Histogramas

Parte de la sección Datos y gráficos del Journey de Machine Learning de Coddy. Lección 27 de 60.

Doce llamadas al servicio de asistencia, en minutos. Un histograma muestra cómo se distribuyen números como estos: divide su rango en intervalos iguales y cuenta los valores en cada uno:

calls = [2, 3, 3, 4, 5, 5, 6, 6, 6, 7, 9, 14]
fig, ax = plt.subplots()
counts, edges, bars = ax.hist(calls, bins=4)
print(counts)
print(edges)
plt.show()

Un histograma de la duración de 12 llamadas en 4 intervalos con límites 2, 5, 8, 11 y 14: barras de 4, 6, 1 y 1 llamadas

La mayoría de las llamadas tardan de 2 a 8 minutos. ax.hist también devuelve lo que contó, así que esto imprime:

[4. 6. 1. 1.]
[ 2.  5.  8. 11. 14.]

4 intervalos necesitan 5 edges. Un valor situado en un borde va al intervalo de su derecha, excepto el mayor, que se queda en el último intervalo.

Desafío

Intermedio

Un huerto pesó 120 manzanas y las guardó en weights (gramos). El programa lee un número de intervalos; el código inicial configura el gráfico con título y etiquetas, y lo muestra.

Dibuja un histograma de weights con ese número de intervalos, conservando lo que devuelve ax.hist.
Imprime los límites del intervalo más lleno, redondeados a 1 decimal, y su recuento, como se muestra a continuación.

Para otro huerto y 6 intervalos, el programa imprime esta línea y, después, Coddy describe el gráfico:

Fullest bin: 153.6 to 167.8 g, 38 apples

Y el gráfico se ve así:

Un histograma titulado Apple Weights con 6 barras desde aproximadamente 125 hasta 210 gramos; la más alta, con 38 manzanas, está entre 154 y 168 gramos

Pruébalo tú mismo

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

bins = int(input())

# No cambies las líneas de abajo
rng = np.random.default_rng(11)
weights = rng.normal(150, 20, size=120)
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_title("Apple Weights")
ax.set_xlabel("Weight (g)")
ax.set_ylabel("Apples")

# Escribe tu código abajo

# No cambies la línea de abajo
plt.show()