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# histogram()

export const GitHubLink = ({url}) => <a href={url} target="_blank" rel="noopener noreferrer" className="github-source-link">
    <svg width="20" height="20" viewBox="0 0 24 24" fill="currentColor" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
      <path d="M12 0C5.37 0 0 5.37 0 12c0 5.31 3.435 9.795 8.205 11.385.6.105.825-.255.825-.57 0-.285-.015-1.23-.015-2.235-3.015.555-3.795-.735-4.035-1.41-.135-.345-.72-1.41-1.23-1.695-.42-.225-1.02-.78-.015-.795.945-.015 1.62.87 1.845 1.23 1.08 1.815 2.805 1.305 3.495.99.105-.78.42-1.305.765-1.605-2.67-.3-5.46-1.335-5.46-5.925 0-1.305.465-2.385 1.23-3.225-.12-.3-.54-1.53.12-3.18 0 0 1.005-.315 3.3 1.23.96-.27 1.98-.405 3-.405s2.04.135 3 .405c2.295-1.56 3.3-1.23 3.3-1.23.66 1.65.24 2.88.12 3.18.765.84 1.23 1.905 1.23 3.225 0 4.605-2.805 5.625-5.475 5.925.435.375.81 1.095.81 2.22 0 1.605-.015 2.895-.015 3.3 0 .315.225.69.825.57A12.02 12.02 0 0024 12c0-6.63-5.37-12-12-12z" />
    </svg>
    GitHub 소스 코드
  </a>;

<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/histogram.py#L12" />

## <kbd>함수</kbd> wandb.plot.histogram

```python theme={null}
table: 'wandb.Table',
value: 'str',
title: 'str' = '',
split_table: 'bool' = False
```

W\&B Table에서 히스토그램 차트를 생성합니다.

<div id="args">
  ## 인수
</div>

* `table`: 히스토그램용 데이터가 들어 있는 W\&B Table입니다.
* `value`: bin 축(x-axis)의 레이블입니다.
* `title`: 히스토그램 차트의 제목입니다.
* `split_table`: 테이블을 W\&B UI의 별도 section으로 분리할지 여부입니다. `True`이면 테이블이 "Custom Chart Tables"라는 이름의 section에 표시됩니다. 기본값은 `False`입니다.

<div id="returns">
  ## 반환값
</div>

`CustomChart`: W\&B에 로깅할 수 있는 맞춤형 차트 객체입니다. 차트를 로깅하려면 `wandb.log()`에 전달하세요.

<div id="examples">
  ## 예시
</div>

```python theme={null}
import math
import random
import wandb

# 랜덤 데이터 생성
data = [[i, random.random() + math.sin(i / 10)] for i in range(100)]

# W&B Table 생성
table = wandb.Table(
    data=data,
    columns=["step", "height"],
)

# 히스토그램 플롯 생성
histogram = wandb.plot.histogram(
    table,
    value="height",
    title="My Histogram",
)

# W&B에 히스토그램 플롯 로깅
with wandb.init(...) as run:
    run.log({"histogram-plot1": histogram})
```
