Plotly - Histograma

Introducido por Karl Pearson, un histograma es una representación precisa de la distribución de datos numéricos que es una estimación de la distribución de probabilidad de una variable continua (CORAL). Parece similar al gráfico de barras, pero un gráfico de barras relaciona dos variables, mientras que un histograma relaciona solo una.

Un histograma requiere bin (o bucket) que divide todo el rango de valores en una serie de intervalos y luego cuenta cuántos valores caen en cada intervalo. Los bins generalmente se especifican como intervalos consecutivos que no se superponen de una variable. Los contenedores deben ser adyacentes y, a menudo, tienen el mismo tamaño. Se erige un rectángulo sobre el contenedor con una altura proporcional a la frecuencia, el número de casos en cada contenedor.

El objeto de rastreo de histograma es devuelto por go.Histogram()función. Su personalización se realiza mediante varios argumentos o atributos. Un argumento esencial es xoy establecido en una lista,numpy array o Pandas dataframe object que se distribuirá en contenedores.

De forma predeterminada, Plotly distribuye los puntos de datos en contenedores de tamaño automático. Sin embargo, puede definir un tamaño de contenedor personalizado. Para eso necesita establecer autobins en falso, especifiquenbins (número de contenedores), sus valores iniciales y finales y su tamaño.

El siguiente código genera un histograma simple que muestra la distribución de las calificaciones de los estudiantes en una clase en contenedores (dimensionados automáticamente):

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 salida es la que se muestra a continuación:

los go.Histogram() la función acepta histnorm, que especifica el tipo de normalización que se utiliza para esta traza de histograma. El valor predeterminado es "", el intervalo de cada barra corresponde al número de ocurrencias (es decir, el número de puntos de datos que se encuentran dentro de los contenedores). Si asignado"percent" / "probability", el intervalo de cada barra corresponde al porcentaje / fracción de ocurrencias con respecto al número total de puntos muestrales. Si es igual a "density", el intervalo de cada barra corresponde al número de ocurrencias en un contenedor dividido por el tamaño del intervalo del contenedor.

También hay histfunc parámetro cuyo valor predeterminado es count. Como resultado, la altura del rectángulo sobre un contenedor corresponde al recuento de puntos de datos. Se puede configurar en suma, promedio, mínimo o máximo.

los histogram()La función se puede configurar para mostrar la distribución acumulativa de valores en contenedores sucesivos. Para eso, necesitas configurarcumulative propertya habilitado. El resultado se puede ver a continuación:

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

El resultado es como se menciona a continuación: