px.histogram
时间: 2023-10-13 08:06:33 浏览: 38
px.histogram是Plotly Express中的一个函数,用于绘制直方图。它可以接受一个数据集和一个或多个变量,然后将这些变量的频率绘制成直方图。可以使用px.histogram函数来探索数据的分布情况,例如数据的中心趋势、离散程度和异常值等。此外,px.histogram还支持许多自定义选项,例如设置直方图的颜色、透明度、边界宽度和填充等。
相关问题
px.histogram()参数讲解
`px.histogram()` 是 Plotly Express 库中用于创建直方图的函数。直方图用于可视化数据的分布情况,能够显示数据的频数或频率。
`px.histogram()` 函数的常用参数如下:
- `data_frame`:必需参数,指定要使用的数据框(DataFrame)或数据表。
- `x`:必需参数,指定要绘制直方图的列名或数据数组。
- `y`:可选参数,指定用于分组的列名或数据数组。如果提供了 `y` 参数,则绘制堆叠直方图。
- `color`:可选参数,指定用于分组的列名或数据数组,并根据该列的不同取值对直方图进行着色。
- `labels`:可选参数,指定用于 x 轴和 y 轴的标签文本。
- `title`:可选参数,指定直方图的标题文本。
- `histfunc`:可选参数,指定用于计算直方图值的函数。默认为 `'count'`,表示计算频数。其他可选值包括 `'sum'`(计算总和)、`'avg'`(计算平均值)和 `'min'`(计算最小值)等。
- `nbins`:可选参数,指定直方图的箱子数量。
- `range_x` 和 `range_y`:可选参数,指定 x 轴和 y 轴的取值范围。
- `facet_col` 和 `facet_row`:可选参数,指定用于分组的列名,并创建多个子图以显示不同组别的直方图。
这些参数只是 `px.histogram()` 函数的一部分,还有其他一些参数可以用于自定义直方图的样式、布局和交互性。你可以查阅 Plotly Express 的文档以了解更多详细信息和示例:https://plotly.com/python/histograms/
ax= px.histogram(data,x= "Age", template= "plotly",color= "Outcome",title='不同年龄患糖尿病情况') plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] ax.show()
在这个例子中,你使用了 Plotly 的 `px.histogram` 函数来绘制直方图。要将图像中的属性变为中文,你可以使用以下代码:
```python
import plotly.express as px
import plotly.io as pio
# 加载中文字体
pio.templates.default = "plotly_white+ggplot2"
pio.templates[pio.templates.default].layout.font.family = 'SimHei'
ax = px.histogram(data, x="Age", color="Outcome", title='不同年龄患糖尿病情况')
ax.show()
```
在这个例子中,我们首先加载了中文字体(这里使用了 `plotly.io` 库的默认设置),然后将 `px.histogram` 函数的 `template` 参数设置为 `'plotly'`(这是默认设置,可以省略),最后设置了标题为中文。