计算数值出现的次数“

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)')

图:

plotly绘制直方图示例的更多相关文章

  1. Python使用Plotly绘图工具,绘制直方图

    今天我们再来讲解一下Python使用Plotly绘图工具如何绘制直方图 使用plotly绘制直方图需要用到graph_objs包中的Histogram函数 我们将数据赋值给函数中的x变量,x = da ...

  2. matplotlib绘制直方图【柱状图】

    代码: def drawBar(): xticks = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']#每个柱的下标说明 gradeGroup = {'A':200,'B':250,'C':330 ...

  3. 关于matplotlib绘制直方图偏移的问题

    在使用pyplot绘制直方图的时候我发现了一个问题,在给函数.hist()传参的时候,如果传入的组数不是刚刚好(就是说这个组数如果是使用(最大值-最小值)/组距计算出来,而这个数字不是整除得来而是取整 ...

  4. Python:matplotlib绘制直方图

    使用hist方法来绘制直方图:     绘制直方图,最主要的是一个数据集data和需要划分的区间数量bins,另外你也可以设置一些颜色.类型参数: plt.hist(np.random.randn(1 ...

  5. Python使用plotly绘制数据图表的方法

    转载:http://www.jb51.net/article/118936.htm 本篇文章主要介绍了Python使用plotly绘制数据图表的方法,实例分析了plotly绘制的技巧. 导语:使用 p ...

  6. MFC绘制直方图和饼图

    转载原文: Normal 0 7.8 磅 0 2 false false false EN-US ZH-CN X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNorma ...

  7. numpy和matplotlib绘制直方图

    使用 Matplotlib Matplotlib 中有直方图绘制函数:matplotlib.pyplot.hist()它可以直接统计并绘制直方图.你应该使用函数 calcHist() 或 np.his ...

  8. NumPy使用 Matplotlib 绘制直方图

    NumPy - 使用 Matplotlib 绘制直方图 NumPy 有一个numpy.histogram()函数,它是数据的频率分布的图形表示. 水平尺寸相等的矩形对应于类间隔,称为bin,变量hei ...

  9. 利用pandas读取Excel表格,用matplotlib.pyplot绘制直方图、折线图、饼图

    利用pandas读取Excel表格,用matplotlib.pyplot绘制直方图.折线图.饼图 数据: 折线图代码: import  pandas  as pdimport  matplotlib. ...

随机推荐

  1. RabbitMQ学习之:(一)初识、概念及心得

    因为网上有一篇很好的RMQ的入门帖子http://lostechies.com/derekgreer/tag/rabbitmq/,所以我就不多说了,就说说我目前看了该作者1~5章后,自己的心得.(所以 ...

  2. MapReduce编程实例4

    MapReduce编程实例: MapReduce编程实例(一),详细介绍在集成环境中运行第一个MapReduce程序 WordCount及代码分析 MapReduce编程实例(二),计算学生平均成绩 ...

  3. linux学习笔记18---目录结构

    对于每一个Linux学习者来说,了解Linux文件系统的目录结构,是学好Linux的至关重要的一步.,深入了解linux文件目录结构的标准和每个目录的详细功能,对于我们用好linux系统至关重要,下面 ...

  4. 在HTML5中如何提高网站前端性能

    1.    用web storage替换cookiesCookie最大的问题是每次都会跟在请求后面.在HTML5中,用sessionStorage和localStorage把用户数据直接在客户端,这样 ...

  5. deep learning+ Depth Estimation

    Depth estimation/stereo matching/optical flow @CVPR 2017 Unsupervised Learning of Depth and Ego-Moti ...

  6. 组件(Conponent)是图形用户界面最基本的部分

    组件(Conponent)是图形用户界面最基本的部分,也称为构件 ,是可以以图形化的方式显示在屏幕上,并能与用户进行交互的对象,例如一个按钮,一个标签等. 组件不能独立地显示出来,必须将其放在一定的容 ...

  7. (1)、hive框架搭建和架构简介

    一.简介 Hive是基于hadoop的一个数据仓库工具,有助于查询和管理分布式存储系统中的数据集,非常适合数据仓库的统计分析 Hive 不适合用于连机事物处理.也不提供实时查询,比较适合在大量不可变数 ...

  8. Log4j 汇总

    一.概念 .1. log4j是 是线程安全的 日志框架,高度可配置,可通过在运行时的外部文件配置. 默认情况下,日志管理在CLASSPATH 查找一个名为 log4j.properties 的文件. ...

  9. Web API中的模型验证Model Validation

    数据注释 在ASP.NET Web API中,您可以使用System.ComponentModel.DataAnnotations命名空间中的属性为模型上的属性设置验证规则. using System ...

  10. OSX终端 命令行的一些基本操作

    本文转载至 http://blog.csdn.net/xdrt81y/article/details/24058959 osx终端命令 OSX终端 命令行的一些基本操作终端 命令行的一些基本操作很多朋 ...