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python中plotly如何繪制直方圖

發(fā)布時間:2021-05-19 11:15:36 來源:億速云 閱讀:498 作者:小新 欄目:開發(fā)技術(shù)

這篇文章主要介紹了python中plotly如何繪制直方圖,具有一定借鑒價值,感興趣的朋友可以參考下,希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲,下面讓小編帶著大家一起了解一下。

計算數(shù)值出現(xiàn)的次數(shù)

import cufflinks as cf
cf.go_offline()
import numpy as np
import pandas as pd

set_slippage_avg_cost = [22.01, 20.98, 17.11, 9.06, 9.4, 3.65, 19.65, 7.01, 11.21, 10.3, 5.1, 23.98, 12.03, 8.13, 8.07, 9.28, 3.93, 4.23, 18.6, 8.22, 7.85, 5.39, 29.4, 43.96, 6.12, 15.03, 2.68, 14.25, 7.9, 2.22, 15.74, 8.83, 8.18, 7.21, 30.38,25.46, 8.53, 8.05, 11.04, 24.95, 5.19, 6.8, 8.19, 5.44, 21.05, 7.06, 6.67, 18.61, 5.44, 2.9]

no_slippage_avg_cost = [22.04,21.01,17.13,9.07,9.41,3.65,19.67,7.02,11.22,10.31,5.11,24.01,12.04,8.14,8.08,9.29,3.93,4.24,18.62,8.23,7.86,5.4,29.44,44.01,6.13,15.05,2.68,14.27,7.91,2.22, 15.76, 8.84, 8.19, 7.22, 30.42, 25.49, 8.54, 8.06, 11.05, 24.98, 5.2, 6.81, 8.2, 5.45, 21.08, 7.07, 6.68,18.63,5.45,2.9]

diff = (np.array(no_slippage_avg_cost) - np.array(set_slippage_avg_cost)) / np.array(set_slippage_avg_cost)

pd.Series(diff).iplot(kind='histogram', bins=100, title='(np.array(no_slippage_avg_cost) - np.array(set_slippage_avg_cost)) / np.array(set_slippage_avg_cost)')

python中plotly如何繪制直方圖

python中plotly如何繪制直方圖

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python的數(shù)據(jù)類型有哪些?

python的數(shù)據(jù)類型:1. 數(shù)字類型,包括int(整型)、long(長整型)和float(浮點型)。2.字符串,分別是str類型和unicode類型。3.布爾型,Python布爾類型也是用于邏輯運算,有兩個值:True(真)和False(假)。4.列表,列表是Python中使用最頻繁的數(shù)據(jù)類型,集合中可以放任何數(shù)據(jù)類型。5. 元組,元組用”()”標(biāo)識,內(nèi)部元素用逗號隔開。6. 字典,字典是一種鍵值對的集合。7. 集合,集合是一個無序的、不重復(fù)的數(shù)據(jù)組合。

感謝你能夠認真閱讀完這篇文章,希望小編分享的“python中plotly如何繪制直方圖”這篇文章對大家有幫助,同時也希望大家多多支持億速云,關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道,更多相關(guān)知識等著你來學(xué)習(xí)!

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