我修改了scatter_hist.py示例发现here要绘制两个数据集。我想要“stepfilled”类型的直方图，但不知何故，如果我设置“stepfilled”类型，则Y轴直方图(方向=“水平”)不起作用。有没有其他方法可以使直方图看起来像“阶梯填充”样式，或者我做错了什么？这是我的histtype="bar"代码，用于展示我尝试做的事情。改成histtype="stepfilled"得到奇怪的直方图:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#therandomdatax=np.random.randn(1000)y=np.rando
假设我有两个直方图，我使用hist参数设置不透明度:'alpha=0.5'我已经绘制了两个直方图，但我得到了三种颜色!从不透明度的角度来看，我理解这是有道理的。但是!用三种颜色向某人展示两种事物的图表会让人非常困惑。我能否以某种方式将每个bin的最小条设置为在前面且没有不透明度？示例图 最佳答案 处理这个问题的通常方法是让绘图有一些小的分离。当plt.hist被赋予多组数据时，这是默认完成的:importpylabaspltx=200+25*plt.randn(1000)y=150+25*plt.randn(1000)n,bins,
你知道我如何将3个数组合并为直方图吗？我的阵列看起来像Temperature=[4,3,1,4,6,7,8,3,1]Radius=[0,2,3,4,0,1,2,10,7]Density=[1,10,2,24,7,10,21,102,203]一维图应该是这样的:Density|X10^2-|X|X10^1-||X10^0-||___|___|___|___|___Radius03.36.610二维图应该(定性)如下所示:Density|2||10^2-|11249|||233||Radius10^1-|12|||1||10^0-||___|___|___|___|___Temperatu
您好，我想绘制一个直方图，箱线图出现在直方图的顶部，显示Q1、Q2和Q3以及异常值。示例电话如下。(我正在使用Python和Pandas)我已经检查了几个使用matplotlib.pyplot的例子，但很难找到一个好的例子。我还想让直方图曲线如下图所示。我还尝试了seaborn，它为我提供了形状线和直方图，但没有找到与上面的boxpot合并的方法。任何人都可以帮助我在matplotlib.pyplot上或使用pyplot 最佳答案 importnumpyasnpimportseabornassnsimportmatplotlib.p
SimilartoaquestionIaskedpreviously，我有一个像这样的MWE:importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportnumpyasnppd.Series(np.random.normal(0,100,1000)).plot(kind='hist',bins=50,color='orange')bar_value_to_colour=102然后我想使用bar_value_to_colour变量自动将值所在的直方图上的条形颜色更改为蓝色，例如:我怎样才能做到这一点？
我正在尝试根据像素强度值对2DMR图像的不同区域进行自动图像分割。第一步是在图像的直方图上实现高斯混合模型。我需要将通过score_samples方法获得的结果高斯绘制到直方图上。我尝试按照(UnderstandingGaussianMixtureModels)的答案中的代码进行操作。但是，生成的高斯分布与直方图完全不匹配。如何让高斯匹配直方图？importnumpyasnpimportcv2importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.mixtureimportGaussianMixture#Readimageimg=cv2.imread("test
我有一个只有几个值的直方图。结果，x轴刻度为小数:我怎样才能使它成为1,2,3,4,5？ 最佳答案 您可以使用matplotlib.pyplot.xticks设置x轴刻度线的位置。没有用于生成问题直方图的代码，我求助于创建数据来生成类似的直方图。在第一个示例中，我们有一个带有默认刻度线的直方图。frompylabimporthist,showx=[1.1]*29+[2]*7+[3.2]*3+[5]hist(x)show()目标是在1、2、3、4和5处设置刻度线，下一个示例通过使用xticks来实现。frompylabimporthi
我有大量7兆像素的灰度图像，我想对它们进行批处理以调整对比度和亮度，以便每张图像包含大约:50%高光(发光值为200-255的像素点)30%中间调(发光值为55-199的像素)20%阴影(发光值为0-54的像素)它需要相当高效，因为我只有1.8GHz和许多图像。我知道使用NumPy可以让PIL/Pillow比没有PIL/Pillow更有效地处理图像，但我以前从未使用过它。 最佳答案 不久前我写了一些numpy代码来解决这个问题。有许多可能的方法来转换输入图像的直方图，使正确数量的像素值落在每个bin中。也许最简单的方法是找到对应于每
我想了解二维直方图的值是什么。我有2个长度相同的numpy数组X和Y(每个数组中的float)。例如X的前10个值:[88,193,60,98,78,100,75,76,130]和Y:[18.,9.,36.1,18.5,34.3,32.9,32.2,22.,15.]当我使用时:importmatplotlib.pyplotaspltplt.hist2d(X,Y,bins=(10,20))我得到一个二维直方图。但这是什么意思呢？一维直方图简单地显示了我拥有的每件元素的数量。请解释一下它在2D中的含义。提前致谢! 最佳答案 假设您有一个
我有一长串单词，我想生成列表中每个单词出现频率的直方图。我能够在下面的代码中做到这一点:importcsvfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpword_list=['A','A','B','B','A','C','C','C','C']counts=Counter(merged)labels,values=zip(*counts.items())indexes=np.arange(len(labels))plt.bar(indexes,values)plt.show()但是，它不会按等级显示bin(即按频率，因此最高频率是左侧的第一个b
