我想根据存储在HDF5文件中的大型数据集(超过100000个样本)在Python中创建二维直方图。我想出了以下代码:importsysimporth5pyimportnumpyasnpimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pylabf=h5py.File(sys.argv[1],'r')A=f['A']T=f['T']at_hist,xedges,yedges=np.histogram2d(T,A,bins=500)extent=[yedges[0],yedges[-1],xedges[0],xedges[-1]]fig=mpl.pylab.fig
我正在尝试使用ipythonnotebook在python中制作一个简单数字列表的直方图和ggplotforpython.使用pylab，这很容易，但我无法让ggplot工作。我正在使用此代码(基于菱形直方图示例，它对我有用):fromggplotimport*a=[1,1,2,1,1,4,5,6]p=ggplot(aes(x='carat'),data=a)p+geom_hist()+ggtitle("HistogramofDiamondCarats")+labs("Carats","Freq")使用ipython和pylab，我可以只用hist(a)制作直方图并显示出来。如何使用g
关于在TF(here和here)中创建自定义标量摘要有几个SO答案，但我找不到关于创建自定义直方图摘要的任何内容。文档似乎非常缺乏自定义摘要。我有一个numpy数组，我想总结一下-关于如何做的任何想法？(tf.Summary.Value有一个我尝试使用的histo字段，但它需要一个tensorflow::HistogramProto；也没有关于该类的文档，所以我不知道如何制作它。我我们尝试在下面创建一个最小的失败示例)。importtensorflowastfimportnumpyasnpsess=tf.Session()means_placeholder=tf.placeholder
我想在直方图中添加密度图。我对pdf函数有所了解，但我感到困惑，其他类似问题也没有帮助。fromscipy.statsimport*fromnumpyimport*frommatplotlib.pyplotimport*fromrandomimport*nums=[]N=100foriinrange(N):a=randint(0,9)nums.append(a)bars=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]alpha,loc,beta=5,100,22hist(nums,normed=True,bins=bars)show()我正在寻找这样的东西 最佳
我正在尝试创建CDF，但在图表的末尾有一条垂直线，如下所示:我读到他的是因为matplotlib使用bins的末端来绘制垂直线，这是有道理的，所以我在我的代码中添加如下:bins=sorted(X)+[np.inf]其中X是我正在使用的数据集，并在绘图时将bin大小设置为此:plt.hist(X,bins=bins,cumulative=True,histtype='step',color='b')这确实删除了末尾的线并产生了预期的效果，但是当我现在对该图进行归一化时它会产生错误:ymin=max(ymin*0.9,minimum)ifnotinput_emptyelseminimum
TensorBoard具有在session期间绘制张量直方图的功能。我想要训练期间梯度的直方图。tf.gradients(yvars,xvars)返回一个渐变列表。但是，tf.histogram_summary('name',Tensor)只接受张量，不接受张量列表。目前，我做了一个变通办法。我将所有张量展平为一个列向量并将它们连接起来:对于xrange中的l(列表长度):col_vec=tf.reshape(grads[l],[-1,1])g=tf.concat(0,[g,col_vec])grad_hist=tf.histogram_summary("姓名",g)绘制梯度直方图的更
我有一个numpy数组results看起来像[0.2.0.0.0.0.3.0.0.0.0.0.0.0.0.2.0.0.0.0.0.1.0.0.0.0.0.0.0.1.0.0.0.0.0.0.0.1.1.0.0.0.0.2.0.3.1.0.0.2.2.0.0.0.0.0.0.0.0.1.1.0.0.0.0.0.0.2.0.0.0.0.0.1.0.0.0.0.0.0.0.0.0.3.1.0.0.0.0.0.0.0.0.1.0.0.0.1.2.2.]我想绘制它的直方图。我试过了importmatplotlib.pyplotaspltplt.hist(results,bins=range(5)
好的，我有六个可能的数据值，分别是“32”、“22”、“12”、“31”、“21”和“11”。我将这些存储为字符串。python是否有可能对数据进行排序并只制作六个箱子并显示每个箱子有多少？还是直方图的输入必须是数字？ 最佳答案 data=['32','22','12','32','22','12','31','21','11']dict((x,data.count(x))forxindata)结果{'11':1,'12':2,'21':1,'22':2,'31':1,'32':2} 关
我有一个脚本，它使用GoogleMapsAPI下载一系列大小相等的方形卫星图像并生成PDF。图像需要事先旋转，我已经使用PIL这样做了。我注意到，由于光线和地形条件不同，有些图像太亮，有些太暗，生成的pdf最终有点难看，“现场”阅读条件不太理想(这是野外山地自行车，我想要打印特定十字路口的缩略图)。(编辑)然后的目标是使所有图像最终具有相似的表观亮度和对比度。因此，太亮的图像必须变暗，而暗的图像必须变亮。(顺便说一句，我曾经用过imagemagickautocontrast，或者auto-gamma，或者equalize，或者autolevel，或类似的东西，在医学图像中有有趣的结果，
我有一个排序向量points有100个点。我现在想创建两个直方图:第一个直方图应该有10个宽度相等的bin。第二个也应该有10个直方图，但不一定是等宽的。第二，我只希望直方图在每个bin中具有相同数量的点。因此，例如，直方图中的第一个条形可能非常短且宽，而直方图中的第二个条形可能非常高且窄。我有使用matplotlib创建第一个直方图的代码，但现在我不确定如何创建第二个直方图。importmatplotlib.pyplotaspltpoints=[1,2,3,4,5,6,...,99]n,bins,patches=plt.hist(points,10)编辑:尝试下面的解决方案，我有点困
