Hướng dẫn how do i add a space to a histogram in python? - làm cách nào để thêm khoảng trắng vào biểu đồ trong python?

Question

Tôi đang tạo biểu đồ bằng cách sử dụng hàm hist () của matplotlib hoặc thanh () và tôi muốn sử dụng> 10.000 thùng (một thùng để biểu thị số lượng ở mỗi tọa độ của một thực thể lớn). Có cách nào để tạo ra nhiều khoảng trắng hơn giữa các thanh dọc khi tôi tạo hình không? Hiện tại, không có khoảng trắng giữa mỗi thanh của biểu đồ. Ví dụ:

# imports
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import random

# Generating dummy data    
coordinate_counts = []
for __ in range(1,100000) :
    coordinate_counts.append(random.randrange(1,10000))

# plotting
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.hist(coordinate_counts,bins=range(1,10000))
fig.savefig('temp.png')

Tôi đã thử sử dụng rwidth () và thay đổi giá trị của điều đó, cũng như đã thử sử dụng figsize () và chỉ đơn giản là mở rộng kích thước của cốt truyện, nhưng kết quả cuối cùng luôn có mỗi thanh dọc bên cạnh nhau không có khoảng trắng giữa.

Trong các thống kê, một biểu đồ là biểu diễn phân phối dữ liệu số, trong đó dữ liệu được tạo ra và số lượng cho mỗi thùng được biểu diễn. Tổng quát hơn, trong cốt truyện, biểu đồ là một biểu đồ thanh tổng hợp, với một số hàm tổng hợp có thể có (ví dụ: tổng, trung bình, đếm ...) có thể được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu trên các trục phân loại và ngày cũng như trục tuyến tính.

Các lựa chọn thay thế cho các lô violin để trực quan hóa các phân phối bao gồm các lô violin, lô hộp, lô ECDF và biểu đồ dải.

Nếu bạn đang tìm kiếm các biểu đồ thanh, tức là đại diện cho dữ liệu thô, không phân chia với thanh hình chữ nhật, hãy truy cập hướng dẫn biểu đồ thanh.

Biểu đồ với Plotly Express¶

Plotly Express là giao diện cấp cao, dễ sử dụng để âm mưu, hoạt động trên nhiều loại dữ liệu và tạo ra các số liệu dễ dàng theo phong cách.

In [1]:

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="total_bill")
fig.show()

In [2]:

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
# Here we use a column with categorical data
fig = px.histogram(df, x="day")
fig.show()

Chọn số lượng thùng

Theo mặc định, số lượng thùng được chọn sao cho số này tương đương với số lượng mẫu điển hình trong thùng. Số này có thể được tùy chỉnh, cũng như phạm vi của các giá trị.

In [3]:

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="total_bill", nbins=20)
fig.show()

Biểu đồ về Dữ liệu ngày

Biểu đồ âm mưu sẽ tự động dữ liệu BIN DATE cùng với dữ liệu số:

In [4]:

import plotly.express as px

df = px.data.stocks()
fig = px.histogram(df, x="date")
fig.update_layout(bargap=0.2)
fig.show()

Biểu đồ trên dữ liệu phân loại

Biểu đồ âm mưu sẽ tự động bin dữ liệu số hoặc ngày nhưng cũng có thể được sử dụng trên dữ liệu phân loại thô, như trong ví dụ sau, trong đó giá trị trục X là biến "Ngày" phân loại:

In [5]:

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="day", category_orders=dict(day=["Thur", "Fri", "Sat", "Sun"]))
fig.show()

Biểu đồ trong Dash¶

Dash là cách tốt nhất để xây dựng các ứng dụng phân tích trong Python bằng cách sử dụng các số liệu thuần túy. Để chạy ứng dụng bên dưới, chạy

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="total_bill", nbins=20)
fig.show()

0, nhấp vào "Tải xuống" để lấy mã và chạy

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="total_bill", nbins=20)
fig.show()

1.

Bắt đầu với các tài liệu Dash chính thức và tìm hiểu cách dễ dàng tạo kiểu và triển khai các ứng dụng như thế này với Dash Enterprise.learn how to effortlessly style & deploy apps like this with Dash Enterprise.

Truy cập các giá trị số đếm (trục y)

JavaScript tính toán các giá trị trục y (đếm) khi bay trong trình duyệt, do đó nó không thể truy cập được trong

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="total_bill", nbins=20)
fig.show()

2. Bạn có thể tính toán thủ công nó bằng

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="total_bill", nbins=20)
fig.show()

3.

In [7]:

import plotly.express as px
import numpy as np

df = px.data.tips()
# create the bins
counts, bins = np.histogram(df.total_bill, bins=range(0, 60, 5))
bins = 0.5 * (bins[:-1] + bins[1:])

fig = px.bar(x=bins, y=counts, labels={'x':'total_bill', 'y':'count'})
fig.show()

Loại bình thường hóa Bur

Chế độ mặc định là thể hiện số lượng mẫu trong mỗi thùng. Với đối số

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="total_bill", nbins=20)
fig.show()

4, cũng có thể biểu thị tỷ lệ phần trăm hoặc phần mẫu trong mỗi thùng (

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="total_bill", nbins=20)
fig.show()

5 hoặc

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="total_bill", nbins=20)
fig.show()

6) hoặc biểu đồ mật độ (tổng của tất cả các khu vực thanh bằng tổng số điểm mẫu,

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="total_bill", nbins=20)
fig.show()

7) hoặc a Biểu đồ mật độ xác suất (tổng của tất cả các khu vực thanh bằng 1,

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="total_bill", nbins=20)
fig.show()

8).

In [8]:

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="total_bill", histnorm='probability density')
fig.show()

Khía cạnh của biểu đồ biểu đồ

Trong & nbsp; [9]:

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="total_bill",
                   title='Histogram of bills',
                   labels={'total_bill':'total bill'}, # can specify one label per df column
                   opacity=0.8,
                   log_y=True, # represent bars with log scale
                   color_discrete_sequence=['indianred'] # color of histogram bars
                   )
fig.show()

Một số biểu đồ cho các giá trị khác nhau của một cột

In [10]:

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="total_bill", color="sex")
fig.show()

Tổng hợp với các chức năng khác hơn ________ 39¶

Đối với mỗi thùng của

import plotly.express as px

df = px.data.stocks()
fig = px.histogram(df, x="date")
fig.update_layout(bargap=0.2)
fig.show()

0, người ta có thể tính toán một hàm của dữ liệu bằng cách sử dụng

import plotly.express as px

df = px.data.stocks()
fig = px.histogram(df, x="date")
fig.update_layout(bargap=0.2)
fig.show()

1. Đối số của

import plotly.express as px

df = px.data.stocks()
fig = px.histogram(df, x="date")
fig.update_layout(bargap=0.2)
fig.show()

1 là cột DataFrame được đưa ra dưới dạng đối số

import plotly.express as px

df = px.data.stocks()
fig = px.histogram(df, x="date")
fig.update_layout(bargap=0.2)
fig.show()

3. Bên dưới cốt truyện cho thấy mẹo trung bình tăng với tổng hóa đơn.

In [11]:

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="total_bill")
fig.show()

0

Mặc định

import plotly.express as px

df = px.data.stocks()
fig = px.histogram(df, x="date")
fig.update_layout(bargap=0.2)
fig.show()

1 là

import plotly.express as px

df = px.data.stocks()
fig = px.histogram(df, x="date")
fig.update_layout(bargap=0.2)
fig.show()

5 nếu

import plotly.express as px

df = px.data.stocks()
fig = px.histogram(df, x="date")
fig.update_layout(bargap=0.2)
fig.show()

3 được đưa ra và hoạt động với dữ liệu số phân loại cũng như số trên trục

import plotly.express as px

df = px.data.stocks()
fig = px.histogram(df, x="date")
fig.update_layout(bargap=0.2)
fig.show()

0:

In [12]:

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="total_bill")
fig.show()

1

In [13]:

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="total_bill")
fig.show()

2

Trực quan hóa phân phối Bur

Với từ khóa

import plotly.express as px

df = px.data.stocks()
fig = px.histogram(df, x="date")
fig.update_layout(bargap=0.2)
fig.show()

8, một bên lề được rút ra cùng với biểu đồ, trực quan hóa phân phối. Xem trang Distplot để biết thêm các ví dụ về các biểu diễn thống kê kết hợp.

In [14]:

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="total_bill")
fig.show()

3

Thêm nhãn văn bản

Mới trong v5.5

Bạn có thể thêm văn bản vào các thanh biểu đồ bằng đối số

import plotly.express as px

df = px.data.stocks()
fig = px.histogram(df, x="date")
fig.update_layout(bargap=0.2)
fig.show()

9. Đặt nó thành

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="day", category_orders=dict(day=["Thur", "Fri", "Sat", "Sun"]))
fig.show()

0 sẽ hiển thị các giá trị trên các thanh và đặt nó thành chuỗi định dạng

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="day", category_orders=dict(day=["Thur", "Fri", "Sat", "Sun"]))
fig.show()

1 sẽ kiểm soát định dạng đầu ra.

In [15]:

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="total_bill")
fig.show()

4

In [16]:

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="total_bill")
fig.show()

5

Biểu đồ chuẩn hóa

In [17]:

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="total_bill")
fig.show()

6

Biểu đồ ngang

In [18]:

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="total_bill")
fig.show()

7

Biểu đồ phủ lên

In [19]:

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="total_bill")
fig.show()

8

Biểu đồ xếp chồng lên nhau

In [20]:

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="total_bill")
fig.show()

9

Biểu đồ theo kiểu

In [21]:

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
# Here we use a column with categorical data
fig = px.histogram(df, x="day")
fig.show()

0

Biểu đồ BAR Text¶

Bạn có thể thêm văn bản vào các thanh biểu đồ bằng đối số

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="day", category_orders=dict(day=["Thur", "Fri", "Sat", "Sun"]))
fig.show()

2. Trong ví dụ này, chúng tôi thêm các giá trị trục x làm văn bản theo định dạng

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="day", category_orders=dict(day=["Thur", "Fri", "Sat", "Sun"]))
fig.show()

3. Chúng tôi cũng điều chỉnh kích thước của văn bản bằng cách sử dụng

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="day", category_orders=dict(day=["Thur", "Fri", "Sat", "Sun"]))
fig.show()

4.

In [22]:

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
# Here we use a column with categorical data
fig = px.histogram(df, x="day")
fig.show()

1

Biểu đồ tích lũy

In [23]:

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
# Here we use a column with categorical data
fig = px.histogram(df, x="day")
fig.show()

2

Chỉ định chức năng tổng hợp

In [24]:

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
# Here we use a column with categorical data
fig = px.histogram(df, x="day")
fig.show()

3

Tùy chỉnh Binning¶

Đối với Binning tùy chỉnh dọc theo trục X, hãy sử dụng thuộc tính

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="day", category_orders=dict(day=["Thur", "Fri", "Sat", "Sun"]))
fig.show()

5. Xin lưu ý rằng thuật toán autobin sẽ chọn kích thước bin tròn 'đẹp' có thể dẫn đến ít hơn tổng số các thùng

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="day", category_orders=dict(day=["Thur", "Fri", "Sat", "Sun"]))
fig.show()

5. Ngoài ra, bạn có thể đặt các giá trị chính xác cho

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="day", category_orders=dict(day=["Thur", "Fri", "Sat", "Sun"]))
fig.show()

7 cùng với

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="day", category_orders=dict(day=["Thur", "Fri", "Sat", "Sun"]))
fig.show()

8.

In [25]:

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
# Here we use a column with categorical data
fig = px.histogram(df, x="day")
fig.show()

4

Xem thêm: Biểu đồ thanh

Nếu bạn muốn hiển thị thông tin về các mục riêng lẻ trong mỗi thanh biểu đồ, thì hãy tạo biểu đồ thanh xếp chồng với thông tin di chuột như hình dưới đây. Lưu ý rằng về mặt kỹ thuật không phải là loại biểu đồ biểu đồ, nhưng nó sẽ có hiệu ứng tương tự như được hiển thị dưới đây bằng cách so sánh đầu ra của

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="day", category_orders=dict(day=["Thur", "Fri", "Sat", "Sun"]))
fig.show()

9 và

import plotly.express as px
import numpy as np

df = px.data.tips()
# create the bins
counts, bins = np.histogram(df.total_bill, bins=range(0, 60, 5))
bins = 0.5 * (bins[:-1] + bins[1:])

fig = px.bar(x=bins, y=counts, labels={'x':'total_bill', 'y':'count'})
fig.show()

0. Để biết thêm thông tin, hãy xem hướng dẫn trên biểu đồ thanh.

In [26]:

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
# Here we use a column with categorical data
fig = px.histogram(df, x="day")
fig.show()

5

Trong ví dụ này, cả hai biểu đồ đều có cài đặt thùng tương thích sử dụng thuộc tính Bingroup. Lưu ý rằng các dấu vết trên cùng một subplot và với cùng một

import plotly.express as px
import numpy as np

df = px.data.tips()
# create the bins
counts, bins = np.histogram(df.total_bill, bins=range(0, 60, 5))
bins = 0.5 * (bins[:-1] + bins[1:])

fig = px.bar(x=bins, y=counts, labels={'x':'total_bill', 'y':'count'})
fig.show()

1 ("stack", "tương đối", "nhóm") bị buộc vào cùng một

import plotly.express as px
import numpy as np

df = px.data.tips()
# create the bins
counts, bins = np.histogram(df.total_bill, bins=range(0, 60, 5))
bins = 0.5 * (bins[:-1] + bins[1:])

fig = px.bar(x=bins, y=counts, labels={'x':'total_bill', 'y':'count'})
fig.show()

2, tuy nhiên dấu vết với

import plotly.express as px
import numpy as np

df = px.data.tips()
# create the bins
counts, bins = np.histogram(df.total_bill, bins=range(0, 60, 5))
bins = 0.5 * (bins[:-1] + bins[1:])

fig = px.bar(x=bins, y=counts, labels={'x':'total_bill', 'y':'count'})
fig.show()

3 và trên các trục khác nhau (cùng loại trục) có thể có Cài đặt thùng tương thích. Biểu đồ và dấu vết biểu đồ có thể chia sẻ cùng một

import plotly.express as px
import numpy as np

df = px.data.tips()
# create the bins
counts, bins = np.histogram(df.total_bill, bins=range(0, 60, 5))
bins = 0.5 * (bins[:-1] + bins[1:])

fig = px.bar(x=bins, y=counts, labels={'x':'total_bill', 'y':'count'})
fig.show()

2.

In [27]:

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
# Here we use a column with categorical data
fig = px.histogram(df, x="day")
fig.show()

6

Sắp xếp biểu đồ theo thứ tự thể loại

Các thanh biểu đồ cũng có thể được sắp xếp dựa trên logic đặt hàng của các giá trị phân loại bằng cách sử dụng thuộc tính Danh mục của trục x. Việc sắp xếp các thanh biểu đồ bằng cách sử dụng

import plotly.express as px
import numpy as np

df = px.data.tips()
# create the bins
counts, bins = np.histogram(df.total_bill, bins=range(0, 60, 5))
bins = 0.5 * (bins[:-1] + bins[1:])

fig = px.bar(x=bins, y=counts, labels={'x':'total_bill', 'y':'count'})
fig.show()

5 cũng hoạt động với nhiều dấu vết trên cùng một trục x. Trong các ví dụ sau, các thanh biểu đồ được sắp xếp dựa trên tổng giá trị số.

In [28]:

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
# Here we use a column with categorical data
fig = px.histogram(df, x="day")
fig.show()

7

In [29]:

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
# Here we use a column with categorical data
fig = px.histogram(df, x="day")
fig.show()

8

Còn Dash thì sao? ¶

Dash là một khung nguồn mở để xây dựng các ứng dụng phân tích, không cần JavaScript và nó được tích hợp chặt chẽ với thư viện đồ thị đồ họa.

Tìm hiểu về cách cài đặt Dash tại https://dash.plot.ly/installation.

Ở mọi nơi trong trang này mà bạn thấy

import plotly.express as px
import numpy as np

df = px.data.tips()
# create the bins
counts, bins = np.histogram(df.total_bill, bins=range(0, 60, 5))
bins = 0.5 * (bins[:-1] + bins[1:])

fig = px.bar(x=bins, y=counts, labels={'x':'total_bill', 'y':'count'})
fig.show()

6, bạn có thể hiển thị cùng một hình trong một ứng dụng Dash bằng cách chuyển nó sang đối số

import plotly.express as px
import numpy as np

df = px.data.tips()
# create the bins
counts, bins = np.histogram(df.total_bill, bins=range(0, 60, 5))
bins = 0.5 * (bins[:-1] + bins[1:])

fig = px.bar(x=bins, y=counts, labels={'x':'total_bill', 'y':'count'})
fig.show()

7 của thành phần

import plotly.express as px
import numpy as np

df = px.data.tips()
# create the bins
counts, bins = np.histogram(df.total_bill, bins=range(0, 60, 5))
bins = 0.5 * (bins[:-1] + bins[1:])

fig = px.bar(x=bins, y=counts, labels={'x':'total_bill', 'y':'count'})
fig.show()

8 từ gói

import plotly.express as px
import numpy as np

df = px.data.tips()
# create the bins
counts, bins = np.histogram(df.total_bill, bins=range(0, 60, 5))
bins = 0.5 * (bins[:-1] + bins[1:])

fig = px.bar(x=bins, y=counts, labels={'x':'total_bill', 'y':'count'})
fig.show()

9 tích hợp như thế này:

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
# Here we use a column with categorical data
fig = px.histogram(df, x="day")
fig.show()

9

Tại sao Biểu đồ không có không gian?

Điều này là do biểu đồ đại diện cho một tập dữ liệu liên tục và do đó, không có khoảng trống nào trong dữ liệu (mặc dù bạn sẽ phải quyết định xem bạn có làm tròn hay làm tròn điểm số trên các ranh giới của các thùng).a histogram represents a continuous data set, and as such, there are no gaps in the data (although you will have to decide whether you round up or round down scores on the boundaries of bins).

Làm thế nào để bạn vẽ một dòng trên biểu đồ trong Python?

Thêm một sơ đồ con vào hình hiện tại, NROWS = 2, NCOLS = 1 và INDEX = 1 ..

Sử dụng phương pháp biểu đồ numpy để có được biểu đồ của một tập hợp dữ liệu ..

Vẽ biểu đồ bằng phương pháp sử dụng phương pháp hist () với edgecolor = black ..

Tại INDEX 2, sử dụng dữ liệu được tính toán (từ biểu đồ numpy).....

Để hiển thị hình, sử dụng phương thức show () ..

Có không gian giữa biểu đồ?

Biểu đồ có sự xuất hiện tương tự như biểu đồ thanh dọc, nhưng không có khoảng trống giữa các thanh.Nói chung, một biểu đồ sẽ có các thanh có chiều rộng bằng nhau.there are no gaps between the bars. Generally, a histogram will have bars of equal width.

Làm thế nào để bạn thay đổi không gian giữa các thanh trong matplotlib?

Matplotlib với python để thay đổi không gian giữa các thanh khi vẽ nhiều blotots trong gấu trúc trong một nhóm, chúng ta có thể sử dụng độ rộng đường dây trong phương thức Plot ().use linewidth in plot() method.

programming python Bar in matplotlib Matplotlib histogram example Plt hist Matplotlib histogram