Tracé - Histogramme

Introduit par Karl Pearson, un histogramme est une représentation précise de la distribution des données numériques qui est une estimation de la distribution de probabilité d'une variable continue (CORAL). Il semble similaire au graphique à barres, mais un graphique à barres relie deux variables, tandis qu'un histogramme n'en concerne qu'une.

Un histogramme nécessite bin (ou bucket) qui divise la plage entière de valeurs en une série d'intervalles, puis compte le nombre de valeurs comprises dans chaque intervalle. Les classes sont généralement spécifiées comme des intervalles consécutifs et non chevauchants d'une variable. Les bacs doivent être adjacents et sont souvent de taille égale. Un rectangle est érigé sur le bac avec une hauteur proportionnelle à la fréquence - le nombre de cas dans chaque bac.

L'objet trace d'histogramme est renvoyé par go.Histogram()fonction. Sa personnalisation se fait par divers arguments ou attributs. Un argument essentiel est x ou y mis à une liste,numpy array ou Pandas dataframe object qui doit être distribué dans des bacs.

Par défaut, Plotly distribue les points de données dans des bacs dimensionnés automatiquement. Cependant, vous pouvez définir une taille de bac personnalisée. Pour cela, vous devez définir autobins sur false, spécifieznbins (nombre de bacs), ses valeurs de début et de fin et sa taille.

Le code suivant génère un histogramme simple montrant la distribution des notes des élèves dans les inbins d'une classe (dimensionné automatiquement) -

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)

La sortie est comme indiqué ci-dessous -

le go.Histogram() la fonction accepte histnorm, qui spécifie le type de normalisation utilisé pour cette trace d'histogramme. La valeur par défaut est "", l'étendue de chaque barre correspond au nombre d'occurrences (c'est-à-dire au nombre de points de données se trouvant à l'intérieur des bacs). Si attribué"percent" / "probability", la portée de chaque barre correspond au pourcentage / fraction d'occurrences par rapport au nombre total de points d'échantillonnage. S'il est égal à "density", l'étendue de chaque barre correspond au nombre d'occurrences dans un bac divisé par la taille de l'intervalle de bac.

Il y a aussi histfunc paramètre dont la valeur par défaut est count. En conséquence, la hauteur du rectangle sur un bac correspond au nombre de points de données. Il peut être réglé sur sum, avg, min ou max.

le histogram()peut être paramétrée pour afficher la distribution cumulative des valeurs dans les groupes successifs. Pour cela, vous devez définircumulative propertyà activé. Le résultat peut être vu comme ci-dessous -

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

La sortie est comme mentionné ci-dessous -