绘图加权直方图

plotly 直方图对象似乎不支持权重。然而 numpys 直方图函数支持权重,并且可以轻松地计算从绘图条形图创建直方图所需的一切。

# dataframe with bimodal distribution to clearly see weight differences.
import pandas as pd
from numpy.random import normal
import numpy as np

df =pd.DataFrame(
    {"X": np.concatenate((normal(5, 1, 5000), normal(10, 1, 5000))),
     "W": np.array([1] * 5000 + [3] * 5000)
    })

您包含的seaborn call适用于以下数据:

# weighted histogram with seaborn
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.distplot(df.X, bins=25, 
    hist_kws={'weights':df.W.values}, norm_hist=False,kde=False)
plt.show()

我们可以看到,我们的任意1和3权重被正确地应用于每种分布模式。

Bar 带numpy的图形对象

# with plotly, presuming you are authenticated
import plotly.plotly as py
import plotly.graph_objs as go

# compute weighted histogram with numpy
counts, bin_edges = np.histogram(df.X, bins=25, weights=df.W.values)
data = [go.Bar(x=bin_edges, y=counts)]

py.plot(data, filename='bar-histogram')

您可能需要重新实现直方图的其他注释功能以适应您的用例,这些功能可能会带来更大的挑战,但plotly上的绘图内容本身工作得很好。

请参见此处的渲染: https://plot.ly/~Jwely/24/#plot