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Feature Request: Support bin width/step size in fit(Histogram, ...)

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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
35/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
julia
Ambito
data-visualization

Direzione di ricerca

Inizia da src/hist.jl intorno alle righe 298-307 e rivedi i percorsi di dispatch esistenti per fit(Histogram, data), edges e nbins. Definisci e implementa l’API per la larghezza dei bin scelta, incluso il comportamento dell’intervallo e dell’allineamento dei bordi, quindi verifica che il binning a larghezza fissa funzioni insieme alle chiamate esistenti.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

As I, was discussing on slack about this with some members;

This idea was discussed in the community: See the thread

I thought that currently, fit(Histogram, data) requires users to either specify the number of bins (nbins) or the exact bin edges. While flexible, a common workflow in scientific computing is to specify bins by a fixed width (e.g., "one bin every 0.5 units") independent of the data range.

Although this can be done manually with fit(Histogram, data, min:width:max), it requires calculating bounds and handling potential edge alignment issues manually.

Reference:
The current fit implementations for Histogram are centered around these methods:
https://github.com/JuliaStats/StatsBase.jl/blob/7388a8e23d98de0441dc0a460db47d4a6caf00c1/src/hist.jl#L298-L307

Proposed Change:
Add a keyword argument or helper type to allow binning by width. Examples:

# Option 1: keyword argument
fit(Histogram, data; width=0.5)

# Option 2: helper type
fit(Histogram, data, BinWidth(0.5))

My proposal is to extend this dispatch pattern. Currently, we have:

fit(..., edges) (User provides the range)

fit(..., nbins) (Internal histrange calculates the range)

I will add a third path:
3. fit(..., binwidth) (A simple range min:binwidth:max is generated and passed to the existing edges method).

Additional Considerations:

Alignment/anchor: Optional parameter to control where the first bin edge starts.

Variable resolution: Optional method for "equal-count" bins using data quantiles.

This Simplifies the API for new users, aligns with common libraries (NumPy, matplotlib), and reduces errors in manual bin calculations.

Lingua principale
Julia
Stelle
614
Fork
197
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Preparare l'ambiente

Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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