「講義で使える統計素材」シリーズ．今回は，ヒストグラム．（相対）（累積）度数分布図．ビンの数を多くするとどうなるかも説明できます．
In [46]:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats as st
データ¶
In [47]:
x = np.random.normal(170, 10, 100)
print(x)
階級¶
In [3]:
step = 10
bins = range(140, 210, step)
度数分布¶
In [67]:
plt.figure(figsize=(4,4))
plt.ylim(0, 25)
n, bins_, patches = plt.hist(x, bins, rwidth=0.8)
plt.savefig('plot_out.svg')
累積度数分布¶
In [60]:
plt.figure(figsize=(4,4))
plt.ylim(0, 100)
n, bins, patches = plt.hist(x, bins, rwidth=0.8, cumulative=True)
plt.savefig('plot_out.svg')
相対度数分布¶
In [65]:
plt.figure(figsize=(4,4))
plt.ylim(0, 0.25)
#n, bins, patches = plt.hist(x, bins, rwidth=0.8, density=True) #合計が1にならないバグがある
n, bins = np.histogram(x, bins, density=True) #合計が1にならないバグがある
plt.bar(bins[:-1]+step/2, n/sum(n), width=step*0.8)
plt.savefig('plot_out.svg')
累積相対度数分布¶
In [62]:
plt.figure(figsize=(4,4))
plt.ylim(0, 1.0)
n, bins, patches = plt.hist(x, bins, rwidth=0.8, density=True, cumulative=True)
#plt.bar(bins[:-1]+step/2, n, width=step*0.9)
plt.savefig('plot_out.svg')
