Plotly.py 中的 Distplot 分布图绘制完全指南

Plotly.py 中的 Distplot 分布图绘制完全指南

plotly.py The interactive graphing library for Python :sparkles: This project now includes Plotly Express! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pl/plotly.py

什么是 Distplot？

Distplot 是 Plotly 提供的一种复合统计图表，它能够同时展示数据的多种统计特征。通过组合直方图(Histogram)、核密度估计(Kernel Density Estimation)和地毯图(Rug Plot)，Distplot 可以全面呈现数据的分布特征。

为什么使用 Distplot？

1. 多维度展示：单一图表中同时展示数据的多种统计特性
2. 直观对比：便于比较不同数据集的分布差异
3. 灵活配置：可自由组合或隐藏各个组件
4. 交互体验：支持悬停查看详细信息等交互功能

基本 Distplot 绘制

import plotly.figure_factory as ff
import numpy as np

# 生成随机数据
np.random.seed(1)
x = np.random.randn(1000)

# 创建基本Distplot
fig = ff.create_distplot([x], ['distplot'])
fig.show()

这段代码会生成包含三个组件的图表：

• 直方图：展示数据分布
• KDE曲线：平滑后的概率密度曲线
• 地毯图：在x轴上显示每个数据点的位置

多数据集对比

# 生成四组不同分布的数据
x1 = np.random.randn(200) - 2
x2 = np.random.randn(200)
x3 = np.random.randn(200) + 2
x4 = np.random.randn(200) + 4

# 创建对比Distplot
fig = ff.create_distplot(
    [x1, x2, x3, x4], 
    ['Group 1', 'Group 2', 'Group 3', 'Group 4'],
    bin_size=.2
)
fig.show()

自定义配置选项

1. 调整分箱大小

# 为不同数据集设置不同的分箱大小
fig = ff.create_distplot(
    hist_data, 
    group_labels, 
    bin_size=[.1, .25, .5, 1]
)

2. 自定义颜色和文本

# 设置自定义颜色和悬停文本
colors = ['rgb(0, 0, 100)', 'rgb(0, 200, 200)']
rug_text = [['a','b','c'], ['aa','bb','cc']]  # 每个数据点的悬停文本

fig = ff.create_distplot(
    [x1, x2], 
    ['2014', '2015'],
    colors=colors,
    rug_text=rug_text
)

3. 显示/隐藏组件

# 仅显示曲线和地毯图
fig = ff.create_distplot(hist_data, group_labels, show_hist=False)

# 仅显示直方图和地毯图
fig = ff.create_distplot(hist_data, group_labels, show_curve=False)

# 仅显示直方图和曲线
fig = ff.create_distplot(hist_data, group_labels, show_rug=False)

高级应用技巧

1. 使用正态分布曲线

fig = ff.create_distplot(
    [x1, x2], 
    ['Group 1', 'Group 2'],
    curve_type='normal'  # 使用正态分布而非KDE
)

2. 处理Pandas数据框

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    '2012': np.random.randn(200),
    '2013': np.random.randn(200)+1
})

fig = ff.create_distplot(
    [df[c] for c in df.columns], 
    df.columns
)

实际应用场景

1. 数据探索分析：快速了解数据分布特征
2. 模型评估：比较预测值与实际值的分布
3. A/B测试：对比不同实验组的结果分布
4. 质量控制：监控生产数据的分布变化

最佳实践建议

1. 当数据量较大时，适当增大bin_size以避免图表过于密集
2. 对比多组数据时，使用不同颜色增强可读性
3. 考虑目标受众，选择最合适的组件组合
4. 添加清晰的标题和图例说明

通过掌握这些技巧，您可以充分利用Plotly的Distplot功能，创建出专业且富有洞察力的数据可视化图表。

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