Comment unifier la largeur du bac lors de l'affichage de plusieurs histogrammes les uns sur les autres (matplotlib)
Contexte
Lors de l'affichage de plusieurs histogrammes de manière superposée à l'aide de la boucle for, la largeur diffère pour chaque donnée et il était difficile de comparer à moins que la largeur de la corbeille ne soit spécifiée.J'ai donc étudié comment afficher la largeur de la corbeille de manière unifiée.
- Je suis désolé si c'est difficile à lire car c'est mon propre mémo
Importer / utiliser un ensemble de données
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_wine
wine = load_wine()
df_wine = pd.DataFrame(data=wine.data, columns=wine.feature_names)
df_wine['target'] = wine.target
Utilisez le jeu de données scikit-learn wine. J'ai mis une étiquette indiquant le type de vin dans la colonne appelée cible.
Méthode
Si vous passez une liste à bins, qui est un argument de plt.hist (), un histogramme sera dessiné avec les valeurs spécifiées dans la liste comme délimiteurs d'intervalle.
(Si bins = [0,1,2,3,4], quatre sections de 0 à 1, 1 à 2, 2 à 3, 3 à 4 seront dessinées.)
En utilisant ceci, créez une liste avec np.linspace (valeur minimale, valeur maximale, nombre que vous voulez séparer) et passez-la comme argument deplt.hist ()pour chaque étiquette pour spécifier un bac commun. Faire.
↓ largeur du bac non ajustée
feature_name = 'hue'
target_names = df_wine['target'].unique()
for target in target_names:
plt.hist(df_wine[df_wine.target == target][feature_name], alpha=0.6, label=target)
plt.title(feature_name)
plt.legend()
↓ réglage de la largeur du bac disponible
feature_name = 'hue'
target_names = df_wine['target'].unique()
#N entre les valeurs maximale et minimale_Configurer pour afficher les barres de l'histogramme avec la largeur du bac divisé également (unifier la largeur du bac de chaque cible)
n_bin = 15
x_max = df_wine[feature_name].max()
x_min = df_wine[feature_name].min()
bins = np.linspace(x_min, x_max, n_bin)
for target in target_names:
plt.hist(df_wine[df_wine.target == target][feature_name], bins=bins, alpha=0.6, label=target)
plt.title(feature_name)
plt.legend()
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