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ecdf with normed histogram

Aberta
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feature P3
Linguagem predominante
Python
Estrelas
18.8k
Forks
2.8k
Merge médio
16h 26min
PRs com merge (30d)
21

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()

Guia de contribuição

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Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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.

Avaliação

Stack de tecnologia
numpy, pandas, plotly, python
Domínio
data-visualization
Tipo de issue
Funcionalidade
Dificuldade
4/5
Tempo estimado
3-5 dias
Status de atividade
Estagnada
Clareza
Razoavelmente clara
Facilidade para iniciantes
38/100

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