使用MATLAB 画柱状图 ,即bar (x,y),其横坐标是默认 1.2.3.4.……的 % --v1 y1=[asum1,asum2,asum3,asum4,asum5,asum6,asum7,asum8,asum9,asum10]; x1=[:]; bar(x1,y1) 现在需要修改横坐标名称,使用命令: % --v2 y2=[asum1,asum2,asum3,asum4,asum5,asum6,asum7,asum8,asum9,asum10]; x2=['<=10','10-25',

#-*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.family']='sans-serif' mpl.rcParams['font.sans-serif']=[u'SimHei'] data=np.random.randint(1,11,3) x=np.arange(len(data)) ############

JupyterLab绘图 喜欢python的同学,可以到 https://v3u.cn/(刘悦的技术博客) 里面去看看,爬虫,数据库,flask,Django,机器学习,前端知识点,JavaScript,还有各种练习题,在里面可以自由提问.接触python时间不长,想扩展知识面,了解更多知识的朋友,欢迎你的加入 友情链接:   https://v3u.cn/ #需要导的包 from numpy import random import pandas as pd import numpy as n

//2019.07.22pyhton中matplotlib模块的应用pyhton中matplotlib是可视化图像库的第三方库,它可以实现图像的可视化,输出不同形式的图形1.可视化图形的输出和展示需要调用matplotlib第三方库的函数plt.show(),它的功能类似于print,相当于打印出自己需要输出的可视化图像,当然也可以用一些特殊的输出语句如下:%matplotlib.notebook%matplotlib.inline2.对于一般的二维图像输出可以用函数plt.plot(x,y)来

柱状图bar 柱状图常用表现形式为: plt.bar(水平坐标数组,高度数组,宽度比例,ec=勾边色,c=填充色,label=图例标签) 注:当高度值为负数时,柱形向下 1 语法 bar(*args, **kwargs) Call signatures:: bar(x, height, *, align='center', **kwargs) bar(x, height, width, *, align='center', **kwargs) bar(x, height, width, bott

作者:桂. 时间:2017-03-10  22:13:36 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6533579.html 声明:欢迎转载,不过记得注明出处哦~ 前言 本文作为:曲线拟合与分布拟合 一文的补充内容,主要介绍MATLAB直方图的绘制,以及对应归一化直方图的实现.全文分三部分简单介绍: 1)直方图(hist)绘制: 2)栅栏图(bar)绘制: 3)归一化直方图实现. 一.直方图(hist) 可以对hist的直方图进行限定,两种途径:个数模式(n

论文中需要画图进行比较,感觉还是matlab画起来比较方便,先把自己画的图及matlab代码放上. y=[300 311;390 425; 312 321; 250 185; 550 535; 420 432; 410 520;];b=bar(y);grid on;ch = get(b,'children');set(gca,'XTickLabel',{'0','1','2','3','4','5','6'})set(ch,'FaceVertexCData',[1 0 1;0 0 0;])leg

我的数据 代码如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 chartControl1.Series.Clear();    // 柱状图里的第一个柱 Series Series1 = new Series("当年数据", ViewType.Bar); Series1.DataSource = data; Series1.ArgumentScaleType = ScaleType.Qualitative;

一.函数原型 matplotlib.pyplot.bar(left, height, alpha=1, width=0.8, color=, edgecolor=, label=, lw=3) 1. left:x轴的位置序列,一般采用range函数产生一个序列,但是有时候可以是字符串 2. height:y轴的数值序列,也就是柱形图的高度,一般就是我们需要展示的数据: 3. alpha:透明度,值越小越透明 4. width:为柱形图的宽度,一般这是为0.8即可: 5. color或faceco

def bar_chart_generator():     l = [1,2,3,4,5]     h = [20, 14, 38, 27, 9]     w = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]     b = [1,2,3,4,5]       fig = plt.figure()     ax = fig.add_subplot(111)     rects = ax.bar(l, h, w, b,                    color='#ffff00',

1.bar的基本设置宽度和圆角 let box1 = document.getElementById('box1') let myEcharts = echarts.init(box1) let option = { title: { text: '柱状图-就业行业', left: 'center', textStyle: { color: '#fff', fontSize: 14, fontWeight: 400 } }, tooltip: { show: true, trigger: 'ax

x = rand(100,1);[n,y] = hist(x);bar(y,n);for i = 1:length(y)text(y(i),n(i)+0.5,num2str(n(i)));end

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

图像的灰度直方图(H是图像a.bmp的数据矩阵) imhist(H):%显示a的直方图 histeq(H); %将图像a进行直方图均衡化 adapthisteq(H); %将图像a进行直方图均衡化 imhist函数只能处理二维数据,因此处理RGB图像,需先转化成灰度图像,显示灰度直方图. 例1:显示图像灰度直方图并进行直方图均衡化. H=rgb2gray(imread('peppers.png')); subplot(3,2,1); imshow(H); title('原图'); subplot

引言: 在用matlab画柱状图或者其他图的时候,你是否碰到下图这种情况: 乍一看这个柱状图画的有馍有洋的,but,仔细一看你会发现,横坐标标签如果再长一点就不好看啦,甚至会重叠,就像这样: 这样的图怎么能入reviewer老师们的法眼呢,分分钟给你个REJECT!!!!要想论文能通过,还是得从细节入手的啦! SO,我们想办法让横坐标标签旋转一下不就好啦?下面看代码: clc;clear; y=[0.5,0.79,0.45,0.35,0.27,0.31,0.64,0.19,0.54,0.87];

  柱状图和直方图是两种非常类似的统计图,区别在于: 直方图展示数据的分布,柱状图比较数据的大小. 直方图X轴为定量数据,柱状图X轴为分类数据.因此,直方图上的每个条形都是不可移动的,X轴上的区间是连续的.固定的.而柱状图上的每个条形是可以随意排序的,有的情况下需要按照分类数据的名称排列,有的则需要按照数值的大小排列. 直方图柱子无间隔,柱状图条形有间隔 直方图条形宽度可不一,柱状图条形宽度须一致.柱状图条形的宽度因为没有数值含义,所以宽度必须一致.但是在直方图中,条形的宽度代表了区间的长度,根

彩色图像的直方图均衡化 - YangYudong2014的专栏 - CSDN博客 http://blog.csdn.net/yangyudong2014/article/details/40515035 matlab进阶摸索篇——彩色图直方图均衡化 - Rachel Zhang的专栏 - CSDN博客 http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/6667504 用matlab_实现基于直方图均衡化的彩色图像增强 - 成人教育 - 道客巴巴 h

目录 1.直方图均衡化 2.直方图规定化 @ 1.直方图均衡化 对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像元值,使一定灰度范围内像元值的数量大致相等就是直方图的均衡化.原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直方图是一个较平的分段直方图:如果输出数据分段值较小,会产生粗略的分类的视觉效果. 在MATLAB中,histeq函数用于直方图的均衡化. 实现代码如下 clear close all clc I=imread('peppers.png'); subplot(

matlab快速入门 1矩阵 生成矩阵 ​ % 直接法 a = [1,2,3;4,5,6;7,8,9]; % 冒号一维矩阵 a = 开始:步长:结束,步长为1可省略 b = 1:1:10; % 1,2,...10 b = 1:10; %与上一个等价 % 函数生成 c = linspace(0,15,5); % linspace(开始,结束,元素个数),等差生成指定元素数的一维矩阵,省略个数则生成100个 % 特殊矩阵 e = eye(4); % eye(维数)单位阵 z = zeros(1,4)

矩阵运算 矩阵的基本生成 m1 = 1:5 % 生成行矩阵[1,2,3,4,5] m2 = 1:2:10 % 起点:步长:终点 [1,3,5,7,9] linspace(x1,x2,n) % 生成 n 个点.这些点的间距为 (x2-x1)/(n-1). m3 = linspace(0,5,11) % [0,0.5,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5] m4 = 1:3; m5 = 4:6; m6 = [m4, m5] % [1,2,3,4,5,6] 矩阵组合 m7 = [m4;