[Из песочницы] 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!
