प्लॉटली - हिस्टोग्राम
कार्ल पियर्सन द्वारा प्रस्तुत, एक हिस्टोग्राम संख्यात्मक डेटा के वितरण का एक सटीक प्रतिनिधित्व है जो एक सतत चर (कोरल) की संभावना वितरण का अनुमान है। यह बार ग्राफ के समान दिखाई देता है, लेकिन, एक बार ग्राफ दो चर से संबंधित है, जबकि एक हिस्टोग्राम केवल एक से संबंधित है।
हिस्टोग्राम की आवश्यकता होती है bin (या bucket) जो मानों की पूरी श्रृंखला को अंतरालों की एक श्रृंखला में विभाजित करता है — और फिर यह गिनता है कि प्रत्येक अंतराल में कितने मूल्य आते हैं। डिब्बे आमतौर पर एक चर के लगातार, गैर-अतिव्यापी अंतराल के रूप में निर्दिष्ट होते हैं। डिब्बे आसन्न होने चाहिए, और अक्सर समान आकार के होते हैं। प्रत्येक आयत में मामलों की संख्या-आवृत्ति के अनुपात के साथ एक आयत बिन पर खड़ी की जाती है।
हिस्टोग्राम ट्रेस ऑब्जेक्ट द्वारा लौटाया जाता है go.Histogram()समारोह। इसका अनुकूलन विभिन्न तर्कों या विशेषताओं द्वारा किया जाता है। एक आवश्यक तर्क एक सूची में x या y सेट है,numpy array या Pandas dataframe object जिसे डिब्बे में वितरित किया जाना है।
डिफ़ॉल्ट रूप से, स्वचालित रूप से आकार के डिब्बे में प्लॉटली डेटा बिंदुओं को वितरित करता है। हालाँकि, आप कस्टम बिन आकार को परिभाषित कर सकते हैं। इसके लिए आपको ऑटोबिंस को झूठे, निर्दिष्ट करने की आवश्यकता हैnbins (डिब्बे की संख्या), इसकी शुरुआत और अंत मूल्य और आकार।
निम्नलिखित कोड एक साधारण हिस्टोग्राम दर्शाता है जो एक कक्षा inbins (स्वचालित रूप से आकार) में छात्रों के अंकों का वितरण करता है -
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)
आउटपुट नीचे दिखाया गया है -

go.Histogram() फ़ंक्शन स्वीकार करता है histnorm, जो इस हिस्टोग्राम ट्रेस के लिए उपयोग किए जाने वाले सामान्यीकरण के प्रकार को निर्दिष्ट करता है। डिफ़ॉल्ट "" है, प्रत्येक बार की अवधि आवृत्तियों की संख्या से मेल खाती है (अर्थात डिब्बे के अंदर स्थित डेटा बिंदुओं की संख्या)। यदि सौंपा गया है"percent" / "probability"प्रत्येक बार की अवधि नमूना अंकों की कुल संख्या के संबंध में घटनाओं के प्रतिशत / अंश से मेल खाती है। यदि यह "के बराबर हैdensity", प्रत्येक बार का अंतराल बिन अंतराल के आकार में विभाजित होता है जो बिन अंतराल के आकार से विभाजित होता है।
वहाँ भी histfunc पैरामीटर जिसका डिफ़ॉल्ट मान है count। नतीजतन, एक बिन पर आयत की ऊंचाई डेटा बिंदुओं की गणना से मेल खाती है। इसे योग, औसत, न्यूनतम या अधिकतम पर सेट किया जा सकता है।
histogram()क्रमिक डिब्बे में मूल्यों के संचयी वितरण को प्रदर्शित करने के लिए फ़ंक्शन सेट किया जा सकता है। उसके लिए, आपको सेट करने की आवश्यकता हैcumulative propertyसक्षम करने के लिए। परिणाम नीचे देखा जा सकता है -
data=[go.Histogram(x = x1, cumulative_enabled = True)]
fig = go.Figure(data)
iplot(fig)
उत्पादन निम्नानुसार है -
