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TA贡献2037条经验 获得超6个赞
text_auto
设置为的参数将True
执行您想要的操作。
以您的示例代码为例,这就是我得到的:
fig = px.histogram(pd.DataFrame({"A":[1,1,1,2,2,3,3,3,4,4,4,5]}),x="A", text_auto=True) fig.show()
TA贡献1883条经验 获得超3个赞
据我所知,绘图直方图没有文本属性。事实证明,如果可能的话,检索应用的 x 和 y 值并将它们放入适当的注释中也是很复杂的。您最好的选择似乎是使用numpy.histogram处理分箱并使用go.Bar
. 下面的代码片段将产生以下图:
完整代码:
import numpy as np
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
# sample data
df = px.data.tips()
# create bins
bins = [0, 10, 20, 30, 40, 50]
counts, bins = np.histogram(df.total_bill, bins=bins)
#bins2 = 0.5 * (bins1[:-1] + bins2[1:])
fig = go.Figure(go.Bar(x=bins, y=counts))
fig.data[0].text = counts
fig.update_traces(textposition='inside', textfont_size=8)
fig.update_layout(bargap=0)
fig.update_traces(marker_color='blue', marker_line_color='blue',
marker_line_width=1, opacity=0.4)
fig.show()
TA贡献1886条经验 获得超2个赞
今天早上我在尝试绘制 TDD 百分比直方图时遇到了同样的问题。我想使用plotly 进行标准化(histnorm:“百分比”),这样我就可以看到每月 TDD 值的百分比而不是计数。我通过简单地执行print(tdd_hist)找到了这个解决方案
首先,我将直方图打印到控制台并看到这个输出......
Figure({
'data': [{'alignmentgroup': 'True',
'bingroup': 'x',
'histnorm': 'percent',
'hovertemplate': 'Total Demand Distortion TDD %=%{x}<br>count=%{y}<extra></extra>',
'legendgroup': '',
'marker': {'color': '#636efa'},
'name': '',
'offsetgroup': '',
'orientation': 'v',
'showlegend': False,
'type': 'histogram',
'x': array([0.67, 0.68, 0.68, ..., 2.41, 2.48, 2.01]),
'xaxis': 'x',
'yaxis': 'y'}],
'layout': {'barmode': 'relative',
'legend': {'tracegroupgap': 0},
'template': '...',
'title': {'text': 'Percent Histogram of TDD%'},
'xaxis': {'anchor': 'y', 'domain': [0.0, 1.0], 'title': {'text': 'Total Demand Distortion TDD %'}},
'yaxis': {'anchor': 'x', 'domain': [0.0, 1.0], 'title': {'text': 'count'}, 'type': 'log'}}
现在我可以清楚地看到,为了改变这一点,我做了一个
tdd_hist.layout.yaxis.title.text = 'Percent'
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