从直方图中获取值或从迹线中获取值

在情节中，我可以创建一个直方图，例如在此示例中，文档中的代码:

import plotly.express as px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="total_bill")
fig.show()

which results to:

我的问题是如何获取直方图的数据值？据我所知，这个问题应该等同于如何访问跟踪的值？ （谷歌也没有提供帮助）

我可以使用 numpy 重做直方图：

import numpy as np
np.histogram(df.total_bill)

但这并不总是会产生相同的存储桶，而且它会重新执行所有有时昂贵的计算来创建直方图。

我对您问题的理解是您希望获得直方图中显示的准确间隔和计数。对于较小的子集px.data.tips(), this:

从图表中读出这些值将是：

counts = [2, 4, 3, 1]
bins = [5, 15, 25, 35, 45]

没有direct方法来做到这一点，但这并不意味着这是不可能的。至少如果你愿意使用很棒的fig.full_figure_for_development() and a little numpy.

代码亮点（完整片段在最后）

xbins = f.data[0].xbins
plotbins = list(np.arange(start=xbins['start'], stop=xbins['end']+xbins['size'], step=xbins['size']))
counts, bins = np.histogram(list(f.data[0].x), bins=plotbins)

Output:

[2 4 3 1] [ 5 15 25 35 45]

所有细节：

我猜你会的like能够做到的是：

Run:

fig.data[0].count

And get:

[2, 4, 3, 1]

但你会得到的最接近的是：

Run:

fig.data[0].x

And get:

[15.53, 10.07, 12.6 , 32.83, 35.83, 29.03, 27.18, 22.67, 17.82,
   18.78]

这些只是输入的原始值df['total_bill'].tail(10)。所以 DerekO 是对的，其余的由 javascript 处理。但fig.full_figure_for_development() will:

[...]返回一个新的 go.Figure 对象，预填充了相同的值 您提供的，以及 Plotly.js 计算的所有默认值， 让您详细了解哪些属性控制每个细节 您的身材以及如何定制它们。

所以跑步f = fig.full_figure_for_development(warn=False)， 进而：

f.data[0].xbins

会给你：

histogram.XBins({
    'end': 45, 'size': 10, 'start': 5
})

现在你已经知道了足够的知识，可以用一点 numpy 在你的图中获得相同的值：

完整代码：

import plotly.express as px
import numpy as np

df = px.data.tips()
df = df.tail(10)
fig = px.histogram(df, x="total_bill")
f = fig.full_figure_for_development(warn=False)

xbins = f.data[0].xbins
plotbins = list(np.arange(start=xbins['start'], stop=xbins['end']+xbins['size'], step=xbins['size']))
counts, bins = np.histogram(list(f.data[0].x), bins=plotbins)
print(counts, bins)