前面一段时间在使用Histogram时一直是不能更好的理解其中的奥秘,通过阅读帮助以及查看相应的文档,终于理解了其中的玄机,很多时候是因为在学习的时候英文不知道翻译成什么样的内容比较合理,这样就给后面的应用中增加了难度,这里对这个比较实用的函数做了相对应详细的说明,可以参考. 一.函数说明(计算数组密度的函数) 图:公式 二.参数说明 Result = HISTOGRAM( Array [, BINSIZE=value] [, INPUT=variable] [, LOCATIONS=varia

对于整型数组,可以直接利用histogram函数可以实现,示例如下: IDL>array = [1, 1, 2 , 4, 1, 3, 3, 2, 4, 5, 3, 2, 2, 1, 2, 6, -3] IDL>distfreq = Histogram(array, MIN=Min(array)) IDL>mode = Where(distfreq EQ max(distfreq)) + Min(array) IDL> Print, mode 2 但是对于浮点型数据,上面的方法就失效

matlab有两个生成直方图的库函数,分别是imhist和histogram,二者有何区别呢? 区别就是: imhist 官方help:imhist(I) calculates the histogram for the intensity image I and displays a plot of the histogram. The number of bins in the histogram is determined by the image type. 可见,imhist的NumB

问题描述 算法 Algorithms (第四版)书中,第1章:基础编程模型第15题: 结果: 编写一个静态方法 histogram(), 接受一个整型数组a[] 和一个整数M为参数,并返回一个大小为M的数组. 条件: 其中第i个元素的值为整数i在参数数组中出现的次数. 如果a[]中的值均在0到M-1之间,返回数组中所有元素之和应该和a.length相等 问题解答 第一步:定义静态函数 histogram(int[] a, int m) public static int[] histogram(

这系列用来介绍Python的标准库的支持Numpy部分.资料来自http://wiki.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial,页面有许多链接,这里是直接翻译,所以会无法链接.可以大致看完该博文,再去看英文版. 1.先决条件 想要运行numpy,首先最小安装的有:Python.NumPy.:a.ipython 是一个增强的交互式python shell,它对于探索numpy的特性是非常方便的:b.matplotlib可以让你进行plot 图表:c.SciPy提供许多

因为用到theano写函数的时候饱受数据结构困扰 于是上网找了一篇numpy教程(theano的数据类型是基于numpy的) 原文排版更好,阅读体验更佳: http://phddreamer.blog.163.com/blog/static/18993409620135271852137/ 先决条件 在阅读这个教程之前,你多少需要知道点python.如果你想重新回忆下,请看看Python Tutorial. 如果你想要运行教程中的示例,你至少需要在你的电脑上安装了以下一些软件: Python N

Reference : http://my.oschina.net/u/175377/blog/74406 试验性的Numpy教程 原文来自Tentative NumPy Tutorial 目录 先决条件 基础篇 一个例子13 创建数组 打印数组 基本运算 通用函数(ufunc) 索引,切片和迭代 形状操作 更改数组的形状 组合(stack)不同的数组 将一个数组分割(split)成几个小数组 复制和视图 完全不拷贝 视图(view)和浅复制 深复制 函数和方法(method)总览 进阶 广播法

原文  http://blog.csdn.net/lsjseu/article/details/20359201 主题 NumPy 先决条件 在阅读这个教程之前,你多少需要知道点python.如果你想从新回忆下,请看看 Python Tutorial . 如果你想要运行教程中的示例,你至少需要在你的电脑上安装了以下一些软件: Python NumPy 这些是可能对你有帮助的: ipython 是一个净强化的交互Python Shell,对探索NumPy的特性非常方便. matplotlib 将允

设备定位API 引用W3C中的设备定位API的规范描述可知,该API“……定义了多种新型DOM事件,旨在提供与主机设备相关的物理朝向与运动状态信息.”由API提供的数据产生自多种来源,其中包括设备上的陀螺仪.加速计以及指南针等.不同的设备所配备的数据来源也有所区别,具体情况取决于其上搭载的传感器类型. 该API从属于W3C Working Draft,也就是说相关规范并非最终确定.在未来其具体内容可能还会出现一定程度的变动.另外值得注意的是,已知该API在多种浏览器以及操作系统之上可能出现不一致

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho

转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本篇文章介绍如何用OpenCV Python来计算直方图,并简略介绍用NumPy和Matplotlib计算和绘制直方图 直方图的背景知识.用途什么的就直接略过去了.这里直接介绍方法. 计算并显示直方图 与C++中一样,在Python中调用的OpenCV直方图计算函数为cv2.calcHist. cv2.calcHist的原型为: cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, acc

源地址:http://cpiz.net/blog/2012/03/a_qq_zhaocha_assistant_by_python/ (原创作品,转载请注明出处)好久没写技术相关的博文,这次写篇有意思的,关于一个有意思的游戏——QQ找茬,关于一种有意思的语音——Python,关于一个有意思的库——Qt. 这是一个用于QQ大家来找茬(美女找茬)的辅助外挂,开发的原因是看到老爸天天在玩这个游戏,分数是惨不忍睹的负4000多.他玩游戏有他的乐趣,并不很在意输赢,我做这个也只是自我娱乐,顺便讨他个好,毕

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 = data 即可绘制出直方图如果将数据赋值给y变量, 则会,绘制出水平直方图. 下面我们来看个基本例子 import plotly as py import plotly.graph_objs as go import numpy as np pyplt = py.offline.plot s1 = np

前面我们用Tensorboard显示了tensorflow的程序结构,本节主要用Tensorboard显示各个参数值的变化以及损失函数的值的变化. 这里的核心函数有: histogram 例如: tf.summary.histogram(layer_name + "/weights", Weights) 这里用tf.summary.histogram函数来显示二维数据在不同网络层的变化情况,其中第一个参数是名字,可以用/来进行分层显示,第二个参数就是相应变量的值. scalar tf.

目录 1. 如何获取满足条设定件的索引 2. 如何将数据导入和导出csv文件 3. 如何保存和加载numpy对象 4. 如何按列或行拼接numpy数组 5. 如何按列对numpy数组进行排序 6. 如何用numpy处理日期 7.高阶numpy函数介绍 1. 如何获取满足条设定件的索引 # 定义数组 import numpy as np arr_rand = np.array([8, 8, 3, 7, 7, 0, 4, 2, 5, 2]) #根据数组是否大于4,满足为True,不满足为False

Python的科学计算包 – Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间的发展,基本上成了绝大部分Python科学计算的基础包,当然也包括所有提供Python接口的深度学习框架. NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray,它是一系列同类型数据的集合,以 0 下标为开始进行集合中元素的索引. ndarray 对象是用于存放同

使用numpy模块中的histogram函数模块 Histogram(a,bins=10,range=None,normed=False,weights=None)其中, a是保存待统计数据的数组, bins指定统计的区间个数,即对统计范围的等分数. range是一个长度为2的元组,表示统计范围的最小值和最大值,默认值为None,表示范围由 数据的范围决定,即(a.min(), a.max()). 当normed参数为False时,函数返回数组a中的数据在每个区间的个数,否则对个数进行正规化处理

作者 | Will Koehrsen 翻译 | Lemon 译文出品 | Python数据之道 (ID:PyDataRoad) 本文通过一个项目案例,详细的介绍了如何从 Bokeh 基础到构建 Bokeh 交互式应用程序的过程,内容循序渐进且具有很高的实用性.本文共有两万字左右,属于纯干货分享,强烈推荐大家阅读后续内容. 如果觉得内容不错,欢迎关注『Python数据之道』并将内容分享到您的朋友圈. 本文由以下几个大的部分组成: Bokeh 基础介绍 在 Bokeh 中添加主动交互功能 在 Bok

数据分析实例 -- 气象数据 一.实验介绍 本实验将对意大利北部沿海地区的气象数据进行分析与可视化.我们在实验过程中先会运用 Python 中matplotlib库的对数据进行图表化处理,然后调用 scikit-learn 库当中的的 SVM 库对数据进行回归分析,最终在图表分析的支持下得出我们的结论. 1.1 课程来源 本课程基于 图灵教育 的 <Python数据分析实战> 第2章制作,感谢 图灵教育 授权实验楼发布.如需系统的学习本书,请购买<Python数据分析实战>. 为了

[转载说明] 本来没有必要转载的,只是网上的版本排版不是太好,看的不舒服.所以转过来,重新排版,便于自己查看. 基础篇 NumPy的主要对象是同种元素的多维数组. 这是一个所有的元素都是一种类型.通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字). 在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes),轴的个数叫做秩(rank). 例如,在3D空间一个点的坐标 [1, 2, 3] 是一个秩为1的数组,因为它只有一个轴.那个轴长度为3. 又例如,在以下例子中,数组的秩为2(它有两个维度)

构建游戏世界的Pebble 愿景:出色的游戏服务器端底层框架   现代游戏项目中,为了让更多的玩家能在一起玩,游戏服务器所需要承载的在线玩家数量越来越多.同时为了让游戏更好玩,越来越多复杂的业务逻辑都需要放在游戏服务器端上运行.因此,拥有一个同时具备可灵活扩展功能.并且能轻松构建服务器集群的底层框架,变得越来越有必要.这样游戏程序员可以专心编写好玩的游戏逻辑,而无需去担心服务器承载量的问题.   Pebble的含义是“基石”.我们开发这个框架的目标,就是希望它能坚固.可靠,发挥作为基础开发框架的