- ライブラリのインポート: まず、必要なライブラリをインポートしましょう。一般的には、以下のようなライブラリが使用されます。
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns- データの準備: 分布プロットを作成する前に、データを準備する必要があります。例えば、NumPyやPandasなどのライブラリを使用してデータを生成または読み込むことができます。
import numpy as np
# 例: 正規分布に従うデータを生成
data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000)- ヒストグラムの作成: ヒストグラムは、データの分布をバーで表現するプロットです。以下のコードで、データのヒストグラムを作成することができます。
plt.hist(data, bins=30)
plt.xlabel('値')
plt.ylabel('頻度')
plt.title('データのヒストグラム')
plt.show()- KDEプロットの作成: Kernel Density Estimation（KDE）プロットは、データの分布を滑らかな曲線で表現するプロットです。以下のコードで、データのKDEプロットを作成することができます。
sns.kdeplot(data)
plt.xlabel('値')
plt.ylabel('密度')
plt.title('データのKDEプロット')
plt.show()- 箱ひげ図の作成: 箱ひげ図は、データの分布の要約統計量を可視化するプロットです。以下のコードで、データの箱ひげ図を作成することができます。
plt.boxplot(data)
plt.ylabel('値')
plt.title('データの箱ひげ図')
plt.show()これらは、Pythonを使用してデータの分布プロットを作成するためのシンプルで簡単な方法とコード例の一部です。実際のデータに応じて、さまざまな種類の分布プロットがありますので、必要に応じて追加の調査とカスタマイズを行ってください。