Python의 matplotlib로 히스토그램을 잘 그리는 것입니다만, 그 세로축·가로축이 때때로 마음에 들지 않기 때문에, 그것을 미세 조정하기 위한 메모입니다.

hist의 세로축과 가로축

예로서 다음과 같은 그래프를 보여드리겠습니다.

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

norm_rvs = stats.norm.rvs(loc=50, scale=30, size=100, random_state=0)

plt.hist(norm_rvs, bins=10, alpha=0.5, ec='navy')
plt.show()

이것을 보면,

우에~응, 히스토그램의 막대의 틈이 어중간한 장소에 있어 기분 나쁜 요!

우에~응, 세로축의 눈금이 정수가 아니면 기분 나쁜 요!

라는 것입니다.

세로축의 눈금을 정수로 만들고 싶습니다.

다음과 같이 히스토그램 막대의 틈과 높이에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.

Y, X, _ = plt.hist(norm_rvs, bins=10, alpha=0.5, ec='navy')
print(X)
print(Y)
plt.show()

[-26.58969448 -12.12146116   2.34677216  16.81500548  31.2832388
  45.75147212  60.21970544  74.68793876  89.15617208 103.6244054
 118.09263872]
[ 1.  5.  7. 13. 17. 18. 16. 11.  7.  5.]

그 정보를 이용해 세로축을 정수로 해 봅니다.

import numpy as np

Y, X, _ = plt.hist(norm_rvs, bins=10, alpha=0.5, ec='navy')
y_max = int(max(Y)) + 1
plt.yticks(np.arange(0, y_max, 2)) # １刻みにしても見にくいので２刻みにします
plt.show()

막대의 구분을 좋은 느낌으로 하고 싶다

가로축 범위를 지정하여 bin의 개수를 좋은 느낌으로 조정합니다.

Y, X, _ = plt.hist(norm_rvs, bins=13, alpha=0.5, ec='navy', range=(-10, 120))
print(X)
print(Y)
y_max = int(max(Y)) + 1
plt.yticks(np.arange(0, y_max, 2))
plt.show()

[-10.   0.  10.  20.  30.  40.  50.  60.  70.  80.  90. 100. 110. 120.]
[ 3.  5.  6. 10. 11.  9. 15. 13.  9.  6.  5.  5.  2.]

여러 히스토그램을 좋은 느낌으로 만들고 싶습니다.

이제 여러 히스토그램을 나란히 비교하고 싶을 때가 있습니다.

norm_rvs2 = stats.norm.rvs(loc=75, scale=55, size=100, random_state=0)

plt.hist(norm_rvs, bins=10, alpha=0.5, ec='navy')
plt.hist(norm_rvs2, bins=10, alpha=0.5, ec='red')
plt.show()

이런 식으로 기분 나쁜 요~! 라는 경향이 있습니다. 이것도 똑같이 좋은 느낌으로 해 봅시다.

bins = 20
range=(-50, 200)

Y1, X1, _ = plt.hist(norm_rvs, bins=bins, alpha=0.5, ec='navy', range=range)
Y2, X2, _ = plt.hist(norm_rvs2, bins=bins, alpha=0.5, ec='red', range=range)
y_max = int(max(max(Y1), max(Y2))) + 1
plt.yticks(np.arange(0, y_max, 2))
plt.show()

개인적으로는, 다음과 같이 세로로 늘어놓는 편을 좋아합니다.

bins = 20
range=(-50, 200)

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, figsize=(8,8))
Y1, X1, _ = axes[0].hist(norm_rvs, bins=bins, alpha=0.5, ec='navy', range=range)
Y2, X2, _ = axes[1].hist(norm_rvs2, bins=bins, alpha=0.5, ec='red', range=range)
y_max = int(max(max(Y1), max(Y2))) + 1
axes[0].set_ylim([0, y_max])
axes[1].set_ylim([0, y_max])
axes[0].set_yticks(np.arange(0, y_max, 2))
axes[1].set_yticks(np.arange(0, y_max, 2))
plt.show()

현장에서 이상입니다!