Гистограмма – это графическое представление данных, позволяющее наглядно отобразить частоту или относительные значения различных характеристик. Построение гистограммы является важным инструментом в анализе данных и позволяет легко обнаружить закономерности и тенденции, скрытые в большом объеме информации.
Если у вас есть набор данных, для которого вы хотите построить гистограмму, то в этой статье вы узнаете, как сделать это самостоятельно, без использования специализированных программ или инструментов.
Во-первых, для построения гистограммы необходимо разделить диапазон значений на несколько интервалов. Для этого можно воспользоваться формулой Стерджесса:
k = 1 + 3.322 log n
где k – количество интервалов, n – количество значений в данных. Если вы знакомы с основами математической статистики, то это число должно быть вполне понятно для вас. В противном случае, просто установите его на свое усмотрение, основываясь на ваших предпочтениях и характере данных.
Построение гистограммы по данным: простой и эффективный способ
Существует множество способов построения гистограммы, но одним из самых простых и эффективных является использование языка программирования Python и его библиотеки Matplotlib. Matplotlib предоставляет широкий набор инструментов для создания различных видов графиков, включая гистограммы.
Для начала необходимо импортировать библиотеку Matplotlib:
import matplotlib.pyplot as pltЗатем нужно задать данные, по которым будет строиться гистограмма. Например, можно использовать следующий набор данных:
data = [1, 3, 2, 4, 2, 3, 1, 1, 3, 2, 4, 1]После этого можно построить гистограмму с помощью функции plt.hist():
plt.hist(data, bins=5, edgecolor='black')В данном примере мы указываем данные data и количество интервалов (или "корзин") bins, равное 5. Параметр edgecolor определяет цвет границ столбцов гистограммы.
Наконец, для отображения гистограммы необходимо использовать функцию plt.show():
plt.show()После выполнения этого кода вы получите гистограмму, на которой будут отображены столбцы, соответствующие значениям и их частоте входа в каждый интервал.
Таким образом, использование библиотеки Matplotlib позволяет построить гистограмму по данным с минимальными усилиями. Благодаря этому инструменту анализ данных становится более доступным и наглядным.
Шаг 1. Подготовка данных и выбор масштаба
Перед тем, как приступить к построению гистограммы, необходимо подготовить данные и выбрать масштаб, на котором будут отображаться значения.
Сначала необходимо проанализировать данные, с которыми вы работаете, и решить, какие значения вам необходимо учесть при построении гистограммы. Если данные состоят из числовых значений, то нужно определить диапазон этих значений и решить, какой будет шаг между интервалами на гистограмме.
Например, если у вас есть данные о доходе населения, то можно выбрать диапазон от минимального до максимального значения и разделить его на равные интервалы. На основе этого выбрать шаг масштабирования для гистограммы.
Также, необходимо решить, какие значения будут отображаться на оси X и оси Y гистограммы. Обычно на оси X отображаются интервалы значений, а на оси Y – частота появления значений в каждом интервале.
Выбор масштаба гистограммы зависит от вида данных и целей исследования. Необходимо выбирать такой масштаб, чтобы гистограмма была наглядной и информативной для анализа данных.
После подготовки данных и выбора масштаба, можно приступить к построению гистограммы. Для этого потребуется использовать язык программирования, который предоставляет возможности для работы с графиками и диаграммами.
Шаг 2. Разбиение данных на интервалы и подсчет частот
Для начала определим диапазон, в который попадают наши данные. Это можно сделать, найдя минимальное и максимальное значение в исходных данных. Например, если у нас есть данные о количестве продаж товара, мы можем определить минимальное и максимальное количество продаж.
Затем разобьем этот диапазон на интервалы. Выбор количества интервалов зависит от количества данных и от желаемой детализации гистограммы. Обычно используют от 5 до 20 интервалов. Например, если у нас есть данные о количестве продаж товара от 0 до 100, мы можем выбрать 10 интервалов по 10 единиц в каждом.
После определения интервалов мы проходим по исходным данным и подсчитываем, сколько значений попадает в каждый интервал. Для этого можно использовать счетчик или массив счетчиков, где каждый элемент массива соответствует одному интервалу. Например, если у нас есть данные о количестве продаж товара от 0 до 100, и мы выбрали 10 интервалов, то результатом будет массив из 10 элементов, где каждый элемент содержит количество значений, попавших в соответствующий интервал.
В итоге мы получаем информацию о частоте значений в каждом интервале, которую можно использовать для построения гистограммы. Эта информация позволяет нам увидеть распределение данных и выявить интересующие нас особенности.