Plotly直方图指南：数据可视化的艺术

2023-11-02 06:47:21

用直方图探索和分析数据：用 Python 和 Plotly

引言：

直方图是一种强大的数据可视化工具，可以帮助我们揭示数据的模式、趋势和特征。借助 Plotly 这个开源的 Python 库，创建直方图变得轻而易举。本文将深入探讨如何利用 Plotly 创建一维和二维直方图，并展示如何使用它们来探索和分析数据。

一维直方图

一维直方图展示了单一数据集的分布。它将数据分成相等宽度的区间（箱），然后计算每个箱中数据的数量。箱的高度表示该区间内数据点的数量。

使用 Plotly 创建一维直方图：

import plotly.graph_objects as go

# 数据数组
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 区间宽度数组
bins = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 创建 Plotly 图形对象
fig = go.Figure(data=[go.Histogram(x=data, histnorm='probability', xbins=dict(start=0, end=10, size=1))])

# 显示图形
fig.show()

二维直方图

二维直方图用于可视化两个数据集之间的相关性。它将数据分成两个维度上的相等宽度的箱，并计算每个箱中数据点的数量。箱的高度表示该箱中两个数据集数据点的数量。

使用 Plotly 创建二维直方图：

import plotly.graph_objects as go

# 数据数组
x_data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y_data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 区间宽度数组
x_bins = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y_bins = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 创建 Plotly 图形对象
fig = go.Figure(data=[go.Histogram2d(x=x_data, y=y_data, histnorm='probability', xbins=dict(start=0, end=10, size=1), ybins=dict(start=0, end=10, size=1))])

# 显示图形
fig.show()