Plotly-密度プロットとエラーバープロットを表示

この章では、ディスプロット、密度プロット、エラーバープロットについて詳しく説明します。まずディスプロットについて学びましょう。

ディスプロット

distplot Figureファクトリは、ヒストグラム、カーネル密度推定または正規曲線、ラグプロットなどの数値データの統計表現の組み合わせを表示します。

distplotは、次の3つのコンポーネントのすべてまたは任意の組み合わせで構成できます-

ヒストグラム
曲線：（a）カーネル密度推定または（b）正規曲線、および

敷物プロット

*figure_factory* モジュールには* create_distplot（）*関数があり、hist_dataという必須パラメーターが必要です。

次のコードは、ヒストグラム、kdeプロット、および敷物プロットで構成される基本的なdistplotを作成します。

x = np.random.randn(1000)
hist_data = [x]
group_labels = ['distplot']
fig = ff.create_distplot(hist_data, group_labels)
iplot(fig)

上記のコードの出力は次のとおりです-

Distplots

密度プロット

密度プロットは、データから推定されたヒストグラムの平滑化された連続バージョンです。最も一般的な推定形式は、*カーネル密度推定（KDE）*として知られています。この方法では、個々のデータポイントごとに連続曲線（カーネル）が描画され、これらすべての曲線が加算されて、単一の滑らかな密度推定が行われます。

モジュール plotly.figure_factory._2d_density の* create_2d_density（）*関数は、2D密度プロットの図オブジェクトを返します。

次のコードを使用して、ヒストグラムデータに対して2D密度プロットを作成します。

t = np.linspace(-1, 1.2, 2000)
x = (t**3) + (0.3 * np.random.randn(2000))
y = (t**6) + (0.3 * np.random.randn(2000))
fig = ff.create_2d_density( x, y)
iplot(fig)

以下は、上記のコードの出力です。

密度プロット

誤差範囲プロット

エラーバーは、データのエラーまたは不確実性のグラフィック表現であり、正しい解釈を支援します。科学的な目的のために、エラーの報告は、与えられたデータを理解する上で重要です。

エラーバーは、一連の測定値または計算値の信頼性または精度を示すため、問題解決に役立ちます。

ほとんどのエラーバーは、データセットの範囲と標準偏差を表します。それらは、データが平均値の周りにどのように分布しているかを視覚化するのに役立ちます。エラーバーは、バープロット、ラインプロット、散布図などのさまざまなプロットで生成できます。

go.Scatter（）関数には、エラーバーの生成方法を制御する *error_x および error_y プロパティがあります。
* visible（boolean）*-このエラーバーのセットを表示するかどうかを決定します。

Typeプロパティには可能な値 " percent "があります| "定数" | " sqrt " | "データ"。エラーバーの生成に使用されるルールを設定します。「パーセント」の場合、バーの長さは基礎となるデータのパーセントに対応します。この値を「値」に設定します。「sqrt」の場合、バーの長さは、基になるデータの2乗に対応します。「データ」の場合、バーの長さはデータセット「配列」で設定されます。

symmetric プロパティはtrueまたはfalseです。したがって、エラーバーは両方向で同じ長さになります（垂直バーの場合は上/下、水平バーの場合は左/右）。
array -各エラーバーの長さに対応するデータを設定します。値は、基礎となるデータに対してプロットされます。
arrayminus -垂直（水平）バーの下（左）方向の各エラーバーの長さに対応するデータを設定します。値は、基になるデータに対してプロットされます。

次のコードは、散布図に対称誤差範囲を表示します-

trace = go.Scatter(
   x = [0, 1, 2], y = [6, 10, 2],
   error_y = dict(
   type = 'data', # value of error bar given in data coordinates
   array = [1, 2, 3], visible = True)
)
data = [trace]
layout = go.Layout(title = 'Symmetric Error Bar')
fig = go.Figure(data = data, layout = layout)
iplot(fig)

以下は、上記のコードの出力です。

エラーバープロット

非対称エラープロットは次のスクリプトによってレンダリングされます-

trace = go.Scatter(
   x = [1, 2, 3, 4],
   y =[ 2, 1, 3, 4],
   error_y = dict(
      type = 'data',
      symmetric = False,
      array = [0.1, 0.2, 0.1, 0.1],
      arrayminus = [0.2, 0.4, 1, 0.2]
   )
)
data = [trace]
layout = go.Layout(title = 'Asymmetric Error Bar')
fig = go.Figure(data = data, layout = layout)
iplot(fig)

同じの出力は以下のとおりです-

非対称エラーバー

Plotly-distplots-density-and-error-bar-plot

Plotly-密度プロットとエラーバープロットを表示

ディスプロット

密度プロット

誤差範囲プロット

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