ecdf with normed histogram
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Avaliação
- Dificuldade
- 4/5
- Tempo estimado
- 3-5 dias
- Facilidade para iniciantes
- 38/100
- Tipo de issue
- Funcionalidade
- Clareza
- Razoavelmente clara
- Status de atividade
- Estagnada
- Stack de tecnologia
- numpy, pandas, plotly, python
- Domínio
- data-visualization
Direção de pesquisa
Comece pelo ponto de entrada px.ecdf e compare como marginal='histogram' é configurado com histnorm em px.histogram. Determine se o comportamento pretendido é usar bins marginais normalizados ou informações de porcentagem no hover e, em seguida, verifique o resultado com o exemplo fornecido de NumPy e pandas; considera-se concluído quando o marginal do histograma ECDF puder representar porcentagens sem subplots manuais.
Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.
Descrição
I really like the plotly.express.ecdf and have been using it a lot in my daily work.
When I show ecdf plots in meetings, I usually show it with marginal='histogram', since this is easier understandable for the non-data-scientists in the room.
However, since the amount of data varies I would like to have a normalized histogram, i.e. have percent values.
I know this would be possible with subplots, but there are really a lot of ugly adjustments to make.
So a solution could be to show the percentage in the hint as well, or something like histnorm from plotly.express.histogram.
Example for easy testing:
import plotly.express as px
import numpy as np
import pandas as pd
# Generate random data
np.random.seed(42) # For reproducibility
data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000) # Normal distribution data
# Create a pandas dataframe
df = pd.DataFrame({'Values': data})
# Create ECDF plot with histogram
fig = px.ecdf(data,
ecdfnorm='percent',
marginal='histogram')
# Show the figure
fig.show()
- Linguagem predominante
- Python
- Estrelas
- 18.8k
- Forks
- 2.8k
- Merge médio
- 13h 28min
- PRs com merge (30d)
- 20
Guia de contribuição
Primeiros passos
- Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
- Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
- Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
- Abra um pull request que referencie o número da issue.
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