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数据科学 IPython 笔记本 8.8 直方图，分箱和密度

就像我们通过将数字放入桶中，创建一维直方图一样，我们也可以通过将点放入通过二维的桶中，来创建二维直方图。...为此，Matplotlib 提供了plt.hexbin例程，它将表示在六边形网格中分箱的二维数据集： plt.hexbin(x, y, gridsize=30, cmap='Blues') cb = plt.colorbar...(label='count in bin') plt.hexbin有许多有趣的选项，包括为每个点指定权重，以及将每个桶中的输出更改为任何 NumPy 聚合（权重的平均值，权重的标准差等）。...gaussian_kde # 拟合大小为 [Ndim, Nsamples] 的数组 data = np.vstack([x, y]) kde = gaussian_kde(data) # 在常规网格上评估...Xgrid, Ygrid = np.meshgrid(xgrid, ygrid) Z = kde.evaluate(np.vstack([Xgrid.ravel(), Ygrid.ravel()])) # 将结果绘制为图像

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    我用Python的Seaborn库，绘制了15个超好看图表！

    直方图 直方图通常用于可视化单个变量的分布，不过也可用于比较两个或更多变量的分布。 除了直方图之外，KDE参数还可以用来显示核密度估计(KDE)。 这里使用鸢尾花数据集的萼片长度来制作直方图。...创建了一个坐标轴网格，将所有数值数据点将在彼此之间创建一个图，在x轴上具有单列，y轴上具有单行。 对角线图是单变量分布图，它绘制了每列数据的边际分布。...FacetGrid Seaborn中的FacetGrid函数将数据集的一个或多个分类变量作为输入，然后创建一个图表网格，每种类别变量的组合都有一个图表。...网格中的每个图都可以定制为不同类型的图，例如散点图、直方图或箱形图，具体取决于要可视化的数据。 在这里，制作了每个物种花瓣长度的图表。...联合分布图 联合分布图将两个不同类型的图表组合在一个表中，展示两个变量之间的关系(二元关系)。

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    数据可视化干货：使用pandas和seaborn制作炫酷图表（附代码）

    这使你可以更为灵活的在网格布局中放置子图。...DataFrame的plot方法在同一个子图中将每一列绘制为不同的折线，并自动生成图例(见图9-14)： In [62]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4...(默认是打开的) ▲表9-3 Series.plot方法参数 DataFrame拥有多个选项，允许灵活地处理列；例如，是否将各列绘制到同一个子图中，或为各列生成独立的子图。...▲图9-21 小费百分比的直方图 密度图是一种与直方图相关的图表类型，它通过计算可能产生观测数据的连续概率分布估计而产生。通常的做法是将这种分布近似为“内核”的混合，也就是像正态分布那样简单的分布。...05 分面网格和分类数据 如果数据集有额外的分组维度怎么办？使用分面网格是利用多种分组变量对数据进行可视化的方式。

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    Python 数据可视化之山脊线图 Ridgeline Plots

    在这些情况下，许多数据科学家更喜欢在单一坐标轴上绘制组级分布图，例如直方图或密度图。然而，当群体较多时，简单的组级分布图可能变得混乱且难以理解。...如果传入参数，将用于将数据限制为列的子集。 by：对象，可选项。用于划分不同组的变量分布的特征名称。本次实验中是 “Name”。 grid：布尔值，默认是 True。是否显示轴网格线。...kwds : 其他绘图关键字参数，将传递给 hist {/} kde plot 函数。 实际上，这主要涉及一些 matplotlib 绘图参数。...通过将多个组的分布放置在同一张山脊线图上，并使用不同的颜色或线型进行标识，我们可以轻松比较它们之间的相似性和差异性。...平滑展示数据分布：与传统的条形图或直方图相比，山脊线图提供了一种更平滑、更直观的方式来展示数据的分布情况。 比较能力：山脊线图非常适合比较多个分布的形状和大小，清晰地展示不同组之间的变化和趋势。

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    Seaborn + Pandas带你玩转股市数据可视化分析

    结构化多绘图网格 当您想要在数据集的子集中分别可视化变量的分布或多个变量之间的关系时，FacetGrid[1]类非常有用。一个FacetGrid可以与多达三个维度可以得出：row，col，和hue。...然后，可以通过调用FacetGrid.map()或将一个或多个绘图函数应用于每个子集 FacetGrid.map_dataframe()。...PairGrid 成对关系子图 子图网格，用于在数据集中绘制成对关系。 此类将数据集中的每个变量映射到多轴网格中的列和行。...安德鲁斯曲线 安德鲁斯曲线[3]允许将多元数据绘制为大量曲线，这些曲线是使用样本的属性作为傅里叶级数的系数而创建的。通过为每个类别对这些曲线进行不同的着色，可以可视化数据聚类。...如果时间序列不是随机的，则一个或多个自相关将明显为非零。图中显示的水平线对应于95％和99％的置信带。虚线是99％置信带。

    6.8K40

    《GPU高性能编程 CUDA实战》(CUDA By Example)读书笔记

    而其中的数字将传递个CUDA的运行时系统，至于能干啥，下一章会讲。...基础知识稍微介绍一下，就开始介绍本章的内容了，本章的内容主要基于以下这个事实: 我们注意到硬件将线程块的数量限制为不超过65535.同样，对于启动核函数每个线程块中的线程数量，硬件也进行了限制。...其实线程块和网格都并不是只有一维，线程块其实有三个维度，而网格也有两个维度。因此存在.x的现象。当然我们不用管这些事，就当做它们只有一维好了。那就看下面这个图： 这就是只有一维的线程网格。...[i]]++，就可以在最后计算出直方图了。...，然后最后再将这些临时的直方图加总。

    2.8K60

    一种强化的基于局部直方图裁剪均衡化的对比度调节算法。

    一、本文算法的概述 　　根据选取的优化的水平和垂直网格数，将图像切分成一个一个的子块，然后统计每个子块的直方图信息，并和原图整体的直方图信息进行某种混合，对于彩色图像，为了避免不同通道之间处理后变化过于不协调...二、算法过程详解  　1、水平和垂直网格数的确定 　　类似于CALHE算法，对网格的合理选取也会对本算法的结果产生重要的影响，过多的网格数会使得计算量显著加大，过少的网格数使得结果趋于接近整体的直方图均衡化...，一般情况下，可选择8*8个网格，这里可以通过以下原则来简单的做个优化：图像的亮度的均方差越小，即整幅图像的明暗比较一致，使用较多的网格数，比如8*8，否则使用较少的网格，比如4*4。...2、按规定的网格数划分图像，并获取每块的直方图信息HistB，HistG，HistR。 　...1)  将映射表的 Bins取K等份，得到每等份数据对应的映射表值，构成K个二维坐标点序列，亦可以根据直方图的累计数据，把累计数据平均分为K等分，得到K个二维序列点。

    1.8K92

    特征工程系列之自动化特征提取器

    它们计算（正则化）梯度矢量直方图作为图像特征。直方图将数据分成容器并计算每容器中有多少，这是一个（不规范的）经验分布。规范化确保数和为 1，用数学语言描述为它具有单位 L 范数。...HOG 稍微简单，但是遵循许多相同的基本步骤，如梯度直方图和归一化。图 8-6 展示了 SIFT 体系结构。从原始图像中的感兴趣区域开始，首先将区域划分为网格。然后将每个网格单元进一步划分为子网格。...每个子网格元素包含多个像素，并且每个像素产生梯度。每个子网格元素产生加权梯度估计，其中权重被选择以使得子网格元素之外的梯度可以贡献。...然后将这些梯度估计聚合成子网格的方向直方图，其中梯度可以具有如上所述的加权投票。然后将每个子网格的方向直方图连接起来，形成整个网格的长梯度方向直方图。...（如果网格被划分为2x2子网格，那么将有 4 个梯度方向直方图拼接成一个。）这是网格的特征向量。从这开始，它经过一个归一化-阈值-归一化过程。首先，将向量归一化为单位范数。

    1K40

    直方图均衡化处理

    直方图均衡化方法属于图像增强的范畴，是一种对图像进行灰度级修正的方法。简而言之，就是对一个灰度图像进行处理，使他的特征更加明显。...通常情况下，在对图像进行进一步的处理之前，直方图均衡化是一种对灰度进行归一化处理的好方法，而且也可以增强图像的对比度。...test.png') im=np.array(raw.convert('L')) gray() figure() hist(im.ravel(),256,[0,256])#matplotlib的函数，hist用来绘直方图...，ravel是将二维图像数组转换成一维数组 xlim([0,256]) equ=cv2.equalizeHist(im) #OpenCV直方图均衡化的接口 figure() hist(equ.ravel...(),256,[0,256]) xlim([0,256]) figure() imshow(raw) res=np.hstack((im,equ)) #将两个图像水平合并方便查看 figure

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    M2DP：一种新的三维点云描述子及其在回环检测中的应用

    在M2DP中，我们将3D点云投影到多个2D平面，并为每个平面的点云生成密度签名，然后使用这些签名的左奇异向量值和右奇异向量值作为三维点云的描述子。...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中的信息进行编码。直方图生成每个点或点子集上特征值的计数，并将这些计数与描述子连接起来。...3D SURF通过体素化3D网格并通过Haar小波响应定义每个体素的显著性，将流行的2D SURF描述符扩展到3D数据。...通过计算属于一个类的单元数，NDT将类的直方图作为一个点云的描述子。...把点云、中心、x轴投影到X上；将二维平面划分为多个容器（bin）。

    1.1K10

    Histograms of Oriented Gradients for Human Detection

    在回顾了现有的基于边缘和梯度的描述符之后，我们通过实验证明了方向梯度(HOG)描述符的直方图网格在人类检测方面明显优于现有的特征集。...所提出的描述符让人联想到边缘方向直方图、SIFT描述符和形状上下文，但是它们是在密集的网格中计算的，网格中单元间距均匀，并且使用重叠的局部对比度规范化来提高性能。...该方法是基于对密集网格中图像梯度方向的良好归一化局部直方图的估计。在过去的十年中，类似的功能得到了越来越多的应用。...实际上，这是通过将图像窗口分割成小的空间区域(“单元”)来实现的，因为每个单元在单元的像素上累积一个局部的梯度方向或边缘方向的一维直方图。组合的直方图条目形成表示形式。...方法是L2范数， L2-Hys, L2-norm，然后剪切(将v的最大值限制为0.2)并重新正态化L1范数， L1开方，L1范数，在平方根 ，这相当于将描述符向量视为概率分布，并使用它们之间的巴塔查里亚距离

    2.3K40

    特征工程(七)：图像特征提取和深度学习

    HOG 稍微简单，但是遵循许多相同的基本步骤，如梯度直方图和归一化。图 8-6 展示了 SIFT 体系结构。从原始图像中的感兴趣区域开始，首先将区域划分为网格。然后将每个网格单元进一步划分为子网格。...每个子网格元素包含多个像素，并且每个像素产生梯度。每个子网格元素产生加权梯度估计，其中权重被选择以使得子网格元素之外的梯度可以贡献。...然后将这些梯度估计聚合成子网格的方向直方图，其中梯度可以具有如上所述的加权投票。然后将每个子网格的方向直方图连接起来，形成整个网格的长梯度方向直方图。...（如果网格被划分为2x2子网格，那么将有 4 个梯度方向直方图拼接成一个。）这是网格的特征向量。从这开始，它经过一个归一化-阈值-归一化过程。首先，将向量归一化为单位范数。...池化层 池化层将多个输入组合成单个输出。当卷积滤波器在图像上移动时，它为其尺寸下的每个邻域生成输出。池化层迫使局部图像邻域产生一个值而不是许多值。

    4.6K13

    MATLAB笔记—绘制三维图像「建议收藏」

    Z = cos(t); plot3(X,Y,Z)//绘制多条曲线 legend('1','2','3') 2.stem3(x,y,z) 将 Z 中的各项绘制为针状图，这些针状图从 xy 平面开始延伸，...该函数将矩阵 Z 中的值绘制为由 X 和 Y 定义的 x-y 平面中的网格上方的高度。边颜色因 Z 指定的高度而异。...进一步指定边的颜色；mesh(___,Name,Value) 使用一个或多个名称-值对组参数指定曲面属性。例如，‘FaceAlpha’,0.5 创建半透明网格图。...该函数将矩阵 Z 中的值绘制为由 X 和 Y 定义的 x-y 平面中的网格上方的高度。曲面的颜色根据 Z 指定的高度而变化。...surf(___,Name,Value) 使用一个或多个名称-值对组参数指定曲面属性。例如，‘FaceAlpha’,0.5 创建半透明曲面。

    3.8K30

    理解如何处理计算机视觉和深度学习中的图像数据

    介绍: 在过去几年从事多个计算机视觉和深度学习项目之后，我在这个博客中收集了关于如何处理图像数据的想法。对数据进行预处理基本上要比直接将其输入深度学习模型更好。...直方图均衡 增强图像特征的另一种方法是使用直方图均衡化。直方图均衡化提高了图像的对比度。直方图均衡化的目的是使出现频率最高的像素值均匀分布。 让我们看看下面的例子。 可以看出，上图的对比度非常低。...OpenCV 提供了两种这样做的技术 —— 直方图均衡化和对比度受限自适应直方图均衡化 (CLAHE)。 应用直方图均衡化，图像的对比度确实有所提高。但是，它也会增加图像中的噪点，如下图中间所示。...使用这种方法，图像被分成 m x n 网格，然后将直方图均衡应用于每个网格。可以使用交互式滑块找到理想的对比度阈值和网格大小，如下所示。...此外，一旦将图像转换为不同的空间（例如 HSV），分离通道通常有助于分割感兴趣的区域并消除噪声。如下图所示，一旦将图像转换为 HSV 空间并拆分通道，就可以更轻松地去除阴影并分割网球。

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    52个数据可视化图表鉴赏

    数据围绕圆呈放射状排列，点之间的关系通常绘制为将数据连接在一起的圆弧。...15.组合图表 组合图表是在同一图纸中使用多个标记类型的视图。例如，可以将利润总额显示为横条，横条上有一条线显示销售总额。还可以使用组合图表在同一视图中显示多个详细级别。...25.直方图 直方图是显示分布形状的图表。直方图看起来像条形图，但将连续度量值分组到范围或数据桶中。...38.圆型柱形图 这种类型的图形使用同心圆网格在其上绘制条形图。图上的每个圆表示一个刻度上的值，而径向分隔符（从中心跨越的线）用于每个类别或间隔（如果是直方图）。...44.小倍数图 小倍数图（有时称为网格图、格子图或面板图）是一系列使用相同比例和轴的类似图形或图表，便于比较。它使用多个视图来显示数据集的不同分区。Edward Tufte推广了这个概念。

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