데이터분석 히스토그램 그래프 사용하기

[주인장]

* 다양한 그래프 시각화

* 히스토그램

• 자료의 분포 상태를 직사각형 모양의 막대 그래프로 표현
• 데이터의 빈도에 따라 높이가 결정됨

# 히스토그램 

import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist([1,1,2,3,4,5,6,6,7,8,10])
plt.show()

# 주사위 시뮬레이션
import random
dice = []
for i in range(100):
     dice.append(random.randint(1, 6))
print(dice)

import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(dice)
plt.show()

# 기온 데이터를 히스토그램으로 표현하기

import csv
import matplotlib.pyplot as plt

f = open('../datas/seoul.csv')
data = csv.reader(f)
next(data) # 헤더 넘어가기
result = [] # 빈 리스트 생성

for row in data: # 한줄씩 읽어오기
if row[-1] != '': # 최고 기온이 빈 데이터가 아닌경우라면
result.append(float(row[-1])) # 온도를 float 형으로 변환해서 리스트에 추가

plt.hist(result)
plt.hist(result, bins=100, color='r') # 구간을 100으로 나눔
plt.show()

# 8월 데이터만 추출해서 그리기
import csv
import matplotlib.pyplot as plt

f = open('../datas/seoul.csv')
data = csv.reader(f)
next(data) # 헤더 넘어가기
aug = [] # 8월 리스트 생성

for row in data:
    month = row[0].split('-')[1] # 월 별값 추출
        if row[-1] != '':
            if month == '08':
                aug.append(float(row[-1])) # 최고 기온 float로 변환해서 추가

plt.hist(aug, bins=100, color='r')
plt.show()

# 1월과 8월의 데이터를 히스토그램으로 시각화 하기
import csv
import matplotlib.pyplot as plt

f = open('../datas/seoul.csv')
data = csv.reader(f)
next(data) # 헤더 넘어가기
jan = [] # 1월 리스트 생성
aug = [] # 8월 리스트 생성

for row in data:
    month = row[0].split('-')[1] # 월 별값 추출
    if row[-1] != '':
        if month == '01':
            jan.append(float(row[-1])) # 최고 기온 float로 변환해서 추가
        if month == '08':
            aug.append(float(row[-1])) # 최고 기온 float로 변환해서 추가

plt.hist(jan, bins=100, color='b', label='Jan')
plt.hist(aug, bins=100, color='r', label='Aug')
plt.legend()
plt.show()