开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何在不使用数值直方图的情况下制作直方图

直方图是一种用于可视化数据分布的图表，通常用于展示连续变量的频率分布。在不使用数值直方图的情况下，可以通过以下步骤制作直方图：

确定数据集：选择要制作直方图的数据集，确保数据集是连续变量。
分组数据：将数据集分成若干个组，每个组代表一个区间范围。可以根据数据的最小值和最大值来确定组的范围，也可以使用统计学方法（如Sturges公式、Freedman-Diaconis公式）来确定组的数量和宽度。
统计频数：对于每个组，统计数据集中落在该组范围内的数据个数，即频数。
绘制直方图：将每个组的频数表示为柱状图的高度，横轴表示组的范围。
添加标签和标题：为直方图添加适当的标签和标题，以便读者理解图表的含义。

在腾讯云上，可以使用数据分析与机器学习平台（Data Analysis and Machine Learning, DLA）来进行直方图的制作和数据分析。DLA提供了丰富的数据分析和可视化工具，可以帮助用户快速生成直方图，并进行数据探索和分析。

腾讯云DLA产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/dla

相关搜索:如何在R-Studio中制作仅使用整数的直方图柱 Elasticsearch -是否可以在不索引字段的情况下创建直方图 ggplot直方图-如何在不创建独立密度的情况下添加多种颜色如何在pandas dataframe中绘制一个非数值列的直方图？在不使用软件包的情况下编写直方图如何在熊猫中制作一个直方图网格，所有这些直方图都有一个共同的图表如何在直方图的x轴上使用bin边缘？如何在知道直方图的情况下分离两个分布？Python Altair如何在不更改轴刻度的情况下对直方图数据进行Bin操作在只有频率的情况下使用ggplot2绘制直方图如何在每个数据点的数量已知的情况下创建直方图如何在没有平滑的情况下确定双峰直方图中的下峰？绘制pandas中所有数值列的直方图，使用紧密布局的平均avxline 如何在python中制作与两列相关的多个直方图/条形图？如何在直方图上为不包含任何数据的存储箱创建槽如何在ggplot2上使用identity控制直方图的排序如何在python / plotly中制作2D矢量分布的3D直方图如何在不对数据进行归一化的情况下计算图像直方图如何在没有Matlab内置函数的情况下编写3D直方图代码？在python中不添加权重的情况下，在直方图条中显示所有颜色

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

不使用直方图的6个原因以及应该使用哪个图替代

一般来说，我们想知道一个数值变量是连续的还是离散的。根据直方图，这几乎是不可能的。让我们以变量“年龄”为例。...但是假设你的数据存储在数据库中。你不想下载所有的数据只是为了制作一个直方图，对吧?基本上，你所需要的只是一个包含每个容器的极端间隔和观测计数的表。...因此，30%的样本每分钟心跳次数不超过140次。告诉你有多少观察值“等于或低于”某一给定水平有什么意义呢?为什么不只是“平等”? 因为如果不这样做，结果将取决于变量的单个值。...此外，如果你经常需要回答这样的问题:“有多少人在140和160之间?”或“180以上的有多少?”CDP将更有用。如果你仔细想想，CDP可以立即给一个答案。使用直方图是不可能的。...FROM TABLE_NAME 如何在Excel, R, Python中制作一个累积分布图在Excel中，需要构建两列。

1.2K1 0

直方图

今天跟大家分享直方图的制作技巧！ ▼ 直方图是统计描述常用的图表工具，虽然跟柱形图外表有点类似，但是制作方法却要比柱形图复杂得多，今天要跟大家分享两种直方图的制作技巧！...——利用数据分析库直方图工具（需要加载数据分析库，还不会的同学回复001查看详细信息） ——直接使用内置直方图（office2016预览版）首先看下原数据：通过简单的加工整理，可以将本组数据的最大值...累计百分比率:生成累计百分比率列表图表输出：需勾选才能输出图表首先我们在设置中观察一下所有选项都勾选的情况下输出结果: ?...大家可以观察到，在勾选柏拉图的情况下，软件会从新划分组距和分组情况，而并没有使用我们已经定义好的组距和分组。 ? 而在不勾选的情况下，软件是使用我们事前定义好的组距和分组。...●●●●● 第二种方法：内置直方图（需使用office2016预览版）使用2016版的excel来制作直方图非常方便，不用附加任何辅助操作：只需要选中源数据区域，然后插入直方图就可以了： ?

1.4K6 0

opencv(4.5.3)-python(二十四)--直方图均衡化

翻译及二次校对：cvtutorials.com 目标在本节中: • 我们将学习直方图均衡化的概念，并利用它来改善我们图像的对比度。理论考虑一个图像，其像素值只局限于某些特定的数值范围。...现在我们找到直方图的最小值（不包括0），然后应用wiki页面中给出的直方图均衡化公式。但我在这里使用了Numpy中的掩膜数组概念。对于掩膜数组，所有的操作都是在非掩膜的元素上进行的。...这在许多情况下是很有用的。例如，在人脸识别中，在训练人脸数据之前，对人脸图像进行直方图均衡化，使其具有相同的照明条件。...下面是一个简单的代码片段，显示了它在我们使用的同一图像上的用法。...CLAHE（对比度有限的自适应直方图均衡）我们刚才看到的第一个直方图均衡，考虑了图像的整体对比度。在许多情况下，这并不是一个好主意。例如，下面的图片显示了一张输入图片和全局直方图均衡化后的结果。

1.1K3 0

如何成为数据分析师系列（一）：可视化图表初阶

堆积面积图面积大小对应该类别数值大小，反映不同类别占比关系及其时间趋势变化。以下图为例，你可看出AppStore和360下载量Top1、2的渠道。缺点：由色块面积来表示数值大小有时候不直观。...折线图小结 1）折线图是点、线连在一起的图表，可反映事物的发展趋势和分布情况； 2.）适合在单个数据点不那么重要的情况下表现变化趋势、增长幅度。 2....多指标柱形图主要运用于多个指标进行对比分析的场景，但类别对象不宜过多，当超过5个，不适合使用此图表技巧：当各对比指标大小相差10倍甚至更大时，可采用标准化，如：对数值取自然对数，既能有效缩小指标量度差距...直方图当横坐标变成连续的分组，就可以制作直方图(与柱形图主要差别在于，直方图一般不同数据系列没有间距) 当组别划分无限细化，我们就可以绘制概率分布曲线或者称为密度曲线，最常见的就是正态分布，这里不举例...饼图小结 1) 一般来说，数值最大的部分排在最前面，也就是12点钟方向顺时针； 2) 饼图的细分项不宜过多，一般不超过8项； 3) 不要制作三维的饼图，不直观； 4) 切忌将饼图拉得过开，若要突出某一块

8222 0

计算与推断思维六、可视化

拥有数值的变量（如'number of movies'或'average gross receipts per movie'）的变量称为定量或数值变量。散点图散点图展示两个数值变量之间的关系。...但是，年份是固定的时序单位，确实拥有顺序。他们也有相对于彼此的固定的数值距离。让我们看看当我们试图考虑它的时候会发生什么。默认情况下，barh将类别（年）从最低到最高排序。...数值数据集的直方图看起来非常像条形图，虽然它有一些重要的差异，我们将在本节中讨论。...当bin或hist使用bin参数调用时，图只考虑在指定bin中的值。一旦数值已经分入桶中，所得数量可以用来使用bin_column命名参数来生成直方图，以指定哪个列包含桶的下界。...每个条形的高度是桶中的元素的百分比，除以桶的宽度。译者注：存在很多种直方图，比如频数直方图、频率质量直方图和频率密度直方图。它们的纵轴数值不相同，但是图形形状是一样的。

2.8K2 0

数据可视化，还在使用Matplotlib？Plotly，是时候表演真正的技术了（附代码）

在本文中，我们将直接上手使用Plotly，学习如何在更短的时间内制作出更好的图表。...在这里，使用作者Medium文章的统计信息（你可以看到如何获取你的统计数据,或者你也可以使用我的-https://w.url.cn/s/AQRA3Kp），制作了关于文章点赞数量的交互式直方图（df是标准的...使用plotly+cufflinks制作的交互式直方图 对于那些习惯使用Matplotlib的人来说，我们所要做的就是添加一个字母（使用iplot而不是plot），我们就可以得到一个更好看的交互式图表！...我们可以使用log轴（指定为绘图布局）（参见Plotly文档-中的布局细节-https://plot.ly/python/reference/）以及数值变量来调整气泡，让图表更复杂一点： tds.iplot...相关性热力图为了可视化数值变量之间的相关性，我们会计算相关性，然后制作带注释的热力图： corrs = df.corr() figure = ff.create_annotated_heatmap(

2.5K2 0

再见，Matplotlib！

如果你经常使用Python进行数据分析，那么对于Pandas一定不会陌生，但是Pandas除了在数据处理上大放异彩，随着版本的不断更新，Pandas的绘图功能在某些情况下甚至要比Matplotlib更加适用...现在只要一行代码，即可完成柱状图的绘制df.plot.bar() ? 同样是这个图，如果使用Matplotlib制作的话?.../不堆叠的直方图 df.plot.hist(stacked=True, bins=20) df.plot.hist(alpha=0.5) ?...修改主题，解锁酷炫样式最后，如果你觉得默认生成的图表不够好看(我是这么觉得)，而它又是基于Matoplotlib制作的，所以我们可以使用同样套着Matplotlib壳的Seaborn调色板，从而调整图片主题...以上就是关于如何在使用Python更快速的对数据进行可视化，我们可以发现，在很多情况下，使用Pandas直接进行绘图会显得更加高效便捷！

1.2K4 1

Plotly，是时候表演真正的技术了

导读：如何仅使用一行代码制作漂亮、互动性强的图表？...在本文中，我们将直接上手使用Plotly，学习如何在更短的时间内制作出更好的图表。...在这里，使用作者Medium文章的统计信息（你可以看到如何获取你的统计数据,或者你也可以使用我的-https://w.url.cn/s/AQRA3Kp），制作了关于文章点赞数量的交互式直方图（df是标准的...▲使用plotly+cufflinks制作的交互式直方图 对于那些习惯使用Matplotlib的人来说，我们所要做的就是添加一个字母（使用iplot而不是plot），我们就可以得到一个更好看的交互式图表...05 相关性热力图为了可视化数值变量之间的相关性，我们会计算相关性，然后制作带注释的热力图： corrs = df.corr() figure = ff.create_annotated_heatmap

1.9K2 0

数据分析入门系列教程-常用图表

当然也有三维散点图，不过使用的并不是很多折线图折线图可以很好的呈现数据随着时间迁移的变化趋势 直方图 直方图把横坐标等分成一定数量的区间，然后再每个区间内用矩形条展示该区间内的数值，可以很好的查看数据的分布情况...：饼图分布关注变量的分布情况，例如：直方图 下面有两张图片，很好的概括了不同情况下，该如何选择合适的图表 ?...地理图表对于需要展示地理分布的数据，使用地图分布图表是非常方便的，echarts 提供了好好的支持，因此我们也可以使用 pyecharts 的高级 API 来制作地理图表 from pyecharts.charts...你也应该发现，在数据分析的过程中，大多数情况下使用 Seaborn 是比较方便的，它可以很好的结合 DataFrame 数据类型，而在最后的数据展示时，使用 Pyecharts（echarts）则是很好的选择...总结今天我们一起学习了常用的可视化图表以及如何制作相关图表。对于 Matplotlib、Seaborn 和 Pyecharts 工具包的使用一定要熟练的掌握，在数据分析的过程中会经常使用。

1.9K2 0

统计学小抄：常用术语和基本概念小结

对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据，如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。...其中有几个术语，如平均值、中位数和众数。一个特定数值变量的平均值是其中所有数值的平均值。当数据包含异常值时，不建议找出平均值并将其用于任何类型的操作，因为单个异常值会严重影响平均值。...概率密度函数(PDF) 如果你知道直方图，然后你把数据进行分箱，就可以对数据进行可视化的分析。但是如果我们想对数值数据进行多类分析，那么很难使用直方图进行操作。这是就需要使用概率密度函数。...概率密度函数是仅使用KDE（内核密度估计）在直方图内绘制的线。在上面的图中，编写3个区分分类3个类的条件该怎么做？使用直方图和PDF可以轻松的看到区别。...找到CDF的过程是，将在指定点之前的所有的直方图相加。另一种方法是使用微积分，使用曲线下面积，找到想要CDF的点，画出直线，然后求出内部面积。可以对PDF进行积分得到CDF，对CDF求导得到PDF。

7901 0

统计学小抄：常用术语和基本概念小结

统计的类型 1) 描述性统计描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据，如条形图、饼图、散点图、直方图等。...其中有几个术语，如平均值、中位数和众数。一个特定数值变量的平均值是其中所有数值的平均值。当数据包含异常值时，不建议找出平均值并将其用于任何类型的操作，因为单个异常值会严重影响平均值。...概率密度函数(PDF) 如果你知道直方图，然后你把数据进行分箱，就可以对数据进行可视化的分析。但是如果我们想对数值数据进行多类分析，那么很难使用直方图进行操作。这是就需要使用概率密度函数。...概率密度函数是仅使用KDE（内核密度估计）在直方图内绘制的线。在上面的图中，编写编写3个区分分类的条件该怎么做？使用直方图和PDF可以轻松的看到区别。...找到CDF的过程是将在指定点之前的所有的直方图相加。另一种方法是使用微积分，使用曲线下面积，找到想要CDF的点，画出直线，然后求出内部面积。可以对PDF进行积分得到CDF，对CDF求导得到PDF。

7901 0

数据分析之描述性分析

1.百分位值百分位值主要用于对连续变量数据离散程度的测量，常用的百分位值是四分位数。它是将变量中的数据从小到大排序后，用三个数据点将数据分为四等份，与这三个点相对应的数值称为四分位数。...交叉表分析交叉表示一种行列交叉的分类汇总表格，行和列上至少各有一个分类变量，行和列的交叉处可以对数据进行多种汇总计算，如求和、平均值、计数等。...多选题定义在SPSS里，多选题也称为多重响应集，意为使用多个变量记录答案，其中每个个案可以给出多个答案。多选题数据录入的方式有两种：二分法和多重分类法。...（2）多重分类法：事先定义录入的数值，比如1,2,3,4,5分别代表选项A、B、C、D、E，并且根据多选题限选的项数确定应录入的变量个数。...在通常情况下，如果多选题没有限定选项个数，并且选项个数不多时，可以采用二分法录入。如果对选项的个数加以限定，则改用多重分类法进行录入。数据报表制作常见的表格类型有叠加表、交叉表和嵌套表。

5.9K2 0

如何在Ubuntu 14.04第2部分上查询Prometheus

我们现在知道如何基于单个数值或基于具有匹配标签的另一组时间序列值来过滤一组时间序列。第2步 - 使用集合运算符在本节中，您将学习如何使用Prometheus的集合运算符来相互关联时间序列集。...您现在知道如何使用标记的时间序列构建交叉点和联合。第3步 - 使用直方图 在本节中，我们将学习如何解释直方图度量以及如何从中计算分位数（百分位数的一般形式）。...如果你的直方图桶足够精细，你可以使用histogram_quantile()函数计算它。此函数需要直方图度量（一组带有le桶标签的系列）作为其输入并输出相应的分位数。...您现在知道如何解释直方图度量以及如何在不同时间范围内从它们计算分位数，同时还可以动态地聚合某些维度。第4步 - 使用时间戳指标在本节中，我们将学习如何使用包含时间戳的指标。...在失败的情况下，demo_batch_last_success_timestamp_seconds度量标准保持其最后一个值，直到另一个成功运行发生。

2.8K0 0

【从零学习OpenCV 4】直方图比较

从一定程度上来讲，虽然两张图像的直方图分布相似不代表两张图像相似，但是两张图像相似则两张图像的直方图分布一定相似。...1 02 HISTCMP_CHISQR 该方法名为卡方法，其计算相似性原理在式(6.3)中给出，在该方法中如果两个图像直方图完全一致，则计算数值为0，两个图像的相似性越小，计算数值越大。 ?...，但是其遵循与同一个图像直方图比较时，数值越大相似性越高，数值越小相似性越低。...，两个图像的相似性越小，计算数值越大。...(6.5) 1 05 HISTCMP_CHISQR_ALT 该方法与巴氏距离法相同，常用于替代巴氏距离法用于纹理比较，计算公式如式(6.6)， ? ?

1.2K3 0

OpenCV系列之直方图-2：直方图均衡 | 二十七

这在很多情况下都很有用。例如，在人脸识别中，在对人脸数据进行训练之前，对人脸图像进行直方图均衡化处理，使其具有相同的光照条件。...CLAHE（对比度受限的自适应直方图均衡）我们刚刚看到的第一个直方图均衡化考虑了图像的整体对比度。在许多情况下，这不是一个好主意。例如，下图显示了输入图像及其在全局直方图均衡后的结果。 ?...这是因为它的直方图不像我们在前面的案例中所看到的那样局限于特定区域（尝试绘制输入图像的直方图，您将获得更多的直觉）。因此，为了解决这个问题，使用了自适应直方图均衡。...在这种情况下，图像被分成称为“tiles”的小块（在OpenCV中，tileSize默认为8x8）。然后，像往常一样对这些块中的每一个进行直方图均衡。...：` 1.如何在C中的OpenCV中调整对比度？

1.1K1 0

独家｜OpenCV 1.6 改变图像的对比度和亮度！

代码详解 C ++ 使用CV :: imread加载图像并将其保存到Mat对象中： ? 接下来，对该图像做一些转换，为此需要创建一个新的Mat对象来存放它。...（如α是浮点数），我们用CV :: saturate_cast来确保该值的有效性；最后，我们用以下方式创建窗口并显示图像。...在任何情况下，这两种方法都给出相同的结果，但 convertTo 更加优化并且工作速度更快。结果我们不运行代码，设置α = 2.2和β = 50。 ? ?...图: Visem的作品 [CC BY-SA 3.0]，来源:维基共享资源由于映射是非线性的，伽马校正添加了少量的饱和效应，并且不存在前面所述方法的数值饱问题。 ?...在这里，由于一次只需要计算256 个数值，利用查找表来提高计算性能。更多资源图形渲染中的伽玛校正 CRT监视器的伽玛校正和图像显示数字曝光技术

1.7K4 0

用Pandas在Python中可视化机器学习数据

在这篇文章中，您将会发现如何在Python中使用Pandas来可视化您的机器学习数据。让我们开始吧。...这些数据可以从UCI机器学习库中免费获得，并且下载后可以为每一个样本直接使用。单变量图在本节中，我们可以独立的看待每一个特征。 直方图 想要快速的得到每个特征的分布情况，那就去绘制直方图。...直方图将数据分为很多列并为你提供每一列的数值。根据整张图的形状，你可以很快知道这些特征是否呈高斯分布、偏斜分布、还是指数分布。...这很有用，因为一些像线性回归和逻辑回归的机器学习算法可能在输入变量高度相关的情况下表现不佳。...这很有用，因为我们可以使用相同数据在同一幅图中看到两个不同的视图。我们还可以看到每个变量在从左上到右下的对角线上完全正相关（如您所期望的那样）。

6.1K5 0

Oracle 12c数据库优化器统计信息收集的最佳实践（一）

在大多数情况下这些默认参数是能够满足的，但是如果我们想根据自己的系统的实际情况作出修改，那么我们可以通过设置SET_GLOBAL_PREFS.参数值。...例如，使用SET_TABLE_PREFS参数设置表统计信息收集时使用incremental方式或者收集直方图信息。...这些默认设置在大多数场景是足够的。然而，某些场景下需要更改其中一个或者多个默认参数值，我们可以使用DBMS_STATS.GATHER_*_STATS 过程完成设置。...参数值应该在尽可能小的范围内进行更改，最好是以每个对象为基础。...: 可以通过一个alter session命令来设置初始化参数optimizer_use_pending_stats为true来使用pending统计信息.在启用pending统计信息之后任何在该会话运行的

1.5K8 1

【AI白身境】深度学习必备图像基础

模拟图像又称连续图像，它通过某种物理量（如光、电等）的强弱变化来记录图像亮度信息，所以是连续变换的。模拟信号的特点是容易受干扰，如今已经基本全面被数字图像替代。 ?...在第一次世界大战后，1921年美国科学家发明了Bartlane System，并从伦敦传到纽约传输了第一幅数字图像，其亮度用离散数值表示。...3.1 直方图 图像之所以能处理，是因为像素与像素是有空间联系的，对像素灰度值进行统计，就得到了直方图。下面分别是上面灰度和彩色图的直方图。 ?...3.2 边缘视觉机制和马赫达效应都表明人眼对不连续的东西是最敏感的，而图像中不连续的东西，表现出来就是图像边缘。边缘包含上升阶跃型、下降阶跃型、屋脊型、脉冲型等类型， ?...简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算，比如我们熟知的CG制作。 ? ? 图形学中三维重建占了很大一部分比例，感兴趣可以了解更多。 ? ?

9013 0

计算与推断思维九、经验分布

上面的直方图被称为离散直方图。它的桶由数组die_bins指定，并确保每个条形的中心是对应的整数值。重要的是要记住，骰子不能显示 1.3 个点或 5.2 个点 - 总是显示整数个点。...然后我们将制作 5000 个不同的模拟总奖金的直方图。...这就是你不赚不赔的地方。通过使用这个赌博策略，你喜欢这个赚钱几率吗？如果对红色下注不吸引人，也许值得尝试不同的赌注。 “分割”（Split）是轮盘赌桌上两个相邻号码的下注，例如 0 和 00。...这提出了一个重要的推论问题：统计量的数值可能会有所不同。使用基于随机样本的任何统计量时，首先考虑的事情是，样本可能不同，因此统计量也可能不同。...你决定使用哪种估计取决于对你最重要的误差种类。就敌机而言，低估总数可能会造成严重的后果，在这种情况下，你可能会选择使用更加可变的方法，它一半几率都是高估的。

7171 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭