ヒストグラムと散布図

ヒストグラムと散布図は、データの分布や関係を分析・可視化するために不可欠なツールです。

ヒストグラムはデータの度数分布を示し、散布図は2つの変数間の関係を明らかにします。

ヒストグラムを理解する

ヒストグラムは、データをビンに分け、それぞれの値の範囲がどの程度の頻度で現れるかを示します。各棒の高さは頻度を表します。

たとえば、ヒストグラムを使うと、ある集団の年齢分布を示せます。

ヒストグラムの例

100人分の年齢データがあるとします。ヒストグラムを使うと、これらの年齢が異なる範囲にどのように分布しているかを理解できます。

散布図を理解する

散布図は、2次元平面上にデータポイントを表示します。それぞれのポイントは、2つの変数からなる値の組を表します。

たとえば、散布図を使うと、学習時間とテストの点数の関係を示せます。

散布図の例

学生の学習時間とテストの点数を示すデータを考えてみましょう。散布図を使うと、これらの変数の間に正の相関、負の相関、または相関がないかを明らかにできます。

Pythonでヒストグラムを作成する

Matplotlibを使ってヒストグラムを作成する例を次に示します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.normal(50, 10, 100)
plt.hist(data, bins=10, color='blue', alpha=0.7)
plt.title('Histogram Example')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

Pythonで散布図を作成する

Matplotlibを使って散布図を作成する例を見てみましょう。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 25, 30, 50]

plt.scatter(x, y, color='red')
plt.title('Scatter Plot Example')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.show()

ヒストグラムと散布図の比較

ヒストグラムがデータの分布を示すのに対し、散布図は2つの変数間の関係を明らかにします。どちらも、分析の目的に応じて役立ちます。

まとめと次のステップ

このレッスンでは、次の内容を扱いました。

• ヒストグラムと散布図の目的
• Pythonでの作成方法と分析方法

次は、相関や行列を可視化するヒートマップについて学びます。