Add support for histfunc='kde' in px.histogram()
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P3
- 主要言語
- Python
- スター
- 18.8k
- フォーク
- 2.8k
- 平均マージ
- 16時間 26分
- マージ済み PR(30日)
- 21
説明
Would be great if the histfunc argument of px.histogram() accepted 'kde'. It's currently limited to ['count', 'sum', 'avg', 'min', 'max'] but I'm looking for output like what figure_factory.create_distplot() gives when show_hist=False, show_rug=False.
import plotly.figure_factory as ff
import numpy as np
x1 = np.random.randn(200) - 1
x2 = np.random.randn(200)
x3 = np.random.randn(200) + 1
hist_data = [x1, x2, x3]
group_labels = ['Group 1', 'Group 2', 'Group 3']
colors = ['#333F44', '#37AA9C', '#94F3E4']
# Create distplot with curve_type set to 'normal'
fig = ff.create_distplot(hist_data, group_labels, show_hist=False, show_rug=False, colors=colors)
# Add title
fig.update_layout(title_text='Curve and Rug Plot')
fig.show()

コントリビューションガイド
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
調査の方向性
px.histogram() とその histfunc の処理から始め、次に show_hist=False と show_rug=False を指定した figure_factory.create_distplot() と要求された出力を比較します。KDE をどのように表現すべきかを判断し、グループ化されたデータに対して histfunc='kde' が要求された曲線の動作を生成すれば完了とします。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- python
- 領域
- data-visualization
- issue の種類
- 機能追加
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 活発さ
- 停滞
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 初心者へのやさしさ
- 42/100