Hist plot – Python(matplot)

히스토그램(Hist plot) – matplot document은 데이터의 분포를 시각화하는 데 사용됩니다. 연속적인 데이터를 특정 구간(bin)으로 나누고, 각 구간에 속하는 데이터 포인트의 개수(빈도)를 막대로 표현합니다. 주로 통계 분석, 데이터 분포 확인, 이상치 탐지 등에 활용됩니다.

기본 사용법

matplotlib.pyplot.hist() 함수를 사용합니다. 주요 매개변수는 다음과 같습니다.

plt.hist(data, bins=30, color="skyblue", edgecolor="black", alpha=0.6)

Hist plot Code

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(10)
data = np.random.randn(1000)   # random Data 1000 EA

plt.hist(data, bins=30, alpha=0.75, edgecolor='black')
"""
data: The data to use for the histogram.
bins=30: Number of bins in the histogram.
alpha=0.75: Transparency of the bars.
edgecolor='black': Border color of the bars.
"""
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram Example')
plt.grid(True)  # Add grid for better visualization
plt.show()

주의사항

• bins 선택: 너무 적으면 분포를 제대로 표현하지 못하고, 너무 많으면 노이즈가 생깁니다.
• 정규화: density=True로 설정하면 확률 밀도 함수로 변환됩니다. 전체 면적이 1이 되도록 스케일링됩니다.

활용 사례

1. 데이터 분포 분석: 정규 분포, 균등 분포, 왜도/첨도 확인.
2. 이상치 탐지: 꼬리 부분에 이상치가 있는지 확인.
3. 다중 데이터 비교: 여러 데이터셋의 분포를 겹쳐서 비교.

히스토그램(Histogram)과 막대그래프(Bar Chart)는 시각적으로 유사해 보이지만 목적, 데이터 유형, 해석 방법에서 근본적인 차이가 있습니다. 사실 최근까지 차이점을 모르고 그냥 사용을 하고 있었어서 조금 정리 해봤습니다.

둘을 혼동하지 않고 상황에 맞게 사용하는 것이 중요합니다.