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

如何在直方图的x轴上使用bin边缘?

在直方图的x轴上使用bin边缘,可以通过以下步骤实现:

  1. 确定数据集:首先,需要确定要绘制直方图的数据集。直方图是一种用于可视化数据分布的图表,因此需要有一组数据来进行分析和展示。
  2. 确定bin的数量:bin是直方图中用于分组数据的区间。通过将数据分成多个bin,可以更好地展示数据的分布情况。确定bin的数量是一个关键的步骤,可以使用多种方法,如Sturges公式、Freedman-Diaconis准则等。
  3. 计算bin的边缘:一旦确定了bin的数量,就可以计算每个bin的边缘值。边缘值表示每个bin的范围,可以通过将数据集的最小值和最大值进行分割来计算。例如,如果数据集的最小值为a,最大值为b,bin的数量为n,则每个bin的边缘可以计算为(a, a+(b-a)/n), (a+(b-a)/n, a+2(b-a)/n), ... , (a+(n-1)(b-a)/n, b)。
  4. 绘制直方图:使用计算得到的bin边缘值,可以将数据集中的数据分组并绘制直方图。在x轴上,每个bin的边缘值表示一个区间,可以将数据点分配到相应的区间中,并绘制出相应的柱状图。

在腾讯云的产品中,可以使用数据分析服务TencentDB、数据仓库服务Tencent Cloud Data Warehouse等来处理和分析数据,并使用数据可视化服务Tencent Cloud DataV来绘制直方图。具体产品介绍和链接地址如下:

  1. TencentDB:腾讯云的关系型数据库服务,提供高性能、高可用的数据库解决方案。了解更多信息,请访问TencentDB产品介绍
  2. Tencent Cloud Data Warehouse:腾讯云的数据仓库服务,用于存储和分析大规模数据。了解更多信息,请访问Tencent Cloud Data Warehouse产品介绍
  3. Tencent Cloud DataV:腾讯云的数据可视化服务,提供丰富的可视化组件和功能,可用于绘制各种类型的图表,包括直方图。了解更多信息,请访问Tencent Cloud DataV产品介绍

请注意,以上仅为腾讯云的部分产品示例,其他云计算品牌商也提供类似的产品和服务。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

教你理解图像学习中方向梯度直方图(Histogram Of Gradient)

沿着一张图片X和Y方向上梯度是很有用,因为在边缘和角点梯度值是很大,我们知道边缘和角点包含了很多物体形状信息。...左边:x梯度绝对值 中间:y梯度绝对值 右边:梯度幅值 从上面的图像中可以看到x方向梯度主要凸显了垂直方向线条,y方向梯度凸显了水平方向梯度,梯度幅值凸显了像素值有剧烈变化地方。...(注意:图像原点是图片左上角,x是水平,y是垂直) 图像梯度去掉了很多不必要信息(比如不变背景色),加重了轮廓。换句话说,你可以从梯度图像中轻而易举发现有个人。...我们用了一张图里面的那个网格梯度幅值和方向。根据方向选择用哪个bin, 根据副值来确定这个bin大小。...8*8网格直方图 这里,在我们表示中,Y是0度(从上往下)。你可以看到有很多值分布在0,180bin里面,这其实也就是说明这个网格中梯度方向很多都是要么朝上,要么朝下。

2.6K60

图像学习-HOG特征

沿着一张图片X和Y方向上梯度是很有用,因为在边缘和角点梯度值是很大,我们知道边缘和角点包含了很多物体形状信息。...左边:x梯度绝对值 中间:y梯度绝对值 右边:梯度幅值 从上面的图像中可以看到x方向梯度主要凸显了垂直方向线条,y方向梯度凸显了水平方向梯度,梯度幅值凸显了像素值有剧烈变化地方。...(注意:图像原点是图片左上角,x是水平,y是垂直) 图像梯度去掉了很多不必要信息(比如不变背景色),加重了轮廓。换句话说,你可以从梯度图像中还是可以轻而易举发现有个人。...我们用了一张图里面的那个网格梯度幅值和方向。根据方向选择用哪个bin, 根据副值来确定这个bin大小。...8*8网格直方图 这里,在我们表示中,Y是0度(从上往下)。你可以看到有很多值分布在0,180bin里面,这其实也就是说明这个网格中梯度方向很多都是要么朝上,要么朝下。

1.6K60
  • Python可视化库Matplotlib绘图入门详解

    可以看出,有两个点在图像边缘,因此,我们需要改变显示范围。...3 显示范围 与 MATLAB 类似,这里可以使用 axis 函数指定坐标显示范围: plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax]) ?...)饼图外侧显示说明文字 explode (每一块)离开中心距离 startangle 起始绘制角度,默认图是从x正方向逆时针画起,设定=90则从y正方向画起 shadow表示是否阴影 labeldistance...label绘制位置,相对于半径比例, <1则绘制在饼图内侧 autopct 控制饼图内百分比设置,可以使用format字符串或者format function '%1.1f'指小数点前后位数(没有用空格补齐...’ 返回值 : n: 直方图向量,是否归一化由参数normed设定 bins: 返回各个bin区间范围 patches: 返回每个bin里面包含数据,是一个list ?

    2.7K21

    opencv里面直方图意义

    什么是直方图 直方图是一种图表类型,在计算机视觉领域通常用来指反映图片亮度,色彩,强度在整个图片里面的分布情况。直方图我们可以理解成另一种理解图片方式。...直方图可以是彩色图片,也可以是灰度图,直方图X范围是(0-255),Y则是不同像素值,像素数量,如果是彩色图片Y则会有R,G,B三种像素展示,如果是灰度值则只有一种像素展示。...这里面的16个单独区间都可以叫做一个BIN(英文箱子意思) DIMS: 维度,它代表收集颜色通道个数,如果是灰度图这个值就是1,如果一个彩色图那么DIMS就是3 RANGE: 代表你想测量亮度范围...,正常下是[0-255]代表所有的像素值 使用方法 直方图可以通过opencv内置函数来展示,也可以通过numpy函数来展示,这里推荐使用numpy来打印直方图,opencv内置方法代码比较长,...33.png (3)彩色直方图 11.png 直方图意义 在计算机视觉领域,常常要处理各种各样图片,通过观察图片直方图,可以使我们在加工图片时更加合理调整一些函数参数,比如边缘检测,

    1.6K60

    opencv里面直方图意义

    什么是直方图 直方图是一种图表类型,在计算机视觉领域通常用来指反映图片亮度,色彩,强度在整个图片里面的分布情况。直方图我们可以理解成另一种理解图片方式。...直方图可以是彩色图片,也可以是灰度图,直方图X范围是(0-255),Y则是不同像素值,像素数量,如果是彩色图片Y则会有R,G,B三种像素展示,如果是灰度值则只有一种像素展示。...这里面的16个单独区间都可以叫做一个BIN(英文箱子意思) DIMS: 维度,它代表收集颜色通道个数,如果是灰度图这个值就是1,如果一个彩色图那么DIMS就是3 RANGE: 代表你想测量亮度范围...,正常下是[0-255]代表所有的像素值 使用方法 直方图可以通过opencv内置函数来展示,也可以通过numpy函数来展示,这里推荐使用numpy来打印直方图,opencv内置方法代码比较长,...直方图意义 在计算机视觉领域,常常要处理各种各样图片,通过观察图片直方图,可以使我们在加工图片时更加合理调整一些函数参数,比如边缘检测,高斯模糊,切割,透视,二值化等等。

    74160

    单变量图类型与直方图绘图基础

    Q-Q 图检验数据分布关键是通过绘制分位数来进行概率分布比较。首先选好区间长度,Q-Q 图上点 (x, y) 对应第一个分布(X 分位数和第二个分布(Y )相同分位数。...在一般学术研究中,使用直方图或密度图观察数据分布频次要远高于 Q-Q 图。...当参数 bins 值为整数时,定义范围内等宽 bin 数量。当参数 bins 值为自定义数值序列时,定义 bin 边缘数值,包括第一个 bin 边缘和最后一个 bin 边缘。...,我们需要在直方图中添加正态分布曲线(normal distribution curve)、均值线(mean line)和中位数线(median line)等,或者以短竖线样式在 X 位置处表示数据点...由于概率密度函数结果是归一化,即曲线下方面积为 1,而直方图总面积是样本数和每个 bin 宽度乘积,因此,对概率密度函数结果与样本个数、bin 宽度值相乘结果进行绘制,即可将绘制曲线缩放到直方图高度

    57230

    你知道怎么用Pandas绘制带交互可视化图表吗?

    figsize : 图宽度和高度 title : 设置标题 xlim / ylim:为 x 和 y 设置可见绘图范围(也适用于日期时间 x ) xlabel / ylabel : 设置 x 和...y 标签 logx / logy : 在 x/y 设置对数刻度 xticks / yticks : 设置刻度 color:为绘图定义颜色 colormap:可用于指定要绘制多种颜色 hovertool...直方图 在绘制直方图时,有不少参数可供选择: bins:确定用于直方图 bin,如果 bins 是 int,则它定义给定范围内等宽 bin 数量(默认为 10),如果 bins 是一个序列,它定义了...bin 边缘,包括最右边边缘,允许不均匀 bin 宽度,如果 bins 是字符串,则它定义用于计算最佳 bin 宽度方法,histogram_bin_edges所定义 histogram_type...也可以传递一个整数,例如normed=100将导致带有百分比 y 直方图直方图总和 = 100),默认值:False cumulative:如果为 True,则显示累积直方图,默认值:False

    3.7K30

    累积分布函数和直方图哪个更好?

    只是为了说明,我们刚刚使用 MATLAB 随机数生成器生成了一些正态分布数字: x=randn(100,1)*10+50 在直方图帮助下显示这些数字,数字结果范围被分成一定数量均匀间隔 - 所谓...如果 x 限制没有根据异常值而改变,则异常值也可能完全被监督。直方图没有表明在显示限制之外仍然存在数据。 在累积分布函数内,可以通过 CDF 曲线尾部看到异常值。...如果不更改x限制以容纳所有数据,由于分布函数并未在限制之前结束且未到达y=1线,因此异常值存在仍然很明显. 无穷大值显示 如果某些无穷大值是数据集一部分,则在直方图中根本看不到它们存在。...几个数据集比较 CDF 比直方图更适合比较多个数据集。可以将任意数量 CDF 绘制到相同,而不会出现任何比较问题。因此,每个集合实际包含多少数据无关紧要。...防止误解和操纵安全性 直方图另一个缺点是它对某些显示参数( bin 大小)敏感性。

    16010

    NumPy 1.26 中文文档(四十二)

    如果是 array_like,则两个维度 bin 边缘(x_edges=y_edges=bins)。 如果[int, int],每个维度 bin 数量(nx, ny = bins)。...如果为[array, array],则两个维度中 bin 边缘(x_edges, y_edges = bins)。...x值沿第一个维度进行直方图处理,而y中值沿第二个维度进行直方图处理。 xedges ndarray,形状(nx+1,) 第一个维度 bin 边缘。...请注意,直方图不遵循笛卡尔坐标系惯例,其中x值在横轴,y值在纵轴。相反,x沿数组第一个维度(垂直)进行直方图处理,y沿数组第二个维度(水平)进行直方图处理。...首先定义 bin 边缘: >>> xedges = [0, 1, 3, 5] >>> yedges = [0, 2, 3, 4, 6] 接下来我们创建一个具有随机 bin 内容直方图 H: >>>

    19110

    (数据科学学习手札62)详解seaborn中kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

    x-y位置   kernel:字符型输入,用于控制核密度估计方法,默认为'gau',即高斯核,特别地在2维变量情况下仅支持高斯核方法   legend:bool型变量,用于控制是否在图像添加图例...,反映在图像闭环层数   下面我们来看几个示例来熟悉kdeplot中上述参数实际使用方法:   首先我们需要准备数据,本文使用seaborn中自带鸢尾花数据作为示例数据,因为在jupyter notebook...,其主要参数如下:   a:一维数组,传入观测值向量   height:设置每个观测点对应小短条高度,默认为0.05   axis:字符型变量,观测值对应小短条所在,默认为'x',即x   使用默认参数进行绘制...:bool型,控制是否颠倒x-y,默认为False,即不颠倒   norm_hist:bool型变量,用于控制直方图高度代表意义,为True直方图高度表示对应密度,为False时代表是对应直方区间内记录值个数...,默认为5   space:int型,用于控制联合图与边缘空白大小   xlim,ylim:设置x与y显示范围   joint_kws,marginal_kws,annot_kws:传入参数字典来分别精细化控制每个组件

    3.1K50

    SIFT特征点提取「建议收藏」

    SIFT所查找到关键点是一些十分突出,不会因光照,仿射变换和噪音等因素而变化点,角点、边缘点、暗区亮点及亮区暗点等。...后来,后来、、、,不知哪位学者发现,可以使用分离高斯卷积(即先用1xN模板沿着X方向对图像卷积一次,然后用Nx1模板沿着Y方向对图像再卷积一次,其中N=[(6σ+1)]且向上取最邻近奇数),这样既省时也减小了直接卷积对图像边缘信息严重损失...,当它在任一维度上偏移量大于0.5时(即x或y或 σ),意味着插值中心已经偏移到它邻近点,所以必须改变当前关键点位置。...3.1.1、梯度直方图 在完成关键点梯度计算后,使用直方图统计领域内像素梯度和方向。梯度直方图将0~360度方向范围分为36个柱(bins),其中每柱10度。...Opencv 所使用平滑公式为: 其中i∈[0,35],h 和H 分别表示平滑前和平滑后直方图

    1.8K21

    详解seaborn可视化中kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

    ,反映在图像闭环层数 下面我们来看几个示例来熟悉kdeplot中上述参数实际使用方法: 首先我们需要准备数据,本文使用seaborn中自带鸢尾花数据作为示例数据,因为在jupyter notebook...height:设置每个观测点对应小短条高度,默认为0.05 axis:字符型变量,观测值对应小短条所在,默认为'x',即x 使用默认参数进行绘制: ax = sns.rugplot(iris.petal_length...,且还可以在直方图基础施加kdeplot和rugplot部分内容,是一个功能非常强大且实用函数,其主要参数如下: a:一维数组形式,传入待分析单个变量 bins:int型变量,用于确定直方图中显示直方数量...fit部分拟合出曲线之外所有对象色彩 vertical:bool型,控制是否颠倒x-y,默认为False,即不颠倒 norm_hist:bool型变量,用于控制直方图高度代表意义,为True直方图高度表示对应密度...ratio:int型,调节联合图与边缘相对比例,越大则边缘图越矮,默认为5 space:int型,用于控制联合图与边缘空白大小 xlim,ylim:设置x与y显示范围 joint_kws,

    4.8K32

    使用直方图6个原因以及应该使用哪个图替代

    直方图并非没有偏见。实际,它们是武断,可能会导致对数据错误结论。 无论你是在与高管开会,还是在与数据狂人开会,有一件事是可以肯定:总会看到一个直方图。...换句话说,CDP每个点显示: x:变量原始值(正如直方图所示); y:有多少个是与观察值相同或少于观察值数量。 让我们来看一个常见变量例子:最大心率。 ?...我们取坐标为x = 140 y = 90(30%)点。在横轴,你可以看到变量值:每分钟140次心跳。在纵轴,你可以看到心率等于或低于140观察计数(在本例中是90人,这意味着样本30%)。...此外,如果你经常需要回答这样问题:“有多少人在140和160之间?”或“180以上有多少?”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。...然后,你只需要画出这两列,注意把变量值放在x

    1.2K10

    分布(一)利用python绘制直方图

    ax.hist(df["sepal_length"], edgecolor="black") plt.show() 直方图 定制多样化直方图 自定义直方图一般是结合使用场景对相关参数进行修改,并辅以其他绘图知识...,单纯将记录值在坐标上表现出来 ax_sub = sns.histplot(data=df, kde=True, x="sepal_length", ax=ax[1][0]) sns.rugplot...'scatter') plt.show() 5 引申-绘制边缘图 因为jointplot是一个需要全幅度图形级别函数,故不能在 subplots 子图中使用。...同样jointplot也有很多参数可以自定义,并且可以使用更为灵活JointGrid。...和matplotlibhist可以快速绘制直方图,并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样直方图来适应相关使用场景。

    36710

    matplotlib入门

    标题,图例,色彩,等),以及嵌套子图; The whole figure....设置失效,即不能指定柱子之间间隔,默认连接在一起; align:{‘left’, ‘mid’, ‘right’};‘left’:柱子中心位于bins边缘;‘mid’:柱子位于bins左右边缘之间...;‘right’:柱子中心位于bins边缘; orientation:{‘horizontal’, ‘vertical’}:如果取值为horizontal,则条形图将以y为基线,水平排列;简单理解为类似...即显示占比,默认为0,不归一化;不推荐使用,建议改用density参数; edgecolor: 直方图边框颜色; alpha: 透明度; 返回值(用参数接收返回值,便于设置数据标签): n:直方图向量...当normed取默认值时,n即为直方图各组内元素数量(各组频数); bins: 返回各个bin区间范围; patches:返回每个bin里面包含数据,是一个list。

    4.2K20

    seaborn从入门到精通03-绘图功能实现03-分布绘图distributional plots

    直方图是一种条形图,其中表示数据变量被划分为一组离散bins,并且每个bin观测值计数使用相应bar高度表示: sns.displot(penguins, x="flipper_length_mm...离散箱是自动为分类变量设置,但它可能也有助于“缩小”条,以强调分类性质: sns.displot(tips, x="day", shrink=.8) 案例3-直方图histplot-Conditioning...与直方图或KDE不同,它直接表示每个数据点。这意味着不需要考虑bin大小或平滑参数。...ECDF图主要缺点是它表示分布形状不如直方图或密度曲线直观。考虑鳍状肢长度双峰性如何在直方图中立即显现,但要在ECDF图中看到它,必须寻找不同斜率。...This is built into displot(): 显示边际分布一种不那么突兀方法是使用“地毯”图,它在图边缘添加一个小标记来表示每个单独观察结果。

    30120

    seaborn从入门到精通03-绘图功能实现03-分布绘图distributional plots

    直方图是一种条形图,其中表示数据变量被划分为一组离散bins,并且每个bin观测值计数使用相应bar高度表示: sns.displot(penguins, x="flipper_length_mm...离散箱是自动为分类变量设置,但它可能也有助于“缩小”条,以强调分类性质: sns.displot(tips, x="day", shrink=.8) 案例3-直方图histplot-Conditioning...与直方图或KDE不同,它直接表示每个数据点。这意味着不需要考虑bin大小或平滑参数。...ECDF图主要缺点是它表示分布形状不如直方图或密度曲线直观。考虑鳍状肢长度双峰性如何在直方图中立即显现,但要在ECDF图中看到它,必须寻找不同斜率。...This is built into displot(): 显示边际分布一种不那么突兀方法是使用“地毯”图,它在图边缘添加一个小标记来表示每个单独观察结果。

    29830

    Python Matplotlib库:统计图补充

    7.二维直方图/散点密度图 8.Hexbin散点图 9.扇形图 ---- 1.引言 两期我们讲了 Matplotlib 库基本语法和基本绘图展示。...---- 2.直方图 最常用统计图就是直方图了,我们可以用hist()方法来绘制直方图,它语法格式如下: plt.hist(x, bins=None, range=None, density=...bins 如果bins是整数,则它定义区域中等宽条柱数量。如果bins是一个序列,它定义箱子边缘,包括第一个箱子边缘和最后一个箱子边缘;在这种情况下,箱子间距可能不相等。...C 表示六边形值。 gridsize 表示x方向或两个方向上六边形数量。 xscale 在水平使用线性或对数刻度。 xycale 在垂直使用线性或对数刻度。...mincnt 表示六边形能够显示最小值。 marginals 用于沿x底部和y左侧绘制颜色映射为矩形边际密度。 extent 表示六边形值极限。

    1.9K20

    3D特征点概述(2)

    法线是图像块局部坐标系Z,其中Pi位于(0,0)。 Y是世界坐标系YX相应对齐。围绕Pi半径r内所有邻居都被转移到该局部坐标系中。 (3)具有n个光束星形图案投射在图像块。...另外,靠近中心细胞有助于得分具有更高重量(中间2个,边缘1个)。 (4)最后,计算补片主导方向,使其对法线周围旋转不变。...(4)使用这些值,可以通过两个点拟合具有近似半径rc假想圆(见图)。请注意,当两个点位于平面上时,半径将变为无穷大。...增加D3直方图相应直方图区间。 (6) A3:对于A3函数计算三点之间角度。此功能再次分为IN,OUT和MIXED。这次使用与角度相反线。增加相应A3直方图bin。...(3)对于前一行,找到位于表面或外部那条线部分之间比率。结果应该是0表示完全在外面,1表示完全在表面上,并且来自MIXED线所有值都在它们之间分布。增加D2比率直方图对应bin

    1.5K50

    M2DP:一种新三维点云描述子及其在回环检测中应用

    主要贡献 描述点云局部或全局形状点云描述子可分为两类,签名方法和直方图方法,签名通过定义不变局部参考或坐标系,将点云区域拆分为索引bin。...在每个bin内,签名方法计算一个或多个几何测量值,例如点数、法线,并对bin信息进行编码。直方图生成每个点或点子集特征值计数,并将这些计数与描述子连接起来。...把点云、中心、x投影到X;将二维平面划分为多个容器(bin)。...以投影后中心点为中心,生成l个同心圆,半径为[r, 22r, …, l2r],另外,最大半径与最远点到中心点距离相等;上面的一系列圆环,每个圆环都分成t个bin,并按照x把这些bin编号;这样就把一个平面分成了...l×t个bin;对于每一个bin,简单计算其中数量,然后就获得一个lt×1签名向量vx,以此描述三维点云在X投影;使用这样二维描述子好处:计算高效,描述准确。

    1K10
    领券