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
我在pandas中有一个简单的数据框，它有两个数字列。我想通过pandas使用matplotlib从列中制作直方图。下面的示例不起作用:In[6]:pandas.__version__Out[6]:'0.14.1'In[7]:dfOut[7]:ab0120124023303430443535In[8]:df.plot(kind="hist")---------------------------------------------------------------------------ValueErrorTraceback(mostrecentcalllast)in()---->1
我有一组浮点值(总是小于0)。我想将其放入直方图中，IE。直方图中的每个条包含值范围[0,0.150)我的数据是这样的:0.0000.0050.1240.0000.0040.0000.1110.112使用下面的代码，我希望得到如下所示的结果[0,0.005)5[0.005,0.011)0...etc..我尝试用我的这段代码进行这样的装箱。但这似乎不起作用。正确的做法是什么？#!/usr/bin/envpythonimportfileinput,mathlog2=math.log(2)defgetBin(x):returnint(math.log(x+1)/log2)diffCounts
如何制作垂直直方图。是否有任何选择，还是应该从头开始构建？我想要的是上图看起来像下图，但在垂直轴上!frommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpsample=np.random.normal(size=10000)vert_hist=np.histogram(sample,bins=30)ax1=plt.subplot(2,1,1)ax1.plot(vert_hist[0],vert_hist[1][:-1],'*g')ax2=plt.subplot(2,1,2)ax2.hist(sample,bins=30)plt.show()
使用distplot绘制直方图时，y轴的单位是什么？我绘制了不同的直方图和正常拟合，我看到在一种情况下，它的范围是0到0.9，而在另一种情况下，它的范围是0到4.5。 最佳答案 来自帮助(sns.distplot):norm_hist:bool,otionalIfTrue,thehistogramheightshowsadensityratherthanacount.ThisisimpliedifaKDEorfitteddensityisplotted.密度被缩放，使得曲线下的面积为1，因此没有任何单个bin的高度会超过1(整个数据
我正在尝试绘制datetime.time值的直方图。这些值被离散化为五分钟的片段。数据在列表中如下所示:['17:15:00','18:20:00','17:15:00','13:10:00','17:45:00','18:20:00']我想绘制直方图或某种形式的分布图，以便可以轻松检查每次出现的次数。注意。给定每个时间然后离散化。直方图中的最大bin数为288=(60/5*24)我看过matplotlib.pyplot.hist。但是需要某种连续标量 最佳答案 我按照DavidZwicker所说的做了，用了几秒钟，然后改变了x轴。
我已经跑了numpy.histogram()在更大数据集的一堆子集上。我想将计算与图形输出分开，所以我不想调用matplotlib.pyplot.hist()关于数据本身。原则上，这两个函数都采用相同的输入:原始数据本身，然后再合并。numpy版本只返回nbin+1bin边缘和nbin频率，而matplotlib版本继续自己制作情节。那么有没有一种简单的方法可以从numpy.histogram()生成直方图？输出本身，而无需重做计算(并且必须保存输入)？明确地说，numpy.histogram()输出是nbin+1个nbinbin边的列表；没有将这些作为输入的matplotlib例程。
我需要创建一个直方图来绘制一条线，而不是阶梯图或条形图。我正在使用python2.7下面的plt.hist函数绘制了一条阶梯线，并且容器在plt.plot函数中没有对齐。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpnoise=np.random.normal(0,1,(1000,1))(n,x,_)=plt.hist(noise,bins=np.linspace(-3,3,7),histtype=u'step')plt.plot(x[:-1],n)我需要这条线与bin中心的每个bin的计数相关联，就好像有一个histtype=u'line'
