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
我正在尝试生成图像的颜色直方图。我正在使用PIL读取图像文件并尝试通过matplotlib绘制相同的图像。im=Image.open(sys.argv[1])w,h=im.sizecolors=im.getcolors(w*h)#Returnsalist[(pixel_count,(R,G,B))]更新:经过反复试验，此代码绘制直方图，但不绘制颜色!(即使对于320x480jpeg，也需要很长时间才能消耗大量内存)foridx,cinenumerate(colors):plt.bar(idx,c[0],color=hexencode(c[1]))plt.show()在哪里，defhex
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)
