首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用hist() R函数查找值在范围内的精确概率

hist()函数是R语言中用于绘制直方图的函数,它可以帮助我们查找值在指定范围内的精确概率。

具体使用hist()函数查找值在范围内的精确概率的步骤如下:

  1. 首先,我们需要准备一组数据,可以是向量或数据框。
  2. 使用hist()函数绘制直方图,设置参数breaks来控制直方图的分组数量。例如,breaks=10表示将数据分成10组。
  3. 使用$counts属性获取每个分组中的观测数量。
  4. 计算值在指定范围内的精确概率。可以通过将指定范围内的观测数量除以总观测数量来计算。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
# 准备数据
data <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

# 绘制直方图
hist_data <- hist(data, breaks = 5)

# 获取每个分组中的观测数量
counts <- hist_data$counts

# 计算值在指定范围内的精确概率
range_start <- 3
range_end <- 7
total_counts <- sum(counts)
range_counts <- sum(counts[range_start:range_end])
probability <- range_counts / total_counts

# 打印结果
print(probability)

在这个例子中,我们准备了一组数据data,使用hist()函数将数据分成5组,并获取每个分组中的观测数量。然后,我们指定范围为3到7,计算出在这个范围内的观测数量range_counts,并将其除以总观测数量total_counts得到精确概率probability。

注意:以上示例代码仅为演示如何使用hist()函数查找值在范围内的精确概率,并不涉及具体的腾讯云产品和链接地址。如需了解腾讯云相关产品和链接地址,请参考腾讯云官方文档或咨询腾讯云官方客服。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

R语言系列第二期:①R变量、脚本、作图等模块介绍

在命令行中通过输入> help(split)或用前缀形式> ?split都可以获取split()函数的帮助。 包可以包含用R语言写的函数,汇编代码动态加载库以及数据集。...下面的命令可以做出来我们想要的结果: > x<-rnorm(100) > hist(d,freq=F) > curve(dnorm(x),add=T) #Tips:hist()里的freq=F保证了直方图是根据概率密度而不是实际值画出来的分布曲线...,rnorm()是产生随机数,dnorm()是密度函数【关于概率与分布的部分详见番外二】。...此外,结合它以及dnorm(x)的最大值为dnorm(0)的事实,我们就可以计算出来包含直方图和密度图的作图的y轴范围。range调用中的0保证了条形的底部也在范围内。...y值的范围通过ylim参数传递到hist()函数中。

1.3K10

什么是正态分布?为何如此重要?终于有人讲明白了

考虑一个预测模型,该模型可以是我们的数据科学研究中的一个组件。 如果我们想精确预测一个变量的值,那么我们首先要做的就是理解该变量的潜在特性。...例如,在上面的灰色钟形曲线中,变量值在 99-101 之间的可能性为 68.2%。 06 正态概率分布函数 正态概率分布函数的形式如下: ?...如果使用概率密度函数绘制变量的概率分布曲线,则给定范围的曲线下的面积,表示目标变量在该范围内取值的概率。 概率分布曲线基于概率分布函数,而概率分布函数本身是根据诸如平均值或标准差等多个参数计算的。...我们可以使用概率分布函数来查找随机变量取值范围内的值的相对概率。例如,我们可以记录股票的每日收益,将它们分组到适当的集合类中,然后计算股票在未来获得20-40%收益的概率。...07 如何使用 Python 探索变量的概率分布 最简单的方法是加载 data frame 中的所有特征,然后运行以下脚本(使用pandas 库): DataFrame.hist(bins=10)

33.7K30
  • 【干货】计算机视觉实战系列04——用Python做图像处理

    这个变换函数的基本思想是对图像中像素个数多的灰度级进行展宽,而对图像中像素个数少的灰度进行压缩,即将一幅图像的灰度直方图变平,使变换后的图像中每个灰度值的分布概率都相同从而扩展像元取值的动态范围。...这个变换函数通常是图像中像素值的累积分布函数(cumulativate distribution function,简写为cdf,将像素值的范围映射到目标范围的归一化操作),累积函数和概率论中的累积分布函数类似...我们用r和s分别表示原图像灰度级和经直方图均衡化之后的图像灰度级,为了方便我们讨论,我们首先要做的事便是对s和r的归一化处理,使得: 对于一幅给定的图像,归一化之后灰度级分布在范围内。...对[0,1]区间内任一个r至进行如下变换: 我们令从s到r的反变换为: r的概率密度为 ,s的概率密度为: 我们令变换函数为: 该函数就称为r的累积分布函数,对式中r求导有: 把结果带入前式: 由此可见...,变换后变量s在其定义域内的概率密度是均匀分布的,用r的累积分布函数做变换函数,可以产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的图像,这个结果扩展了像素取值的动态范围。

    2.3K70

    机器学习统计概率分布全面总结(Python)

    在平时的科研中,我们经常使用统计概率的相关知识来帮助我们进行城市研究。因此,掌握一定的统计概率相关知识非常有必要。 本文将讨论我们经常遇到的概率分布,希望能从概念层面帮助大家建立总体认知。...密度函数 我们使用密度函数来描述随机变量 的概率分布。 PMF:概率质量函数 返回离散随机变量 等于 的值的概率。所有值的总和等于 1。PMF 只能用于离散变量。 PMF。...返回连续随机变量 X 在某个范围内的概率。 PDF。...大约 68%的值落在一个标准差范围内。~95% 落在两个标准差范围内,~98.7% 落在三个标准差范围内。...如果可用数据较少(约 30 个),则使用 t 分布代替正态分布。 在 t 分布中,自由度变量也被考虑在内。根据自由度和置信水平在 t 分布表中找到关键的 t 值。这些值用于假设检验。

    56410

    图像处理-灰度变换-直方图

    图像处理_灰度变换_直方图 直方图均衡化 Histogram Equalization 假如图像的灰度分布不均匀,其灰度分布集中在较窄的范围内,使图像的细节不够清晰,对比度较低。...直方图均衡化,对图像进行非线性拉伸,重新分配图像的灰度值,使一定范围内图像的灰度值大致相等。...(灰度图为255)直接应用该方法得到图像的灰度直方图 将灰度直方图进行归一化,计算灰度的累积概率; 创建灰度变化的查找表 应用查找表,将原图像变换为灰度均衡的图像 均衡化过程中,必须要保证两个条件...综合以上两个条件,累积分布函数是个好的选择,因为累积分布函数是单调增函数(控制大小关系),并且值域是0到1(控制越界问题),所以直方图均衡化中使用的是累积分布函数。...对于每一个T(s)(假设其像素值为ss),找到在G(Z)中与其差值最小的那个G(z)值(假设对应的像素值为zz),那么规定化后就把ss变换为zz。

    1.5K20

    直方图与核密度估计

    这里主要用Python实现一个简单的KDE函数的功能,也顺带介绍一下Numpy和Matplotlib中关于直方图的使用方法。...制备样本 在使用直方图和KDE前,我们需要先制备一些样本,这里可以使用Numpy生成一些随机数,便于测试,例如均匀随机数,其概率密度为: f(x)=\left\{ \begin{matrix} \frac...对应的numpy生成方法为: data = np.random.uniform(-3, 3, (10000, )) 这个分布表示在-3到3的范围内进行均匀随机采样,采10000个样本点。...从高斯函数的表达形式也可以看出来,当 x=\mu 时 f(x) 取得最大值 f_{max}=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma} , \sigma 的值越大, f_{max} 的值就越小...总结概要 核密度估计(KDE)方法,相当于用多个波包的组合形式来近似一个真实的概率密度,以获得一个连续可微分的概率密度函数。本文通过一些简单的概率分布的示例,演示了一下KDE的使用方法。

    21910

    Excel公式技巧17: 使用VLOOKUP函数在多个工作表中查找相匹配的值(2)

    我们给出了基于在多个工作表给定列中匹配单个条件来返回值的解决方案。本文使用与之相同的示例,但是将匹配多个条件,并提供两个解决方案:一个是使用辅助列,另一个不使用辅助列。 下面是3个示例工作表: ?...图3:工作表Sheet3 示例要求从这3个工作表中从左至右查找,返回Colour列中为“Red”且“Year”列为“2012”对应的Amount列中的值,如下图4所示的第7行和第11行。 ?...16:使用VLOOKUP函数在多个工作表中查找相匹配的值(1)》。...解决方案2:不使用辅助列 首先定义两个名称。注意,在定义名称时,将活动单元格放置在工作表Master的第11行。...D1:D10 传递到INDEX函数中作为其参数array的值: =INDEX(Sheet3!

    14.2K10

    正态分布为何如此重要?

    如果我们想精确预测一个变量的值,那么我们首先要做的就是理解该变量的潜在特性。 首先我们要知道该变量的可能取值,还要知道这些值是连续的还是离散的。...例如,在上面的灰色钟形曲线中,变量值在 99-101 之间的可能性为 68.2%。 正态概率分布函数 正态概率分布函数的形式如下: ? 概率密度函数基本上可以看作是连续随机变量取值的概率。...如果使用概率密度函数绘制变量的概率分布曲线,则给定范围的曲线下的面积,表示目标变量在该范围内取值的概率。 概率分布曲线基于概率分布函数,而概率分布函数本身是根据诸如平均值或标准差等多个参数计算的。...我们可以使用概率分布函数来查找随机变量取值范围内的值的相对概率。 例如,我们可以记录股票的每日收益,将它们分组到适当的集合类中,然后计算股票在未来获得20-40%收益的概率。...如何使用 Python 探索变量的概率分布 最简单的方法是加载 data frame 中的所有特征,然后运行以下脚本(使用pandas 库): DataFrame.hist(bins=10)#Make

    1.2K20

    图像的灰度直方图、直方图均衡化、直方图规定化(匹配)

    直方图均衡化 Histogram Equalization 假如图像的灰度分布不均匀,其灰度分布集中在较窄的范围内,使图像的细节不够清晰,对比度较低。...直方图均衡化,对图像进行非线性拉伸,重新分配图像的灰度值,使一定范围内图像的灰度值大致相等。...} 上面代码只是加深下对均衡化算法流程的理解,实际在OpenCV中也提供了灰度均衡化的函数equalizeHist,该函数的使用很简单,只有两个参数:输入图像,输出图像。...假设 P_r(r) 表示原始图像的灰度概率密度,Pz(z)表示规定化图像的灰度概率密度,(r和z分别是原始图像的灰度级,规定化后图像的灰度级)。...以\(k = 2\)为例,其原始直方图的累积概率是:0.65,在规定化后的直方图的累积概率中和0.65最接近(相等)的是灰度值为5的累积概率密度,则可以得到原始图像中的灰度级2,在规定化后的图像中的灰度级是

    5.6K10

    直方图均衡 Histogram Equalization

    第一个图片,其亮度范围没有全部使用。在图表中可以看出,0 和 255 的位置上没有对应的亮度值,说明在图片中没有白色和黑色。第二个图片,亮度范围被全部使用,但是亮度聚集在某些峰值附近。...L 是图像中灰度级别的总数(通常为256),n 是图像中的像素总数,px(i) 实际上是像素值 i 的图像直方图,归一化为 [0,1]。 直方图均衡化的处理依赖于累积概率函数(cdf)的使用。...cdf 是位于其域中的所有概率的累积和,数字图像的 cdf 定义如下: ? 模拟图像的 cdf 定义如下: ? 该处理方法的思想是使用原图像的累积分布函数来转换像素值。...下面使用模拟图像的 cdf 来证明为什么可以使用 cdf 来当转换函数。 首先,记住我们的目标是希望像素值的分布从左图变为右图的均匀分布。...这样才能使得像素值在所有亮度范围中均匀分布,而不是集中在某一部分。 ? 假设我们的转换函数为 cdf: ? 通常,在概率统计中可以得到这样的定律: ?

    2.5K31

    SIFT特征点提取「建议收藏」

    SIFT特征的信息量大,适合在海量数据库中快速准确匹配。 SIFT算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点),并计算出关键点的方向。...CV_GAUSSIAN 为选用高斯函数对图像模糊 return gauss_pyr;//返回建好的金字塔 1.2、高斯差分金字塔 2002年Mikolajczyk在详细的实验比较中发现尺度归一化的高斯拉普拉斯函数的极大值和极小值同其它的特征提取函数...利用DoG函数在尺度空间的Taylor展开式(插值函数)为: 上面算式的矩阵表示如下: 其中,X求导并让方程等于零,可以得到极值点的偏移量为: 对应极值点,方程的值为: 其中, X^代表相对插值中心的偏移量...所以为了剔除边缘响应点,需要让该比值小于一定的阈值,因此,为了检测主曲率是否在某域值r下,只需检测: 论文建议r=10,OpenCv也采用r=10 2.2.3、精确定位中的泰勒插值源码分析 while...= i + interp_hist_peak(hist[l], hist[i], hist[r]);//interp_hist_peak 插值函数 bin = (bin < 0) ?

    2.2K22

    python之input()函数的使用——在终端输入想要的值,小白也能学会的python之路

    来,左边跟我一起学java,右边一起从小白学python,一起学习,一起成长 一、input初级使用 今天学习了input()函数的用法,是一个在终端输入字符串的函数,即代码运行后,由用户在电脑上输入指定的值的操作...例如 我在电脑上提示:刘德华和吴彦祖你喜欢哪一个呢 输入:吴彦祖 输出:吴彦祖,我喜欢你 首先我们对input()函数的结果进行赋值,然后使用input()函数搜集信息,最后再用print()函数输出结果...二、input进阶使用:和if else搭配 下面来一个进阶的,将input和if else联合使用 代码1: print('你选择你最喜欢的明星:1:刘德虎 2:吴彦祖') choice = input...同样在终端输入的都是1,但是由于代码的不同,一个是字符串1,一个是整数1,所以导致运行结果不一样, 原因是:input()函数的输入值,永远会被【强制性】地转换为【字符串】类型。...虽然在终端得到输入的值是字符串,但是我们可以在input()函数外加一个int()强转成整数类型,就可以变成想要的其他类型啦 temp = int(input('请输入1或2:')) print(type

    4.2K20

    单变量图的类型与直方图绘图基础

    直方图 在 Matplotlib 中,我们可使用 axes.Axes.Hist () 函数绘制直方图。...在 axes.Axes.Hist () 函数中,参数 x 为要绘制的样本数据;参数 bins 用于定义分布区间,该参数的值可设置成整数、给定数值序列或字符串,默认为数值类型且值为 10。...当参数 bins 的值为整数时,定义范围内等宽 bin 的数量。当参数 bins 的值为自定义数值序列时,定义 bin 边缘数值,包括第一个 bin 的左边缘和最后一个 bin 的右边缘。...由于概率密度函数结果是归一化的,即曲线下方的面积为 1,而直方图的总面积是样本数和每个 bin 宽度的乘积,因此,对概率密度函数结果与样本个数、bin 宽度值相乘的结果进行绘制,即可将绘制的曲线缩放到直方图的高度...(a)中的a. 为图形序号,可根据实际情况添加。除使用上述方式绘制直方图以外,我们还可以使用 Seaborn 中的 histplot () 函数绘制,该函数在使用上更加灵活。

    63530

    Excel公式技巧16: 使用VLOOKUP函数在多个工作表中查找相匹配的值(1)

    在某个工作表单元格区域中查找值时,我们通常都会使用VLOOKUP函数。但是,如果在多个工作表中查找值并返回第一个相匹配的值时,可以使用VLOOKUP函数吗?本文将讲解这个技术。...最简单的解决方案是在每个相关的工作表中使用辅助列,即首先将相关的单元格值连接并放置在辅助列中。然而,有时候我们可能不能在工作表中使用辅助列,特别是要求在被查找的表左侧插入列时。...图3:工作表Sheet3 示例要求从这3个工作表中从左至右查找,返回Colour列中为“Red”对应的Amount列中的值,如下图4所示。 ?...B1:D10"),3,0) 其中,Sheets是定义的名称: 名称:Sheets 引用位置:={"Sheet1","Sheet2","Sheet3"} 在公式中使用的VLOOKUP函数与平常并没有什么不同...,我们首先需要确定在哪个工作表中进行查找,因此我们使用的函数应该能够操作三维单元格区域,而COUNTIF函数就可以。

    25.8K21

    【从零学习OpenCV 4】直方图匹配

    由于不同图像间像素数目可能不同,为了使两个图像直方图能够匹配,需要使用概率形式去表示每个灰度值在图像像素中所占的比例。...我们用 Vs表示原图像直方图的各个灰度级的累积概率,用 Vz表示匹配后直方图的各个灰度级累积概率。那么确定由原图像中灰度值n映射成r的条件如式(6.8)所示。 ?...图4-7 直方图匹配示例 这个寻找灰度值匹配的过程是直方图匹配算法的关键,在代码实现中我们可以通过构建原直方图累积概率与目标直方图累积概率之间的差值表,寻找原直方图中灰度值n的累积概率与目标直方图中所有灰度值累积概率差值的最小值...,这个最小值对应的灰度值r就是n匹配后的灰度值。...在OpenCV 4中并没有提供直方图匹配的函数,需要自己根据算法实现图像直方图匹配。在代码清单4-9中给出了实现直方图匹配的示例程序。

    2.7K30

    OpenCV 系列教程5 | OpenCV 图像处理(中)

    注意:在使用霍夫线变换之前,首先要对图像进行边缘检测的处理,即霍夫线变换的直接输入只能是边缘二值图像 标准霍夫变换 使用极坐标来表示直线,对于在笛卡尔坐标上直线上所有给定的点,在极坐标上都能转换成正弦曲线...表示 CV_16UC1、CV_32FC1 类型的 Y 值 interpolation: 插值的参数,在原图找不到的坐标使用插值补全 borderMode: 边界模式 borderValue: 例程...直方图 直方图基本概念,分析 学习目标: OpenCV 和 Numpy 中的函数查找直方图 绘制直方图 cv2.calcHist(), np.histogram(), plt.hist() 直方图就是灰色图像每个像素...模板匹配 理论 学习目标 查找图像中的指定对象 cv2.matchTemplate(), cv2.minMaxLoc() 在一副图像中查找与模板图像最匹配(相似)的部分。...复杂法:相关系数法,计算量大,较精确 综合考虑选择运用哪种匹配方法 minMaxLoc(src[, mask]) -> minVal, maxVal, minLoc, maxLoc 函数功能:找到数组或者图像最小最大值及其位置

    1.6K10

    OpenCV基础 | 9.直方图及直方图均衡化

    ,然后使用模型去寻找图像中存在的特征。...反向投影在某一位置的值就是原图对应位置像素值在原图像中的总数目。 反向投影原理 ? 一个区间点越多,在反向投影矩阵中就越亮。...它会输出与输入图像(待搜索)同样大小的图像,其中的每一个像素值代表了输入图像上对应点属于目标对象的概率。...输出图像中像素值越高(越白)的点就越可能代表我们要搜索的目标 (在输入图像所在的位置)。 直方图投影经常与camshift 算法等一起使用。...准备一张包含我们要查找目标的图像创建直方图。最好使用颜色直方图,因为一个物体的颜色要比它的灰度能更好的被用来进行图像分割与对象识别。 2.

    1.2K20

    图像处理-图像增强

    ,以达到增强对比度的目的,这种方法可以利用线性或非线性的方法来实现;直方图均衡化则通过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强。...直方图均衡化处理 “中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。...直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像素值,使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。...,高灰度值部分压缩,来强调图像低灰度部分 s=c*log_{v+1}(1+v*r) 底数为(v+1),实际输入范围为归一化的【0-1】,其输出也为【0-1】。...; 2、sigma越小,Gauss高通的截止频率越低,通过的低频成分越多,边缘提取越不精确,会包含更多的非边缘信息;(要求太低,多了浑水摸鱼者) 3、sigma越大,边缘提取越精确,但可能包含不完整的边缘信息

    5.8K21
    领券