使用plotly +袖扣时，如何对DataFrame中的多个直方图使用特定的bin列表？

Question

当使用绘制直方图时matplotlib，手动给出垃圾箱列表相对容易，例如此处所示。

一个简单的例子如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.hist(np.random.randn(10000), bins=np.arange(-4, 4, 0.1))
ax.hist(0.2 * np.random.randn(10000), bins=np.arange(-4, 4, 0.1))
plt.show()

也可以使用以下命令等效地完成此操作pandas.DataFrame：

pd.DataFrame({
    'firstHistogram': np.random.randn(10000),
    'secondHistogram': 0.2 * np.random.randn(10000)
}).plot(kind='hist', bins=np.arange(-4, 4, 0.1))

更进一步，plotly允许直接pandas通过cufflinks模块进行接口，从而可以执行以下操作：

pd.DataFrame({
    'firstHistogram': np.random.randn(10000),
    'secondHistogram': 0.2 * np.random.randn(10000)
}).iplot(kind='hist', bins=100)

但这很重要：所iplot提供的方法cufflinks似乎不接受的列表bins。当像上面的示例中那样提供数字时，该数字用于独立地对两个数据集进行装箱，这导致装箱不均等，并可能产生误导性的结果（请参见上图中的相同高度）。

尽管使用该histnorm='density'选项可以稍微减轻这种影响，但您可能希望查看每个仓的计数而不是密度。

有没有解决的办法？

Answer 1

我为此添加了更新。您现在应该可以指定bins=(start,end,size)

pd.DataFrame({
'firstHistogram': np.random.randn(10000),
'secondHistogram': 0.2 * np.random.randn(10000)}).iplot(kind='hist',bins=(-4,4,.08))

现在应该返回： 自定义垃圾箱