[히스토그램(Histogram)] 1. Matplotlib을 이용하여 히스토그램 그리기.

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안녕하세요~ 꽁냥이에요.

 

히스토그램(Histogram)은 수치형 데이터의 분포를 시각적으로 표현해주는 고마운 친구인데요. 이번 포스팅에서는 Matplotlib을 이용하여 히스토그램을 그려보는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 여기서 다루는 내용은 다음과 같습니다.

 

1. 기본 히스토그램 그리기

2. 히스토그램 꾸미기

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   1. 기본 히스토그램 그리기

Matplotlib에서는 hist를 이용하여 히스토그램을 그릴 수 있습니다. hist의 기본적인 사용법은 다음과 같습니다.

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hist( x, bins , density=False, . . . )

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x는 히스토그램을 그릴 데이터 배열, bins는 막대기 수, density는 False인 경우 y축을 도수로, True인 경우 y축을 비율로 표시합니다. 코드를 통하여 확인해볼까요?

 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

mu, sigma = 5, 1
x = mu + sigma * np.random.randn(1000)

fig = plt.figure(figsize=(8,8)) ## 캔버스 생성
fig.set_facecolor('white') ## 배경색 설정

plt.hist(x, 20) ## 히스토그램

plt.title('Histogram')
plt.show()

 

line 4~5

히스토그램을 그릴 데이터를 생성합니다. 평균이 5, 분산이 1인 정규분포 샘플을 뽑아주었습니다.

 

lline 10

hist에 위에서 만든 샘플과 막대기 수를 인자로 넣어줍니다. 

 

위 코드를 실행하면 아래와 같이 히스토그램이 잘 그려지는 것을 확인할 수 있습니다.

 

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   2. 히스토그램 꾸미기

hist에서는 히스토그램을 꾸밀 수 있는 인자를 기본적으로 제공하고 있습니다. 히스토그램의 막대 색상은 color, 테두리 색상은 edgecolor로 지정할 수 있습니다. 꽁냥이는 히스토그램의 색상은 초록색으로하고 검정 테두리가 표시되도록 했습니다.

 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(101)
mu, sigma = 5, 1
x = mu + sigma * np.random.randn(1000)

fig = plt.figure(figsize=(8,8)) ## 캔버스 생성
fig.set_facecolor('white') ## 배경색 설정

plt.hist(x, 20, color='y', edgecolor='k') ## 히스토그램

plt.title('Histogram')
plt.show()

 

 

또한 histtype를 통해 히스토그램의 유형을 지정할 수 있습니다. histtype에 들어갈 수 있는 값은 'bar', 'barstacked', 'step', 'stepfilled'이며 기본 설정값은 'bar'입니다. 

 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(101)
mu, sigma = 5, 1
x = mu + sigma * np.random.randn(1000)

fig = plt.figure(figsize=(8,8)) ## 캔버스 생성
fig.set_facecolor('white') ## 배경색 설정

plt.hist(x, 20, histtype='bar', color='g', edgecolor='k') ## 히스토그램

plt.title('Histogram')
plt.show()

 

 

아래 그림은 histtype가 각각 'barstacked', 'step', 'stepfilled'인 경우를 나타낸 것입니다.

 

 

'barstacked'는 여러 데이터 배열에 대하여 스택 히스토그램을 그릴 때 사용되므로 데이터 배열이 1개인 경우에는 'bar'와 똑같이 동작합니다. 'step'인 경우에는 히스토그램 색상을 지정했다하더라도 하얗게 표시됩니다. 

 

이번엔 일종의 특별편인데요~!! 히스토그램에 그라디언트를 입혀보겠습니다. 먼저 색상을 골라줍니다. 색상은 구글에 'pick color'를 검색하면 맨위에 색상을 선택할 수 있는 화면이 나옵니다.

 

 

이때 빨간 네모안에 hsv 숫자를 기억해야합니다. 여기서 h=31, s=95, v=97이 됩니다. s는 사용하지 않을 것이므로 생략해도 됩니다. 

 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as mcl
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap

np.random.seed(101)
mu, sigma = 5, 1
x = mu + sigma * np.random.randn(1000)

fig = plt.figure(figsize=(8,8)) ## 캔버스 생성
fig.set_facecolor('white') ## 배경색 설정

_, bins, patches = plt.hist(x, 20) ## 히스토그램


bin_centers = 0.5*(bins[:-1]+bins[1:]) ## 막대의 위치에 따라서 색 그라디언트를 입힌다.

## 막대의 위치를 0~1로 만들어준다.
col = bin_centers - min(bin_centers) 
col /= max(col) 

## hsv 색상을 선택한다.
h = 31
v = 97
## hsv 색상을 rgb 색상으로 바꿔준다.
cv = [mcl.hsv_to_rgb((h*1/(2*180),0.2,v/100)),
      mcl.hsv_to_rgb((h*1/(2*180),1,v/100)),
      mcl.hsv_to_rgb((h*1/(2*180),0.2,v/100))]

cmap=LinearSegmentedColormap.from_list('field_cmap', cv, N=256,gamma=1)

for c, p in zip(col, patches):
    plt.setp(p, "facecolor", cmap(c))

plt.title(f'Histogram',fontsize=20)
plt.show()

 

line 23~24

앞서 선택했던 h와 v값을 지정합니다.

 

line 26~28

matplotlib은 hsv 색상을 인식하지 못합니다. 따라서 rgb로 바꾸어주어야합니다. 색상의 투명도는 s값을 이용하여 조절할 수 있습니다. s는 0~1의 값을 가지면 숫자가 커질수록 진해지고 작을 수록 투명해집니다. 꽁냥이는 히스토그램의 중앙에서 바깥으로 갈수록 밝게하려고 하므로 중앙 s값은 1로 좌우 바깥쪽에 대한 s값은 0.2로 설정하였습니다.

 

line 30

color map을 만들어줍니다. 

 

line 32~33

히스토그램에서 각 막대 위치에 대응하는 색상으로 지정해줍니다.

 

코드를 실행해보세요.

 

 

히스토그램에 그라디언트가 예쁘게 적용되었습니다. 짝짝~!!

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이번 포스팅에서는 기본적인 히스토그램을 그리는 방법과 꾸미는 방법에 대하여 알아보았습니다. 다음 포스팅에서는 여러개 히스토그램을 그리는 방법에 대하여 알아보겠습니다. 지금까지 꽁냥이의 글 읽어주셔서 감사합니다. 안녕히 계세요~!!

 

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