在Python中使用 Plotly 的直方图

背景

Python是一种广泛使用的编程语言，它也是一种非常流行的数据科学工具，许多数据科学家和数据分析师都用它来处理数据。Plotly是一种具有交互性的图表库，它在Python中的使用非常简单，而且可以制作出非常漂亮的图表。

在本文中，我们将介绍如何在Python中使用Plotly创建直方图。直方图是一种用于显示数据集中值的频率的图表类型。这种图表将数据分为若干个相等的区间，并计算每个区间中的数据点数量。通过比较不同区间的数据点数量，可以看出数据的分布情况。

实现

首先，我们需要导入使用到的库和数据集：

import plotly.graph_objs as go
import pandas as pd

df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/iris.csv')

接着，我们可以通过go.Histogram()函数创建直方图。

创建直方图需要传入两个必须的参数：x轴的数据和数据的分隔区间。

fig = go.Figure(data=[go.Histogram(x=df['sepal_width'], xbins=dict(start=2.0, end=4.5, size=0.1))])
fig.show()

通过xbins参数指定每个区间的起始点、终止点和区间大小。

我们还可以添加一些其他的参数来改变图表的样式，比如通过nbinsx参数指定区间数量、通过histnorm参数指定归一化方式等等。

fig = go.Figure(data=[go.Histogram(x=df['sepal_width'], 
                             xbins=dict(start=2.0, end=4.5, size=0.1),
                             nbinsx=25,
                             histnorm='probability density',
                             name='sepal_width')])

fig.update_layout(title='Iris Dataset - Sepal Width',
                   xaxis=dict(title='Sepal Width'),
                   yaxis=dict(title='Probability Density'))
fig.show()

以上代码将生成一张带有标题、坐标轴标签、归一化的直方图。

结论

在本文中，我们介绍了如何在Python中使用Plotly创建直方图。直方图可以帮助我们更好地了解数据的分布情况，从而进行更深入的数据分析。在创建直方图时，我们可以使用go.Histogram()函数，并通过设置参数来调整图表的样式。