在统计学中，直方图是数值数据分布的表示，其中数据被分箱并表示每个分箱的计数。更一般地说，在 Plotly 中，直方图是一个聚合条形图，具有几个可能的聚合函数（例如 sum、average、count…），可用于在分类轴和日期轴以及线性轴上可视化数据。
用于可视化分布的小提琴图的替代方法包括小提琴图、箱线图、ECDF 图和条形图。
如果您正在寻找条形图，即用矩形条表示原始的、未聚合的数据，请转到条形图教程。
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4.1.1 基本直方图
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4.1.2 使用一个包含分类数据的列
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4.1.3 选择方箱的数量wps电脑版的下载网站的方法
默认情况下，选择 bin 的数量，以便此数字与 bin 中的典型样本数相当。可以自定义此数字以及值的范围。
4.1.4 日期数据直方图wps官网最新下载的地方在哪里
除了数值数据之外，Plotly 直方图还会自动对日期数据进行分箱：
4.1.5 分类数据的直方图
Plotly 直方图将自动对数字或日期数据进行分箱，但也可用于原始分类数据，如下例所示，其中 X 轴值是分类“天”变量：
4.1.6 访问计数（y 轴）值
JavaScript 在浏览器中动态计算 y 轴（计数）值，因此在fig. 您可以使用手动计算它np.histogramWPS office的官网的下载的地址是什么。
4.1.7 标准化类型
默认模式是表示每个 bin 中的样本计数。使用该histnorm参数，还可以表示每个 bin (histnorm='percent’或probability) 中样本的百分比或分数，或密度直方图（所有条形区域的总和等于样本点的总数，density）或概率密度直方图 (所有条形区域的总和等于 1, probability density)。
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4.1.8 直方图的外观
4.1.9 一列不同值的几个直方图
4.1.10 与其他功能聚合count
对于 的每个 bin x，可以使用 计算数据的函数histfunc。的参数histfunc是作为参数给出的数据框列y。下图显示平均小费随着总账单的增加而增加。
4.1.11 适用于x轴上的分类和分箱数值
默认值histfunc是sumif y，并且适用于x轴上的分类和分箱数值数据：
4.1.12 直方图使用图案
v5.0 中的新功能
除了颜色之外，直方图还可以使用图案（也称为影线或纹理） ：
4.1.13 可视化分布
使用marginal关键字，在直方图旁边绘制边缘，可视化分布。有关组合统计表示的更多示例，请参见distplot 页面。
4.1.14 添加文本标签
v5.5 中的新功能
text_auto您可以使用该参数将文本添加到直方图条。将其设置为True将在条形图上显示值，并将其设置为d3-format格式化字符串将控制输出格式。
4.1.15 Dash中的直方图
