Ejemplos de histogramas con Python

Para pintar histogramas a partir de tablas de frecuencias en Python, puedes utilizar bibliotecas como matplotlib y seaborn. Estas herramientas permiten crear visualizaciones efectivas y personalizables de los datos.

Ejemplo 1: Histograma de un Conjunto de Datos Aleatorios

Primero, generemos un conjunto de datos aleatorios y pintemos un histograma de estos datos.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Generar datos aleatorios siguiendo una distribución normal
data = np.random.normal(loc=50, scale=10, size=1000)

# Pintar el histograma
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.histplot(data, bins=30, kde=True, color='skyblue', stat="density")
plt.title('Histograma de Datos Aleatorios')
plt.xlabel('Valor')
plt.ylabel('Densidad')
plt.grid()
plt.show()

Ejemplo 2: Histograma a partir de una Tabla de Frecuencia

Supongamos que ya tenemos una tabla de frecuencias como la siguiente:

Podemos crear un histograma utilizando esta tabla de frecuencias.

# Datos de la tabla de frecuencias
valores = [70, 75, 80, 85, 90, 95, 100]
frecuencias = [4, 3, 4, 5, 4, 2, 1]

# Pintar el histograma a partir de la tabla de frecuencias
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(valores, frecuencias, color='lightgreen', width=5)
plt.title('Histograma a partir de Tabla de Frecuencias')
plt.xlabel('Valor')
plt.ylabel('Frecuencia')
plt.xticks(valores)  # Mostrar todos los valores en el eje x
plt.grid(axis='y')
plt.show()

Ejemplo 3: Histograma con Seaborn

Usar seaborn también es una buena opción para crear histogramas. A continuación, se muestra un ejemplo usando datos aleatorios, resaltando la densidad.

# Pintar el histograma utilizando Seaborn
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.histplot(data, bins=30, kde=True, color='salmon')
plt.title('Histograma con Seaborn')
plt.xlabel('Valor')
plt.ylabel('Densidad')
plt.grid()
plt.show()

Resumen

1. Histograma de Datos Aleatorios: Utiliza numpy para generar datos y seaborn o matplotlib para visualizar.
2. Histograma de Tabla de Frecuencias: Utiliza matplotlib para pintar un histograma basado en frecuencias calculadas.
3. Histograma con Seaborn: Otra forma de visualizar la distribución de los datos con opciones de densidad.
4.