクセス数などのデータがどの範囲に集中しているのかを把握する際に利用されます。

PythonではMatplotlibライブラリを利用することで、簡単にヒストグラムを作成できます。データ分析や統計処理の基本として覚えておくと、多くの場面で役立ちます。

サンプルプログラム

import matplotlib.pyplot as plt

scores = [55, 60, 62, 65, 68, 70, 72, 75, 78, 80,
          82, 85, 88, 90, 92, 95, 97]

plt.hist(scores, bins=5)

plt.title("Score Distribution")
plt.xlabel("Score")
plt.ylabel("Frequency")

plt.show()

実行結果

テストの点数データが区間ごとに集計され、棒グラフ形式で表示されます。どの点数帯に多くのデータが存在するのかを視覚的に確認できます。

プログラムの解説

scoresには分析対象となる数値データを格納しています。plt.hist()を使用することでヒストグラムを作成できます。

binsは区間の数を指定するための引数です。今回の例では5つの区間に分割してデータを集計しています。区間数を変更することで、より細かい分布や大まかな分布を確認できます。

title()でグラフタイトルを設定し、xlabel()とylabel()で横軸と縦軸のラベルを設定しています。これによりグラフの意味が分かりやすくなります。

ヒストグラムの活用例

ヒストグラムは売上金額の分布分析、試験結果の傾向分析、アクセス数の集計結果の確認など幅広い用途で利用されています。データの偏りや集中している範囲を把握できるため、分析業務に欠かせないグラフの一つです。

まとめ

PythonのMatplotlibを利用すると、少ないコードでヒストグラムを作成できます。データの分布状況を視覚的に把握できるため、統計分析やデータ分析の基礎としてぜひ活用してみましょう。