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Python
データ分析

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Lesson 6　ヒストグラム
渡辺先生

数値を区間に分け、分布の形を調べます。

まず自分で予想してから、コードを動かしてみよう！

そうた

結果だけでなく、そう考えた理由も説明してみます。

ひな

QUESTION　まず考えよう

30人分の点数は、何点台に多く集まっているでしょう？

ヒストグラムで階級、最も多い範囲、分布の広がりを読む順序

このグラフで分かること・読み方

  1. ヒストグラムは、連続した数値を区間に分け、分布の形を見るグラフです。
  2. 横軸の区間を確認し、最も高い柱、中心、広がりの順に読みます。
  3. 区間の幅を変えると見え方も変わるため、幅を確認して比較しましょう。

PREDICT　実行前の予想

点数一覧を見て、最も高い棒になる区間を予想してください。

TRY　実行して確かめよう

TRY
import matplotlib.pyplot as plt scores = [42, 48, 51, 55, 57, 58, 61, 62, 64, 65, 66, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 78, 79, 80, 82, 84, 85, 87, 90, 93, 96] plt.hist(scores, bins=[40, 50, 60, 70, 80, 90, 100], edgecolor='black') plt.xlabel('得点') plt.ylabel('人数') plt.title('小テスト得点の分布') plt.show()
渡辺先生

グラフや数値のどこが予想と同じで、どこが違ったかを見つけましょう。

CHECK　結果を読み取ろう

最も人数が多い点数帯と、分布の広がりを答えてください。

📖 考え方を確認する

70点以上80点未満が最も多く、データは40点台から90点台まで広がっています。

CHALLENGE　自分で直してみよう

階級の幅を5点に変更し、見え方の違いを説明してください。

CHALLENGE
import matplotlib.pyplot as plt scores = [42, 48, 51, 55, 57, 58, 61, 62, 64, 65, 66, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 78, 79, 80, 82, 84, 85, 87, 90, 93, 96] # rangeを使って5点幅の階級を指定しよう

📖 解答例と解説

 
import matplotlib.pyplot as plt

scores = [42, 48, 51, 55, 57, 58, 61, 62, 64, 65, 66, 68, 69,
          70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 78, 79, 80, 82, 84, 85, 87, 90, 93, 96]

plt.hist(scores, bins=range(40, 105, 5), edgecolor='black')
plt.xlabel('得点')
plt.ylabel('人数')
plt.title('5点幅で見た得点分布')
plt.show()

細かな山が見えますが、全体の形は捉えにくくなる場合もあります。階級幅で印象が変わることを覚えます。

POINT
  •  ヒストグラムは数値の分布を見る
  •  横軸は連続した数値の区間
  •  階級幅で見え方が変わる

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渡辺先生

練習問題では、2クラスの分布を同じ区切りで比較します。

振り返り：今回使った命令、結果から分かったこと、この方法を使える場面を、それぞれ1文で書きましょう。