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 :

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  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()

  

  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.