ヒストグラム～pythonでNBAのデータ分析をしてみよう～【経営工学を専門にしている大学生の日記】Part 4

# numpyをnpと認識させてインストールする
import numpy as np

# FT%のデータをnumpyの配列にする
FT_percent = np.array(df["FT%"])
# 度数を求める（今回は0から1の範囲を20個（0.05刻み）に刻む）
FT_freq = np.histogram(FT_percent, bins = 20, range = (0,1))
# 度数を表示
FT_freq[0]

# 関数を定義する（引数はFT%, 3P%, 2P%といったスタッツの名前）
def dosuubunpu(x):

  Percent = np.array(df[x]) # データフレームをnumpyの配列にする
  Dosuu = np.histogram(Percent, bins = 20, range = (0,1)) # 度数を求める（今回は0から1の範囲を20個（0.05刻み）に刻む）
  Kaikyuuti = [((i + (i+5))/100)/2 for i in range(0, 100, 5)] # 階級値を求める
  Soutai = Dosuu[0] / Dosuu[0].sum() # 相対度数を求める
  Ruiseki = np.cumsum(Soutai) # 累積相対度数を求める
  Kaikyuu =[f"{i/100}~{(i+5)/100}" for i in range(0, 100, 5)] # 階級を求める

  # 度数分布表の作成
  Table = pd.DataFrame({"度数":Dosuu[0]}, index=pd.Index(Kaikyuu, name = "階級"))
  Table["階級値"] = Kaikyuuti # 階級値のラベルを付ける
  Table["相対度数"] = Soutai # 相対度数のラベルを付ける
  Table["累積相対度数"] = Ruiseki # 累積相対度数のラベルを付ける
  Table =Table[["階級値","度数","相対度数","累積相対度数"]]
  return Table # 度数分布表を表示

# FT%の度数分布表を表示
dosuubunpu("FT%")

%matplotlib inline 
import matplotlib.pyplot as plt
!pip install japanize-matplotlib
import japanize_matplotlib #日本語化matplotlib
import seaborn as sns
sns.set(font="IPAexGothic") #日本語フォント設定

# 3P%のデータをnumpyの配列にする
Th_percent = np.array(df["3P%"])
# 2P%のデータをnumpyの配列にする
Tw_percent = np.array(df["2P%"])
# FT%のデータをnumpyの配列にする
FT_percent = np.array(df["FT%"])


# グラフ作成とグラフの大きさを宣言
fig = plt.figure(figsize=(15,12))

# 3P%のグラフを作る
ax1 = fig.add_subplot(3,1,1)
Dosuu1=ax1.hist(Th_percent,bins=20, range = (0, 1), color = "darksalmon") #ヒストグラムを作る
ax1.set_xlabel("3P%成功率") # x軸のラベルを付ける
ax1.set_ylabel("人数") # y軸のラベルを付ける
ax1.set_title("3P%成功率のヒストグラム") # タイトルをつける
ax1.set_xticks(np.linspace(0,1,20+1)) # x軸の目盛りを付ける
ax1.set_yticks(np.arange(0,200+1, 20)) # y軸の目盛りを付ける

## 以下3P%と同様
# 2P%のグラフを作る
ax2 = fig.add_subplot(3,1,2)
Dosuu2=ax2.hist(Tw_percent,bins=20, range = (0, 1), color = "lightgreen")
ax2.set_xlabel("2P%成功率")
ax2.set_ylabel("人数")
ax2.set_title("2P%成功率のヒストグラム")
ax2.set_xticks(np.linspace(0,1,20+1))
ax2.set_yticks(np.arange(0,200+1, 20))

#FT%のグラフを作る
ax3 = fig.add_subplot(3,1,3)
Dosuu3=ax3.hist(FT_percent,bins=20, range = (0, 1), color = "lightblue")
ax3.set_xlabel("FT%成功率")
ax3.set_ylabel("人数")
ax3.set_title("FT%成功率のヒストグラム")
ax3.set_xticks(np.linspace(0,1,20+1))
ax3.set_yticks(np.arange(0,200+1, 20))

plt.tight_layout() # 体裁を整える
plt.show # ヒストグラムを表示

# グラフの作成とグラフの大きさの宣言
fig = plt.figure(figsize=(12,5))
ax = fig.add_subplot(1,1,1)

# 3P%, 2P%, FT%のヒストグラムを作成
Dosuu=ax.hist(Th_percent,bins=20, range = (0, 1), color = "darksalmon", alpha=0.7, label = "3P%")
Dosuu=ax.hist(Tw_percent,bins=20, range = (0, 1), color = "lightgreen",alpha=0.7, label = "2P%")
Dosuu=ax.hist(FT_percent,bins=20, range = (0, 1), color = "lightblue",alpha=0.7, label = "FT%")

# x軸、y軸の名前を設定
ax.set_xlabel("シュート成功率")
ax.set_ylabel("人数")

# タイトルを設定
ax.set_title("3P%, 2P%, FT%成功率のヒストグラム")

# x軸、y軸の目盛りを設定
ax.set_xticks(np.linspace(0,1,20+1))
ax.set_yticks(np.arange(0,200+1, 20))

plt.tight_layout() # 体裁を整える
plt.legend() # ラベルを設定
plt.show #ヒストグラムの表示