我正在尝试使用matplotlib绘制一个简单的直方图。我有例如(我将在实践中使用不同的距离函数)importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportitertoolsdefhamdist(str1,str2):"""Countthe#ofdifferencesbetweenequallengthstringsstr1andstr2"""if(len(str1)!=len(str2)):printstr1,str2,"Lengthmismatchbozo!!!!!!"diffs=0forch1,ch2initertools.izip(str

这个问题在这里已经有了答案:关闭9年前。PossibleDuplicate:Howtoremoverelativeshiftinmatplotlibaxis我正在根据日期绘制五位数字(210.10、210.25、211.35等)，我想让y轴刻度显示所有数字(“214.20”而不是“0.20+2.14e2”)并且一直无法弄清楚这一点。我试图将滴答标签格式设置为纯格式，但似乎没有效果。plt.ticklabel_format(style='plain',axis='y')关于我明显遗漏的任何提示吗？

我正在实现隐马尔可夫模型，因此处理的概率非常小。我通过在对数空间中表示变量(所以x→log(x))来处理下溢，它的副作用是乘法现在被加法取代，加法是通过numpy.logaddexp或类似方法处理的。有没有一种简单的方法来处理对数空间中的矩阵乘法？ 最佳答案 这是我能想到的最好的方法。fromscipy.specialimportlogsumexpdeflog_space_product(A,B):Astack=np.stack([A]*A.shape[0]).transpose(2,1,0)Bstack=np.stack([B]*

我正在使用ggplot绘制一个直方图，其中x变量是一个分类变量，我想更改x轴刻度标签。这是我的代码:frompandasimport*fromggplotimport*df=pandas.read_csv('C:\Users\...csv')defplot_data(df):plot=ggplot(data_by_group,aes('x','y'))+geom_histogram(stat='bar')+ggtitle('title')+xlab('x-label')+ylab('y-label')#x_ticklabels=['a','b','c']returnplot我想在x轴上

场景:我正在尝试跟踪两个不同颜色的物体。一开始，系统会提示用户将第一个彩色物体(比如，可能是红色)放在相机前面的特定位置(在屏幕上用矩形标记)并按任意键，然后我的程序会获取帧的那一部分(ROI)并分析其中的颜色，以找到要跟踪的颜色。同样对于第二个对象也是如此。然后像往常一样，在HSV颜色平面中使用cv.inRange函数并跟踪对象。做了什么:我获取了要跟踪的对象的ROI，将其转换为HSV并检查了Hue直方图。我有两种情况如下:(这里只有一个主要的中心峰。但在某些情况下，我会得到两个这样的峰，一个较大的峰周围有一些像素簇，第二个峰比第一个峰小，但尺寸很大且簇较小也围绕着它。我现在没有它的

我想了解是否有内置的python函数来计算对数正态均值和方差。我只需要此信息，然后将其输入scipy.stats.lognorm以获得覆盖在直方图上的绘图。简单地使用numpy.mean和numpy.std似乎不是正确的想法，因为对数正态均值和方差是特定的并且与numpy完全不同方法。在Matlab中，他们有一个名为lognstat的方便函数，它返回对数正态分布的均值和方差，我似乎无法在Python中找到类似的方法。编写解决方法很容易，但我想知道库中是否存在这种方法。谢谢。 最佳答案 不管它值多少钱，matlab中的所有lognst

我正在尝试用Python绘制时间序列直方图。Therehasbeenasimilarquestionaboutthis,butinR.所以，基本上，我需要同样的东西，但我的R真的很糟糕。我的数据集中每天通常有48个值。其中-9999代表缺失数据。Here's数据样本。我开始读取数据并构建一个pandasDataFrame。importpandasaspddf=pd.read_csv('sample.csv',parse_dates=True,index_col=0,na_values='-9999')printdfDatetimeIndex:336entries,2008-07-251

我希望在显示器上执行光学字符识别(OCR)，并希望该程序能够在不同的光照条件下运行。为此，我需要对图像进行处理和阈值处理，使每个数字周围都没有噪声，从而让我能够检测到数字的轮廓并从那里执行OCR。我需要我使用的阈值来适应这些不同的光照条件。我已经尝试过自适应阈值处理，但我无法让它发挥作用。我的图像处理很简单:加载图像(i)，灰度i(g)，对g(h)应用直方图均衡化，并对h应用二值阈值，阈值=t。我使用了几个不同的数据集，发现使OCR始终如一地工作的最佳阈值位于(h)直方图(图中唯一没有间隙的部分)中的最高密度范围内。(h)的直方图。值t=[190,220]对于OCR是最佳的。此处提供了

我有一个关于拟合和获取随机数的问题。情况是这样的:首先，我有一个来自数据点的直方图。importnumpyasnp"""createrandomdatapoints"""mu=10sigma=5n=1000datapoints=np.random.normal(mu,sigma,n)"""createnormalizedhistrogramofthedata"""bins=np.linspace(0,20,21)H,bins=np.histogram(data,bins,density=True)我想将此直方图解释为概率密度函数(带有例如2个自由参数)，以便我可以使用它来生成随机数，并

我有一个直方图可以用下面的MWE复制:importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportnumpyasnppd.Series(np.random.normal(0,100,1000)).plot(kind='hist',bins=50)它创建了这样一个情节:然后我将如何为给定整数用箭头标记容器？例如，见下文，其中箭头标记包含整数300的容器。编辑:理想情况下，我应该添加箭头的y坐标应该由它标记的栏的高度自动设置-如果可能的话! 最佳答案 你可以使用