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범주 히스토그램 표시 제어하기

이 예제에서는 histogram을 사용하여 categorical형 데이터를 효과적으로 확인하는 방법을 보여줍니다. 이름-값 쌍 'NumDisplayBins', 'DisplayOrder', 'ShowOthers'를 사용하여 범주 히스토그램의 표시를 변경할 수 있습니다. 이러한 옵션은 데이터를 구성하고 플롯의 잡음을 줄이는 데 도움이 됩니다.

범주 히스토그램 생성하기

표본 파일 outages.csv에는 미국 내의 정전 기록을 나타내는 데이터가 들어 있습니다. 이 파일에는 Region, OutageTime, Loss, Customers, RestorationTime, Cause와 같은 6개 열이 포함되어 있습니다.

outages.csv 파일을 테이블로 읽어 들입니다. 'Format' 옵션을 사용하여 각 열에 포함되는 데이터 유형, 즉 categorical형('%C'), 부동 소수점 숫자형('%f') 또는 datetime형('%D')을 지정합니다. 처음 몇 개의 데이터 행에 들어 있는 요소를 참조하여 변수를 확인합니다.

data_formats = '%C%D%f%f%D%C';
C = readtable('outages.csv','Format',data_formats);
first_few_rows = C(1:10,:)
first_few_rows=10×6 table
     Region         OutageTime        Loss     Customers     RestorationTime          Cause     
    _________    ________________    ______    __________    ________________    _______________

    SouthWest    2002-02-01 12:18    458.98    1.8202e+06    2002-02-07 16:50    winter storm   
    SouthEast    2003-01-23 00:49    530.14    2.1204e+05                 NaT    winter storm   
    SouthEast    2003-02-07 21:15     289.4    1.4294e+05    2003-02-17 08:14    winter storm   
    West         2004-04-06 05:44    434.81    3.4037e+05    2004-04-06 06:10    equipment fault
    MidWest      2002-03-16 06:18    186.44    2.1275e+05    2002-03-18 23:23    severe storm   
    West         2003-06-18 02:49         0             0    2003-06-18 10:54    attack         
    West         2004-06-20 14:39    231.29           NaN    2004-06-20 19:16    equipment fault
    West         2002-06-06 19:28    311.86           NaN    2002-06-07 00:51    equipment fault
    NorthEast    2003-07-16 16:23    239.93         49434    2003-07-17 01:12    fire           
    MidWest      2004-09-27 11:09    286.72         66104    2004-09-27 16:37    equipment fault

Cause 변수의 범주 히스토그램을 플로팅합니다. 출력 인수를 지정하여 histogram 객체에 대한 핸들을 반환합니다.

h = histogram(C.Cause);
xlabel('Cause of Outage')
ylabel('Frequency')
title('Most Common Power Outage Causes')

Figure contains an axes. The axes with title Most Common Power Outage Causes contains an object of type categoricalhistogram.

'probability' 정규화를 사용하도록 히스토그램의 정규화를 변경합니다. 이는 각 정전 원인의 상대 빈도를 표시합니다.

h.Normalization = 'probability';
ylabel('Relative Frequency')

Figure contains an axes. The axes with title Most Common Power Outage Causes contains an object of type categoricalhistogram.

디스플레이 순서 변경하기

'DisplayOrder' 옵션을 사용하여 Bin을 가장 큰 값부터 가장 작은 값 순서로 정렬합니다.

h.DisplayOrder = 'descend';

Figure contains an axes. The axes with title Most Common Power Outage Causes contains an object of type categoricalhistogram.

표시되는 막대 개수 줄이기

'NumDisplayBins' 옵션을 사용하여 플롯에 막대를 3개만 표시합니다. 표시되지 않은 데이터도 여전히 정규화 계산에 포함되므로 표시된 확률의 합이 더 이상 1이 아닙니다.

h.NumDisplayBins = 3;

Figure contains an axes. The axes with title Most Common Power Outage Causes contains an object of type categoricalhistogram.

배제된 데이터 요약하기

표시된 확률의 합이 다시 1이 되도록 'ShowOthers' 옵션을 사용하여 모든 제외된 막대를 요약합니다.

h.ShowOthers = 'on';

Figure contains an axes. The axes with title Most Common Power Outage Causes contains an object of type categoricalhistogram.

정규화를 표시되는 데이터로 제한하기

R2017a 이전에서는 histogram 함수와 histcounts 함수가 정규화를 계산할 때 비닝(Binning)된 데이터만 사용했습니다. 이 동작은 데이터 중 Bin 범위를 벗어난 데이터는 정규화 계산에서 무시되었음을 의미합니다. 하지만 MATLAB® R2017a에서는 항상 입력 데이터의 총 요소 개수를 사용하여 정규화하도록 이 동작이 변경되었습니다. 새로운 동작이 더 직관적이지만 사용자가 이전 동작을 선호한다면, 정규화를 비닝된 데이터로만 제한하도록 몇 가지 특별한 단계를 수행해야 합니다.

모든 입력 데이터를 정규화하는 대신, 확률 정규화를 히스토그램에 표시된 데이터로 제한할 수 있습니다. 다른 범주를 제거하도록 histogram 객체의 Data 속성을 업데이트하기만 하면 됩니다. Categories 속성은 히스토그램에 표시된 범주를 반영합니다. setdiff를 사용하여 두 속성값을 비교하고 Categories에 없는 범주를 Data에서 제거합니다. 그런 다음, 결과로 생성된 모든 undefined categorical형 요소를 데이터에서 제거하여, 표시된 범주에 있는 요소만 남깁니다.

h.ShowOthers = 'off';
cats_to_remove = setdiff(categories(h.Data),h.Categories);
h.Data = removecats(h.Data,cats_to_remove);
h.Data = rmmissing(h.Data);

Figure contains an axes. The axes with title Most Common Power Outage Causes contains an object of type categoricalhistogram.

이제 남아있는 3개 범주만 사용하여 정규화되므로 3개 막대 높이의 합이 1이 됩니다.

참고 항목

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