Histogramme (3D)

Fonctions :

  • go.Histogram()

    go.Histogram() crée un histogramme, un graphique qui regroupe les données numériques en classes (ou bins) pour afficher la fréquence ou le nombre d’occurrences de valeurs dans chaque classe. Utile pour visualiser la distribution d’un jeu de données.

    Importation :

    import plotly.graph_objects as go
import numpy as np

    Attributs :

    Paramètre Type Description Valeur par défaut
    x list, array Données numériques à regrouper en histogramme (axe des abscisses). [] (liste vide)
    nbinsx int Nombre de bins (classes) sur l’axe x. Auto
    histnorm str Type de normalisation : '' (compte brut), 'probability', 'percent', 'density', 'probability density'. ''
    cumulative dict Paramètres pour afficher un histogramme cumulatif (ex: {'enabled': True}). {'enabled': False}
    name str Nom de la trace pour la légende. None
    marker dict Personnalisation des barres (couleur, bordure, etc.). {}

    Exemple de code :

    import plotly.graph_objects as go
import numpy as np

# Données aléatoires suivant une distribution normale
data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=500)

# Création de la trace Histogramme
hist_trace = go.Histogram(x=data, nbinsx=30, name='Distribution')

# Création de la figure
fig = go.Figure(data=[hist_trace])

# Affichage
fig.show()
    Résultat du code

    Explication du code :

    importe les bibliothèques plotly.graph_objects et numpy.


    Données à tracer
     `data` est un tableau de 500 valeurs aléatoires générées selon une distribution normale centrée en 0 avec un écart-type de 1. 
    Création de la trace Histogramme
     `go.Histogram(...)` crée une trace où : - `x=data` contient les données numériques à regrouper, - `nbinsx=30` fixe le nombre de classes à 30, - `name='Distribution'` donne un nom à la trace. 
    Création et affichage de la figure
     `go.Figure(data=[hist_trace])` crée la figure avec la trace, et `fig.show()` affiche le graphique.