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ヒストグラムをPythonで確認する
 
発行：エスオーエル株式会社
https://www.sol-j.co.jp/
 
連載「知って得する干渉計測定技術！」
2020年7月15日号　VOL.162
 
平素は格別のお引き立てを賜り、厚く御礼申し上げます。
干渉計による精密測定やアプリケーション例などをテーマに、
無料にてメールマガジンとして配信いたします。
 
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こんにちは。営業技術グループの落合です。

前回の担当メルマガにて、平均や標準偏差を
学習中のPythonで出力する話題について書きました。
今回もこれにお付き合い頂き、

　　ヒストグラムをPythonで確認する

として、
ヒストグラムをPythonで作成してみます。

今回は、実行結果が図のため、
メールマガジンにはコードのみを記したいと思います。

（前回ご紹介した
　「Google Colaboratory」というサービスに
　そのまま打ち込むと、すぐに結果が出ます。）

以下、頭に#がついた行はコメントです。
実行時に、#から行末までが無視されます。


【コードはじめ】

#モジュールのインポート
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 測定値の読み込み
x_data = np.array([5.1, 5.0, 4.6, 6.1, 3.2, 6.5, 4.2, 6.1, 4.1, 5.6])

# ヒストグラムの作成
plt.hist(x_data, bins=8, range=(0,10))

# ヒストグラムの表示
plt.show()

【コード終わり】


コードは以上で終わりです。
短いです。
しかし、初学者として
細かく確認していきたい点があります。

⇒#モジュールのインポート 
　import numpy as np
　import matplotlib.pyplot as plt

　では、
　今回必要なモジュールを読み込んでいます。

　numpy は配列に関する機能のモジュールです。
  matplotlib.pyplotは、グラフ描画機能のモジュールです。　

　「matplotlib.pyplot」となっているのは、
　matplotlibのモジュールのうち、
　さらにpyplotという機能だけを読み込むことを示しています。

⇒#測定値の読み込み
　x_data = np.array([5.1, 5.0, 4.6, 6.1, 3.2, 6.5, 4.2, 6.1, 4.1, 5.6])

　では、架空の測定値10点を用意しました。

　10点ではさみしい感じがしますが、
　メルマガが長くなってしまうのを避けつつ
　それなりの見栄えのヒストグラムができるベストなデータ数です。

　np.array([])の中に入れることで、
　右辺で新しい配列を作成し、左辺のx_dataという変数に代入しています。

⇒#ヒストグラムの作成
　plt.hist(x_data, bins=8, range=(0,10))

　では、
　plt.hist()という関数を呼び出し（＝実行する事）ています。
　この関数は、カッコ内に

　plt.hist(測定値の配列, bins=階級数, range=(x軸の最小値, x軸の最大値))

　のように入力することで、
　ヒストグラムデータ（度数分布表のデータ）
　を作成し、出力するという働きをします。

　ヒストグラムはエクセルで作成する場合、
　階級（0.1ごとに区切るなら、5.1、5.2、5.3・・・）を手入力して
　分析ツールを起動するなど少々手数がかかります。
　特に階級数を変更する際、この一行で済むのは楽だと感じました。

　ちなみに、
　Python等のプログラミング言語では、
　関数()内への入力を引数と呼び、
　出力されるデータ(値)を戻り値と言います。
　一般的に「関数」はカッコ内に入力を入れると、結果が出力されますが、
　その通りの名称だなあと思います。

⇒#ヒストグラムの表示
　plt.show()

　では、
　plt.show()は、前の行で出力されたデータをグラフ描画する関数です。
　plt.hist()だけではデータが作られただけで、グラフは表示されません。
　プログラムは一行一処理しかできないんだなあと感じる一行です。

　ちなみに、plt.hist()は、戻り値のある関数でしたが、
　plt.show()は、戻り値のない関数です。

　この関数は、グラフ描画をするという
　固有の処理が割り当てられているだけで、入力や出力がありません。
　この場合、数学の「関数」とは意味が違います。

以上、私のコード読み下しに
お付き合い頂き、ありがとうございました。

この数カ月少しずつPythonを触ってみましたが、
ごく簡単なコードを動かすまでの道のりが長かったです。
（エラーばかり起こります。）

１の楽な機能を見つけても、
間違いなく使うには１０くらい調べる必要がある
ということも分かりました。

使いこなせるようになれば高度な計算ができるプログラミング。
また、欲しい機能を調べて挑戦してみたいと思います。


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Y.O