ecdf with normed histogram
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- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 18.8k
- Forks
- 2.8k
- Merge medio
- 16 h 26 min
- PR fusionados (30 d)
- 21
Descripción
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()
Guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Línea de trabajo
Comienza con el punto de entrada px.ecdf y compara cómo se configura marginal='histogram' con histnorm en px.histogram. Determina si el comportamiento previsto son los bins marginales normalizados o la información de porcentaje en el hover y, después, verifica el resultado con el ejemplo proporcionado de NumPy y pandas; se considera terminado cuando el marginal del histograma ECDF puede representar porcentajes sin subplots manuales.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- numpy, pandas, plotly, python
- Área
- data-visualization
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Bastante claro
- Aptitud para principiantes
- 38/100