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ecdf with normed histogram

Aperta
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feature P3
Lingua principale
Python
Stelle
18.8k
Fork
2.8k
Merge medio
16h 26m
PR unite (30g)
21

Descrizione

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()

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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.

Direzione di ricerca

Inizia dal punto di ingresso px.ecdf e confronta come viene configurato marginal='histogram' con histnorm in px.histogram. Determina se il comportamento previsto consiste nell’avere bin marginali normalizzati o informazioni percentuali nell’hover, quindi verifica il risultato con l’esempio fornito di NumPy e pandas; il lavoro è completato quando il marginal dell’istogramma ECDF può rappresentare percentuali senza subplots manuali.

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

Valutazione

Stack tecnologico
numpy, pandas, plotly, python
Ambito
data-visualization
Tipo di issue
Funzionalità
Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Abbastanza chiara
Idoneità per principianti
38/100

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