px.histogram

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/

import plotly.express as px fig = px.histogram(train_public, x="total_loan", color="isDefault") fig.show()改为matplotlib.pyplot下画出的直方图的代码

可以使用matplotlib库来画出直方图，以下是对应的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 将数据分成 isDefault 为 0 和 1 两部分
is_default_0 = train_public[train_public['isDefault'] == 0]['total_loan']
is_default_1 = train_public[train_public['isDefault'] == 1]['total_loan']

# 绘制直方图
plt.hist([is_default_0, is_default_1], bins=30, color=['blue', 'green'], label=['isDefault=0', 'isDefault=1'])
plt.legend()
plt.xlabel('total_loan')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

这段代码的功能与上面的代码相同，只是使用了matplotlib库来绘制直方图。首先将数据集按照"isDefault"变量分成两部分，然后使用plt.hist()函数来绘制直方图。其中，bins参数表示将数据分成的区间数，color参数表示直方图的颜色，label参数表示直方图的标签。最后通过plt.legend()函数来显示标签，通过plt.xlabel()和plt.ylabel()函数来设置x轴和y轴的标签。