python plotly绘制直方图实例详解

下面我将为你详细讲解“python plotly绘制直方图实例详解”的完整攻略。

1. 什么是plotly

Plotly是一个基于Python的交互式可视化库，适合用于生成各种类型的图标，包括线图、散点图、面积图、柱状图、热力图、3D图等等。该库特别注重交互性，支持对图表进行缩放、平移、旋转等操作，也可以与D3.js进行无缝协作。

2. 需要安装的库和工具

首先需要安装以下库和工具，这些是本文后续代码实例所需要的：

• Plotly
• Pandas
• Numpy

安装方式：

pip install plotly pandas numpy

3. 绘制直方图的方法

3.1 生成数据

首先，我们需要生成一组数据。这里我们以随机产生的100个数字为例：

import numpy as np

# 生成100个随机数
x = np.random.randn(100)

3.2 绘制直方图

接下来使用plotly，绘制直方图并展示数据：

import plotly.graph_objs as go

# 使用go.Histogram方法绘制直方图
trace = go.Histogram(x=x, nbinsx=10)

# 将直方图显示在页面上
data = [trace]
fig = go.Figure(data=data)
fig.show()

其中，nbinsx参数为直方图的柱子数量，可以根据需求进行调整。

3.3 添加多组数据到同一个直方图

有时候我们需要将多组数据添加到同一个直方图中进行对比。这时可以使用plotly的make_subplots方法进行绘制：

from plotly.subplots import make_subplots

# 生成两组随机数
x1 = np.random.randn(100)
x2 = np.random.randn(100)

# 使用make_subplots方法显示两组数据
fig = make_subplots(rows=1, cols=2, subplot_titles=('Data1', 'Data2'))
fig.add_histogram(x=x1, row=1, col=1, nbinsx=10)
fig.add_histogram(x=x2, row=1, col=2, nbinsx=10)
fig.show()

其中，rows和cols参数指定子图的行数和列数，subplot_titles参数指定子图标题，row和col参数指定子图所在的行和列。

4. 总结

本文介绍了使用plotly绘制直方图的基本方法，以及如何添加多组数据到同一个直方图中进行对比。请读者自行尝试，并根据需求进行调整。

这里为大家提供了两个代码实例，分别为绘制单组数据的直方图和绘制多组数据的直方图，大家可以根据需要进行参考。

完整代码实例1：

import numpy as np
import plotly.graph_objs as go

# 生成100个随机数
x = np.random.randn(100)

# 使用go.Histogram方法绘制直方图
trace = go.Histogram(x=x, nbinsx=10)

# 将直方图显示在页面上
data = [trace]
fig = go.Figure(data=data)
fig.show()

完整代码实例2：

import numpy as np
from plotly.subplots import make_subplots

# 生成两组随机数
x1 = np.random.randn(100)
x2 = np.random.randn(100)

# 使用make_subplots方法显示两组数据
fig = make_subplots(rows=1, cols=2, subplot_titles=('Data1', 'Data2'))
fig.add_histogram(x=x1, row=1, col=1, nbinsx=10)
fig.add_histogram(x=x2, row=1, col=2, nbinsx=10)
fig.show()