【Jupyter Notebook】Matplotlibで２次元グラフを描こう【その３：ヒストグラム基礎編】

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今回は、Jupyter Notebook上でMatplotlibを使って、ヒストグラムの基礎的な書き方を説明していきます。
まずはじめにヒストグラムについての説明ですが、Wikipediaには以下のように説明されています。

ヒストグラム（英語: histogram[1]）とは、縦軸に度数、横軸に階級をとった統計グラフの一種で、データの分布状況を視覚的に認識するために主に統計学や数学、画像処理等で用いられる。柱図表[1]、度数分布図、柱状グラフともいう。

工業分野では、パレート図、チェックシート、管理図、特性要因図、層別法、散布図と並んで、品質管理のためのQC七つ道具として知られている。
（出典：Wikipedia)

そして、前提条件として、「Python」と「Jupyter Notebook」がインストールされている必要があります。まだインストールされていない方は、以下のリンクからぼくの別記事に移って、それぞれのインストールの方法を参照してください。

LINK：機械学習・深層学習の第一歩【Python】を実装しよう

LINK：Jupyter Notebookの使い方解説【Python学習・データ解析】

また、Matplotlibを使った２次元グラフの描き方の基礎をぼくの別記事で説明していますので、以下のリンクから参照して見てください。

LINK：【Jupyter Notebook】Matplotlibで２次元グラフを描こう【その１：折れ線グラフと散布図】

LINK：【Jupyter Notebook】Matplotlibで２次元グラフを描こう【その2：棒グラフ】

ヒストグラムの描き方

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それでは、早速ヒストグラムの描き方を説明します。

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上記のスクショがヒストグラムを描くためのコードとその出力結果です。それでは、コードを簡単に解説します。
ライン１：「numpy」のインポート。numpyは今回乱数を発生させるために必要です。
ライン２：「matplotlib」のインポート。こればないと始まりません。（笑）
ライン３：コードの直下に表を表示させるマジックコマンドです。
ライン４：グラフのスタイルを変更します。（目盛り線を入れる。）
ライン６：変数　meanに平均値、50を代入。
ライン７：変数　SDに標準偏差、10を代入。
ライン８：乱数のシード値を０に設定。（毎回同じ乱数を発生させる。）
ライン９：平均50、標準偏差10、サンプル数1000の数字を発生させ、xに代入。
ライン１１：figure()関数でFigureクラスのインスタンス作成。
ライン１２：サブプロットの配置
ライン１３：Axes.histメソッドにより、棒の幅、0.８、棒の数12で、Xのヒストグラムを作成。
ライン１５：ヒストグラムの描写。

ぼくの別記事、２次元グラフを描こうの（その１）、（その２）を読まれた方なら、問題なくわかるところも念の為、解説しておきました。
よくわからない場合は、とりあえず上記のコードを写経（そのまま写す。）してみていただき、実行できることを確信した上で、色々と修正して、いじってみてください。そうしているうちに、理解が進むと思います。やはり、読むだけではなかなか実感できず、理解しづらいので、指と頭を使って学習されること強くお勧めします。

実際のデータを使ってヒストグラムを描いてみる