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',

1.直方图 一幅图像由不同灰度值的像素组成,图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征.图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况,能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少.图像的灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数:其中,横坐标是灰度级,纵坐标是该灰度级出现的频率. 不过通常会将纵坐标归一化到[0,1][0,1]区间内,也就是将灰度级出现的频率(像素个数)除以图像中像素的总数.灰度直方图的计算公式如下: 其中 rk是像素的灰度级 nk是具有灰度rk的像素个数 M

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py

灰度图像--图像增强 直方图均衡化(Histogram equalization) 转载请标明本文出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan,欢迎大家转载,发现博客被某些论坛转载后,图像无法正常显示,无法正常表达本人观点,对此表示很不满意.有些网站转载了我的博文,很开心的是自己写的东西被更多人看到了,但不开心的是这段话被去掉了,也没标明转载来源,虽然这并没有版权保护,但感觉还是不太好,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!!!! 文章代码已托管,欢迎共同开发:ht

1.直方图的概念 灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图像中具有该灰度级的像元的个数.确定图像像素的灰度值范围,以适当的灰度间隔为单位将其划分为若干等级,以横轴表示灰度级,以纵轴表示每一灰度级具有的像素数或该像素占总像元数的比例值,做出的条形统计图即为灰度直方图.灰度直方图:横坐标是灰度,纵坐标是该灰度在图像中出现的次数. 图像直方图可以表示图像中亮度分布,能借助直方图了解需要如何调整亮度分布,直方图中左侧表示黑色.较暗的区域,右侧表示白色.较亮的区域.计算机视觉领域常借助直方图来实现图像的二值化

通过一个综合的例子测试绘图函数 学习的内容是tigerfish老师的教程. 第一节:基本知识 用seq函数产生100位学生的学号. > num = seq(,) > num [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] 用runif函数产生100个随机数(随机数是小数),代表课程1的成绩,100个数字,最小值50,最大值100. 该结果是均匀分布,用round函数对其取整. > x1 = round(runif(100,min=50,max=100));

matlab绘制条形图并分组显示: a =[1 2 3] b =[4 5 6] >> d=[a;b] d = 1 2 3 4 5 6 >> bar(d,'group') 修改横坐标的值为: >>set(gca,'xticklabel',1:2:5) 为坐标轴添加说明:菜单Edit->Axes Properties->找到X Axis/Y Axis,->在 X Label/Y Label输入即可. 或者菜单Insert->X Label/Y Lab

近日逛博客的时候偶然发现了一个有关图片相似度的Python算法实现.想着很有意思便搬到C#上来了,给大家看看. 闲言碎语 才疏学浅,只把计算图像相似度的一个基本算法的基本实现方式给罗列了出来,以至于在最后自己测评的时候也大发感慨,这个算法有点不靠谱.不管怎么样,这个算法有时候还是有用的,所以还是列出来跟大家伙一起分享分享~~ PS:图像处理这一块博大精深,个人偶尔发现了点东西拿来分享.说的不好的地方,写得太糟的地方,诸位准备扔砖头还望淡定,淡定~~ 基本知识介绍 颜色直方图 颜色直方图是在许多图

Labview学习之波形图表的历史数据 默认的情况下,波形图表显示100个点, 因为波形图表默认的缓冲区大小为1024,在默认的情况下如果修改图形图标属性中的标尺项,选中自动调整标尺,如图:2011-10-20 15:05 上传下载附件 (31.45 KB)在这种情况下,波形图表默认显示的是1024个数据的,这时是可以修改波形图表显示的数据个数,但是个数要小于1024的: 采集串口的数据,实时的现实过来,下位机是每隔20MS发送一次数据的,因为要系统调试PID参数,每一次调试大约需要10分钟,这

资源矩阵 最常用的为RACI责任矩阵 如下: 资源数据表: 即时间和资源类型的交叉表,是资源直方图的拓展: 资源甘特图: 一种是以任务为索引 一级目录为任务,二级目录为资源,横坐标为时间进度 一种是以人力资源为索引 一级目录为资源,二级目录为任务,横坐标为时间进度 资源直方图: 横坐标为周数,纵坐标为需要的资源人数

结对编程 Pathner 濮成林(博客:http://www.cnblogs.com/charliePU/) 1.词频统计 环境依赖: 开发环境.myeclipse 2013, jdk1.7.0_04, echart.mini.js, tomcat 7.0. 运行环境.tomcat 7.0, jre7. 对濮成林词频统计进行需求的再讨论 确定输入:TXT格式纯英文文档大小不超过10M 分析结果排序:按顺序输出前N个 结果显示内容:显示内容在原有基础上增加排序结果显示.增加文章标题显示.修改横坐标

<<编程之美>>一书中提到了寻找最大的K个数的问题,问题可以简单描述为:在长度为N的数组中,寻找第K(K<N)个最大的数.问题的解法涉及到了很多排序算法,对我们理解和运用排序算法有较大帮助. 1.解决方案 解决思路一:我们首先可以想到的方法,先对数据进行排序,然后选择K个最大的值,算法时间复杂度O(N*logN) + O(K) = O(N*logN). 解决思路二:注意到题目要求造成K个最大的数,并没有要求这个K个最大的数是否有序.联想到快速排序算法,快速排序算法每一步可以讲

MATLAB实例:绘制条形图 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 用MATLAB绘制条形图,自定义条形图的颜色.图例位置.横坐标名称.显示条形图上面的数字,并保存图片到指定位置. 1. demo.m clear clc Y=[0.6 0.7 0.75 0.9 0.91 0.92 0.9 0.92 0.95 0.84 0.86 0.87]; figure X=1:4; h=bar(X,Y); % 设置条形图颜色 set(h(1),'Fac

1.地图显示 1．修改地理角色:“省份” 2．双击省份—绘制地图 3．显示销售额和利润额的情况—销售额(大小)+利润额(颜色) 4．修改显示颜色:两种方式 第一种方式:双击右边利润额图例— 第二种方式: 直接在标记下—点击颜色—编辑颜色 5.显示最大/最小值功能: 在标签—点击标签标记(最大/最小)--显示标记标签 6.注意事项: Tableau做地图对地理角色进行修改的时候,原始数据不需要“省”和“市”缀尾,不然不能识别:但是如果是英文,tableau是可以识别. 可以通过地图—编辑位置--进

Seaborn(二)之数据集分布可视化 当处理一个数据集的时候,我们经常会想要先看看特征变量是如何分布的.这会让我们对数据特征有个很好的初始认识,同时也会影响后续数据分析以及特征工程的方法.本篇将会介绍如何使用 seaborn 的一些工具来检测单变量和双变量分布情况. %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd from scipy import stats, integrate import matplotlib.pypl

原文转载:https://segmentfault.com/a/1190000015006667 Seaborn学习大纲 seaborn的学习内容主要包含以下几个部分: 风格管理 绘图风格设置 颜色风格设置 绘图方法 数据集的分布可视化 分类数据可视化 线性关系可视化 结构网格 数据识别网格绘图 本次将主要介绍数据集的分布可视化的使用. 数据集分布可视化 当处理一个数据集的时候,我们经常会想要先看看特征变量是如何分布的.这会让我们对数据特征有个很好的初始认识,同时也会影响后续数据分析以及特征工程

author:ZKe ------------------------------- 以下是一个txt文件,每行11个字段,第一个字段是日期,后面10个是用户id和对应今天发表微博数,所有字段用制表符'\t'分隔 我们要对每一行数据,画一个柱状图,标题是日期,x轴是用户id,纵轴是发表微博数 而且是批量的,写一个Matlab脚本,绘制并保存每个图 1. 首先要处理每一行数据,进行字符串切割,假设str是我们读取的一行数据 parts = strsplit(str, '\t'); % 字符串切割,

1.首先讲一下如何用hist画二维直方图 x=[- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - ] [a,b]=hist(x,); a=a;%/le

1.问题叙述性说明 一组单选button,有周和月之分,选择"周",柱状图横坐标显示的是周,纵坐标显示的是人数:选择"月",柱状图横坐标显示的月,纵坐标显示的是比率. 2.演示实例 <? xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <s:Application xmlns:fx="http://ns.adobe.com/mxml/2009" xmlns:s=&

不多说,直接上干货! 问题来源: 如果你的电脑内存配置比较低的话,会随着数据量增加(尤其是大数据),带不起的情况很有可能发生,会出现一些内存报错... ... 解决办法: 打开“工具”,在modeler的界面上选择工具菜单栏下的选项栏目,选择“选项”,选择“系统选项“ 这里我们主要是选择第一个系统选项,打开即可以设置 默认只有1G大小,建议选择4G. 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑        人工智能躺过的坑       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://w