情境引入 我们在做机器学习相关项目时,常常会分析数据集的样本分布,而这就需要用到直方图的绘制. 在Python中可以很容易地调用matplotlib.pyplot的hist函数来绘制直方图.不过,该函数参数不少,有几个绘图的小细节也需要注意. 首先,我们假定现在有个联邦学习的项目情景.我们有一个样本个数为15的图片数据集,样本标签有4个,分别为cat, dog, car, ship.这个数据集已经被不均衡地划分到4个任务节点(client)上,如像下面表示: N_CLIENTS = 3 num_

直方图用于展示数据的分布情况,x轴是一个连续变量,y轴是该变量的频次. 下面利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://datasets.flowingdata.com/crimeRatesByState2005.csv 以下是这个数据文件的前5行: state murder forcible_rape robbery aggravated_assault \ 0 United States 5.6 31.7 140.7 291

由于直方图受组距(bin size)影响很大,设置不同的组距可能会产生完全不同的可视化结果.因此我们可以用密度平滑估计来更好地反映数据的真实特征.具体可参见这篇文章:https://blog.csdn.net/unixtch/article/details/78556499. 还是用我们自己创建的一组符合正态分布的数据来画图. 准备工作:先导入matplotlib,seaborn和numpy,然后创建一个图像和一个坐标轴 import numpy as np from matplotlib im

函数说明: 1. .hist 对于Dataframe格式的数据,我们可以使用.hist直接画出直方图 对于一些像年龄和工资一样的连续数据,我们可以对其进行分段标记处理,使得这些连续的数据变成离散化 就好比:我们可以将0-9岁用0表示 10-19用1表示 20-29用2表示 ... 下面我们对一个年龄数据进行了分段标记处理 代码: 第一步:导入数据 第二步:对年龄特征使用.hist画出直方图,直方图本身也是一个分段的过程 第三步:使用np.floor(/10)取整,将比如5岁的年龄计算后为0 第四

简介 本文介绍如何使用matlab定制自己的直方图. 关键 使用Matlab的 bar() 函数创建柱状图 bar() 画的bin的高度跟数据相关 bar() 数据每一列一个group,有几列数据就画出几组柱状图 坐标轴显示的刻度叫 XTick 或 YTick 注意gca和gcf的区别,可以doc他们分别查看相关说明 示例代码 close all; clc clear; % bins data num_bins = 5; num_methods = 3; data = rand(num_bins

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/u011489887/article/details/788325661.单个条形图并显示数字 import matplotlib.pyplot as plt name_list = ['lambda=0', 'lambda=0.05', 'lambda=0.1', 'lambda=0.5'] num_list = [52.4, 57.8,

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt def sample_data(size,length=100): data=[] for i in range(size): data.append(sorted(np.random.normal(4,1.5,length))) return np.array(data) data=np.random.normal(4,1.5,300) fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,

代码如下: import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('C:\\Users\\admin\\Desktop\\original_img3\\testimg\\messi.jpg') _, _, colorChannel = img.shape color = ['B', 'G', 'R'] plt.figure() for i in range(colorChannel): his

#coding=utf-8 """ 用matplotlib.pyplot画简单的折线图,直方图,散点图 """ import matplotlib.pyplot as plt x=[1,2,3,4,5,6] y=[0.4,0.5,2,4,6,1] #画折线图 plt.plot(x,y) plt.xlabel("x") plt.ylabel("y") plt.title("line chart&qu

继上次分析实现Android自定义View之扇形图之后,自己又画了下面的这个递增直方图,本来是想做个静态的直方图就完了,结果想想静态的没啥趣味,于是就加了递增 1 从分析最终效果 界面上要展现的东西有:x和y两个坐标轴 主角直方图每列 直方图顶部文字 2 再分析,要在屏幕上画这样的竖直列,怎样画? 在屏幕上画图就是给指定的屏幕坐标点上色 于是就想到只要能给出每列的起始坐标和高度的终点坐标,然后给起点和终点之间的点全部上色,最终就应该能有这样的效果 接着去看我们的绘画师(canvas)有哪些工具能

代码有参考跟整合:没有一一列出出处 // split_rgb.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <vector> #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgpr

直方图简介:图像的直方图是用来表现图像中亮度分布的直方图,给出的是图像中某个亮度或者某个范围亮度下共有几个像素.还不明白?就是统计一幅图某个亮度像素数量.比如对于灰度值12,一幅图里面有2000 个像素其灰度值为12,那么就能够统计12这个亮度的像素为2000个,其他类推.参考:https://blog.csdn.net/xierhacker/article/details/52605308 一.安装matplotlib 要画直方图必须要安装matplotlib库,Matplotlib 是一个

函数说明: 1.  .quantile(cut_list) 对DataFrame类型直接使用,用于求出给定列表中分数的数值,这里用来求出4分位出的数值 2.  plt.axvline()  # 用于画出图形中的竖线 3.  pd.qcut(feature, cut_list, labels)  用于对特征进行切分,cut_list切分的分数位置,labels切分后新的标签值 我们可以根据某个特征的四分位数值,给定这个特征一个新的四分位数值的特征 四分位表示的是数值的中位数,1/4位和3/4位 比

1.直方图 直方图和柱形图的区别:直方图表示频数,柱形图表示数量. 一般直方图的X轴表示取值范围,Y轴表示频数 hist() 函数 > hist(rnorm(1000)) #1000个正态随机数的直方图> hist(islands) #岛屿数据集直方图                                      2.概率密度直方图 > air<-read.csv("airpollution.csv") > hist(air$Nitrogen.

1.Why use ggplot2 ggplot2是我见过最human friendly的画图软件,这得益于Leland Wilkinson在他的著作<The Grammar of Graphics>中提出了一套图形语法,把图形元素抽象成可以自由组合的成分,Hadley Wickham把这套想法在R中实现. 为什么要学习ggplot2,可以参考ggplot2: 数据分析与图形艺术的序言(btw: 在序言的最后,我被致谢了). Hadley Wickham也给出一堆理由让我们说服自己,我想再补充

使用ggplot2包绘制直方图 ######*****绘制直方图代码*****####### data1 <- data0[(data0[, 2] <= 500) & (data0[, 4] <= 150000), ] #提取面积500以下且单价十五万以下的观测 ggplot(data1, aes(x = price)) + #选取单价作为横轴 geom_histogram(bins = 30, fill = "grey60") + #画直方图 labs(x

直方图计算 直方图可以统计的不仅仅是颜色灰度, 它可以统计任何图像特征 (如 梯度, 方向等等).直方图的一些具体细节: dims: 需要统计的特征的数目, 在上例中, dims = 1 因为我们仅仅统计了灰度值(灰度图像). bins: 每个特征空间 子区段 的数目,在上例中, bins = 16 range: 每个特征空间的取值范围,在上例中, range = [0,255] 怎样去统计两个特征呢? 在这种情况下, 直方图就是3维的了,x轴和y轴分别代表一个特征, z轴是掉入  组合中的样本

#include "opencv/cv.hpp" #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> #include <stdio.h> using namespace st

使用OpenCV画直方图是一件轻松的事情,画折线图就没有那么Easy了,还是使用一个库吧: GraphUtils 源代码添加入工程 原文链接:http://www.360doc.com/content/14/0424/12/16961511_371674057.shtml 使用的画图代码: //使用一个OpenCV的画图库 #include "GraphUtils.h" //显示文本里面的模式曲线 void CPicToolsDlg::OnBnClickedButtonShowpatt

写在前面 HIT大三上学期视听觉信号处理课程中视觉部分的实验二,经过和学长们实验的对比发现每一级实验要求都不一样,因此这里标明了是2019年秋季学期的视觉实验二. 由于时间紧张,代码没有进行任何优化,实验算法仅供参考. 实验要求 实现图像直方图均衡化,要求显示均衡化前.后直方图以及均衡化后图像. 对单通道图像进行DFT变换,要求显示幅度图和相位图,并设计理想高通滤波器和高斯低通滤波器对图像进行频域滤波,并显示滤波之后的图像. 注:除DFT和IDFT外,不允许调库 实验代码 代码首先贴在这里,仅供

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 1,如何提高图像像素 对曝光过度或者逆光拍摄的图片可以通过直方图均衡化的方法用来增强局部或者整体的对比度. 对于相机采集的原始图像经常会出现一种现象,即图像所有像素的灰度值分布不均匀,而是集中在某一特定的小区域,导致图像中的所有信息的灰度值都很接近,即对比度差,很难从图像中分辨出某一特征的信息.而质量较