Способы создания гистограмм с помощью Python

За последний год я сталкивалась с необходимостью рисования гистограмм и столбчатых диаграмм достаточно часто для того, чтобы появилось желание и возможность об этом написать. Кроме того, мне самой довольно сильно не хватало подобной информации. В этой статье приведен обзор 3 методов создания таких графиков на языке Python.

Начнем с того, чего я сама по своей неопытности не знала очень долго: столбчатые диаграммы и гистограммы — разные вещи. Основное отличие состоит в том, что гистограмма показывает частотное распределение — мы задаем набор значений оси Ox, а по Oy всегда откладывается частота. В столбчатой диаграмме (которую в англоязычной литературе уместно было бы назвать barplot) мы задаем и значения оси абсцисс, и значения оси ординат.

Для демонстрации я буду использовать избитый набор данных библиотеки scikit learn Iris. Начнем c импортов:

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() 

Преобразуем набор данных iris в dataframe — так нам удобнее будет с ним работать в будущем.

data = pd.DataFrame(data= np.c_[iris['data'], iris['target']], columns= iris['feature_names'] + ['target']) 

Из интересующих нас параметров data содержит информацию о длине чашелистиков и лепестков и ширине чашелистиков и лепестков.

Используем Matplotlib
Построение гистограммы
Cтроим обычную гистограмму, показывающую частотное распределение длин лепестков и чашелистиков:

fig, axs = plt.subplots(1, 2) n_bins = len(data) axs[0].hist(data['sepal length (cm)'], bins=n_bins) axs[0].set_title('sepal length') axs[1].hist(data['petal length (cm)'], bins=n_bins) axs[1].set_title('petal length') 

Построение столбчатой диаграммы

Используем методы matplotlib-а, чтобы сравнить ширину листьев и чашелистиков. Это кажется удобнее всего делать на одном графике:

x = np.arange(len(data[:50]))   width = 0.35   

Для примера и в целях упрощения картинки возьмем первые 50 строк dataframe.

fig, ax = plt.subplots(figsize=(40,5)) rects1 = ax.bar(x - width/2, data['sepal width (cm)'][:50], width, label='sepal width') rects2 = ax.bar(x + width/2, data['petal width (cm)'][:50], width, label='petal width')  ax.set_ylabel('cm') ax.set_xticks(x) ax.legend()

Используем методы seaborn

На мой взгляд, многие задачи по построению гистограмм проще и эффективнее выполнять с помощью методов seaborn (кроме того, seaborn выигрывает еще и своими графическими возможностями, на мой взгляд).

Я приведу пример задач, решающихся в seaborn с помощью одной строчки кода. Особенно seaborn выигрышный, когда надо построить распределение. Скажем, нам надо построить распределение длин чашелистиков. Решение этой задачи таково:

sns_plot = sns.distplot(data['sepal width (cm)']) fig = sns_plot.get_figure() 

Если же вам необходим только график распределения, сделать его можно так:

snsplot = sns.kdeplot(data['sepal width (cm)'], shade=True) fig = snsplot.get_figure() 

Подробнее о построении распределений в seaborn можно почитать тут. Pandas-гистограммы

Здесь все просто. На самом деле, это оболочка matplotlib.pyplot.hist(), но вызов функции через pd.hist() иногда удобнее менее поворотливых конструкций matplotlib-a. В документации библиотеки pandas можно прочитать больше. Работает это так:

h = data['petal width (cm)'].hist() fig = h.get_figure() 

Спасибо, что прочитали до конца! Буду рада отзывам и комментариям!