Plotly - Istogramma

Introdotto da Karl Pearson, un istogramma è una rappresentazione accurata della distribuzione dei dati numerici che è una stima della distribuzione di probabilità di una variabile continua (CORAL). Sembra simile al grafico a barre, ma un grafico a barre mette in relazione due variabili, mentre un istogramma ne riferisce solo una.

Un istogramma richiede bin (o bucket) che divide l'intero intervallo di valori in una serie di intervalli e quindi conta quanti valori rientrano in ciascun intervallo. I bin sono generalmente specificati come intervalli consecutivi e non sovrapposti di una variabile. I contenitori devono essere adiacenti e spesso sono di uguale dimensione. Un rettangolo viene eretto sopra il contenitore con altezza proporzionale alla frequenza: il numero di casi in ogni contenitore.

L'oggetto traccia istogramma viene restituito da go.Histogram()funzione. La sua personalizzazione viene eseguita da vari argomenti o attributi. Un argomento essenziale è x o y impostato su una lista,numpy array o Pandas dataframe object che deve essere distribuito in bidoni.

Per impostazione predefinita, Plotly distribuisce i punti dati in contenitori dimensionati automaticamente. Tuttavia, è possibile definire dimensioni bin personalizzate. Per questo è necessario impostare autobins su false, specificarenbins (numero di bin), i suoi valori iniziali e finali e le dimensioni.

Il codice seguente genera un semplice istogramma che mostra la distribuzione dei voti degli studenti in una classe inbins (dimensionata automaticamente) -

import numpy as np
x1 = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27])
data = [go.Histogram(x = x1)]
fig = go.Figure(data)
iplot(fig)

L'output è come mostrato di seguito:

Il go.Histogram() la funzione accetta histnorm, che specifica il tipo di normalizzazione utilizzato per questa traccia dell'istogramma. L'impostazione predefinita è "", l'intervallo di ciascuna barra corrisponde al numero di occorrenze (cioè il numero di punti dati che si trovano all'interno dei contenitori). Se assegnato"percent" / "probability", l'intervallo di ciascuna barra corrisponde alla percentuale / frazione di occorrenze rispetto al numero totale di punti campione. Se è uguale a "density", l'intervallo di ciascuna barra corrisponde al numero di occorrenze in un contenitore diviso per la dimensione dell'intervallo del contenitore.

C'è anche histfunc parametro il cui valore predefinito è count. Di conseguenza, l'altezza del rettangolo su un contenitore corrisponde al conteggio dei punti dati. Può essere impostato su sum, avg, min o max.

Il histogram()la funzione può essere impostata per visualizzare la distribuzione cumulativa dei valori in contenitori successivi. Per questo, devi impostarecumulative propertyabilitato. Il risultato può essere visto come di seguito:

data=[go.Histogram(x = x1, cumulative_enabled = True)]
fig = go.Figure(data)
iplot(fig)

L'output è come indicato di seguito -