今天给大家如何利用Excel绘制直方图与正态分布曲线，还是先上几幅不同配色的图来看一下： 作图思路 先对原始的数据进行分割（组），计算每个分组的频数与正态分布后。...然后插入柱形图与折线图，调整柱形的分类间距与折线的平滑度即可。 原始数据 原始数据源如下图所示： 操作步骤 Step-01 对原数据进行分组，计算频数与正态分布。...如下图所示： Step-04 将横坐标轴【标签】的【指定间隔单位】修改为2。如下图所示。 Step-05 将柱形的【间隙宽度】修改为0，有些版本也叫分类间距。...如下图所示： Step-07 最后对图表进行美化即可绘制出精美的直方图与正态分布曲线。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 第3章 3.6 原题：试解释为什么离散直方图均衡技术一般不能得到平坦的直方图？...因为直方图是PDF（概率密度函数）的近似，而且在处理中，不允许造成新的灰度级，所以在实际的直方图均衡应用中，很少见到完美平坦的直方图。...如果映射的灰度级小于256，变换后的直方图会有某些灰度级空缺。即调整后灰度级的概率基本不能取得相同的值，故产生的直方图不完全平坦。...另一个可行方法就是除以一个足够大的值，使得在大于r部分函数曲线下的面积可以忽略（这实际上就是相当于比例缩小标准差）。 学生还需做的工作就是处理直方图，此时的变换函数是一种和的形式。...，根据本题中的高斯PDF公式： 创建高斯概率密度函数曲线，即高斯PDF，该“曲线”实际上就是一个一维Mat型数据，用ｐｒ表示，p表示概率，r表示灰度级。
形式二：histogram(aa,nbins)，指定柱状的数量： hh = histogram(aa,10); 3....两个直方图叠加 x = randn(2000,1); y = 1 + randn(5000,1); h1 = histogram(x); hold on; h2 = histogram(y);...histogram(aa); h.Normalization = 'probability'; 或者直接 histogram(aa,'Normalization','probability') 6.调整每个柱的宽度...(区间长度) h.BinWidth = 0.1; cite： Matlab直方图（柱状图）histogram MATLAB中绘制数据直方图的新函数histogram cdf曲线：直接 costCdf =...cdfplot(cost); 即画出cost的CDF曲线。
如上图所示，可以看到与使用matplotlib作的直方图最大的区别在于有一条密度曲线（KDE),可以通过设置参数去掉这条默认的曲线。...另外，由上图可以知道房价呈现正态分布，还可以看到两个统计学中的概念：峰度(Kurtosis)和偏度(Skewness)。 峰度：峰度（Kurtosis）是描述某变量所有取值分布形态陡缓程度的统计量。...Kurtosis = 0 与正态分布的陡缓程度相同 Kurtosis > 0 比正态分布的高峰更加陡峭 —— 尖顶峰 Kurtosis 的高峰来得平坦 —— 平顶峰 计算公式：β =...M_4 / σ^4 它是和正态分布相比较的。...偏度：偏度（Skewness）是描述某变量取值分布对称性的统计量。 Skewness = 0 分布形态与正态分布偏度相同 Skewness > 0 正偏差数值较大，为正偏或右偏。长尾巴拖在右边。
2 分布 直方图和密度图提供了最直观的分布可视化效果，但都需要选择可视化参数，并且可能会产生误导。累积密度和q-q图始终如实地表示数据，但更难以解释。 ?...堆积的直方图 (Stacked histograms) 和重叠的密度曲线(overlapping densities) 可以对较小数量的分布进行更深入的比较，尽管堆积的直方图很难解释，最好避免。...另外，堆叠的条形图基本使用所有情况，如果是比例沿连续性变量进行变化的时候，使用堆叠的密度图是可以的。 ?...如果要可视化多个分类变量的数据数据的时候，那么马赛克图(mosaic plot)、矩阵树状图 (treemaps)以及并行曲线图是很有用的可视化途径。具体的使用条件我们会在后面的几章进行讲解。 ?...5 地理空间数据 显示地理空间数据的主要模式是地图。地图可以获取地球上的坐标并将其投影到平坦的表面上，这样地球上的形状和距离就可以用2D表示中的形状和距离来近似表示。
♣ 题目部分 在Oracle中，什么是直方图（Histogram）？直方图的使用场合有哪些？ ♣ 答案部分 直方图是CBO中的一个重点，也是一个难点部分，在面试中常常被问到。...但是，目标列的数据是均匀分布这个原则并不总是正确的，在实际的生产系统中，有很多表的列的数据分布是不均匀的，甚至是极度倾斜、分布极度不均衡的。...对这样的列如果还按照均匀分布的原则去计算可选择率与Cardinality，并据此来计算成本、选择执行计划，那么CBO所选择的执行计划就很可能是不合理的，甚至是错误的，所以，此时应该收集列的直方图。...直方图是一种列的特殊的统计信息，主要用来描述列上的数据分布情况。当数据分布倾斜时，直方图可以有效地提升Cardinality评估的准确度。...直方图实际上存储在数据字典基表SYS.HISTGRM$中，可以通过数据字典DBA_TAB_HISTOGRAMS、DBA_PART_HISTOGRAMS和DBA_SUBPART_HISTOGRAMS来分别查看表
既然是按照直方图的累积分布函数进行变换，那么就需要对直方图概率密度函数做累积，如下公式，其中L-1为最大灰度值，p的求和为累积分布函数： ? 具体计算如下： ? 依次计算结果取整如下： ?...因为直方图是概率密度函数的近似，而且在处理中不允许造成新的灰度级，所以在实际的直方图均衡应用中，很少见到完美平坦的直方图。...从上面直方图也可以看到，均衡后并没那么平坦，但是确实具有展开输入图像直方图的趋势，均衡后的图像的灰度级跨越更宽灰度级范围，最终结果是增强了对比度。...直方图匹配 懂了直方图均衡，那么直方图匹配就没那么难理解了，本质上就是把原图像的累积分布函数换成模板图像的累积分布函数。但是具体实现来说，多了一些伎俩。...其实直方图匹配对图像的效果是根据要匹配的直方图而定的，不是说一定能拉伸对比度，能增加亮度啥的，主要是看要匹配的直方图是一个什么样的效果。大多数时候，直方图匹配都是一个试凑的过程。
, 则称随机变量 F = X 1 / m X 2 / n F=\frac{X_{1} / m}{X_{2} / n} F=X2/nX1/m 服从自由度为 m m m 及 n n n 的...m m 称为第一自由度, n \boldsymbol{n} n 称为第二自由度, 记作 F ∼ F ( m , n ) F \sim F({m}, {n}) F∼F(m,n) . ---- 概率密度函数...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
毫无疑问开源是生态建设的关键，很多开源组织也成为科技公司互相争抢的香饽饽，微软、IBM都愿意在上面一掷千金。 但是在开源这个事情上，背离初衷、偏离轨道是常事，而开源不等于免费，也不等于不赚钱。...28年前，正在读大学的芬兰小伙Linus Toravalds在Minix新闻组上发了条消息，他创建了一个类Unix操作系统的自由内核（后来的Linux内核），并贡献出了将近一万行的源代码。...更重要的是，开源意味着生态，以非常成功的开源案例TensorFlow为例，首先可以给谷歌的AI周边产品带来辐射效应，比如用TensorFlow训练数据就得接入到谷歌云服务上，以及使用谷歌的张量处理器TPU...从这个角度再去看，科技公司在AI上正在重走老牌开源公司的老路。不同的是，无论谷歌，还是百度，开源业务只是它们AI事业中的沧海一粟。...同样对于微软来说，也是看中了社区生态对于云服务市场的积极作用，比如让GitHub上的开发者在微软Azure上运行开源软件。同时，还能“洗白”曾经在开源社区的负面形象。
前面给大家介绍 ☞【R绘图】散点图+直方图（密度图） 今天小编给大家介绍第二种方法，绘制散点图，并且在散点图上添加直方图和密度曲线。我们还是使用☞【R绘图】散点图+直方图（密度图）里面使用的数据。...，纵轴是SATQ geom_point(aes(colour=factor(gender))) + #添加点，按照性别使用不同的颜色 stat_smooth(method=lm)+...)+ #黑白背景 theme(legend.position="none") #删除图注 p 我们可以得到下面这张散点图 接下来我们在这张图的基础上本别来添加直方图或者密度曲线...添加密度曲线 #在散点图上添加密度曲线 ggExtra::ggMarginal(p, type = "density", #指定添加类型 xparams=list...根据性别分组添加密度曲线 #根据性别分组添加密度曲线 ggExtra::ggMarginal(p, type = "density", xparams=list
数据分布图简介 绘制基本直方图 基于分组的直方图 绘制密度曲线 绘制基本箱线图 往箱线图添加槽口和均值 绘制2D等高线 绘制2D密度图 数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为：望闻问切。...绘制基本直方图 本例选用如下测试集： ? 直方图的横轴为绑定变量区间分隔的取值范围，纵轴则表示变量在不同变量区间上的频数。...这里采用一种新的堆积方法：重叠堆积，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ? 也可以采用分面的方法，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ? 绘制密度曲线 本例选用如下测试集： ?...密度曲线表达的意思和直方图很相似，因此密度曲线的绘制方法和直方图也几乎是相同的。区别仅在于密度曲线的横轴要绑定到连续型变量，另外绘制函数的名字不同。R语言示例代码如下： ? 运行结果： ?...等高线图也是密度图的一种，因此绘制密度图和等高线图用的是同一个函数：stat_density()，只是它们传入的参数不同。首先绘制经典栅格密度图，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ?
直方图通过在数据的范围内切成数据片段，然后绘制每个数据片段中的观察次数，来表示整体数据的分布。 为了说明这一点，我们删除密度曲线并添加了地毯图，每个观察点绘制一个小的垂直刻度。...绘制直方图时，主要的选择是使用切分数据片段的数量或在何位置切分数据片段。...如同直方图一样，KDE图会对一个轴上的另一轴的高度的观测密度进行描述： ? 绘制KDE比绘制直方图更有计算性。所发生的是，每一个观察都被一个以这个值为中心的正态（ 高斯）曲线所取代。 ?...接下来，这些曲线可以用来计算支持网格中每个点的密度值。得到的曲线再用归一化使得它下面的面积等于1: ? 我们可以看到，如果我们在seaborn中使用kdeplot()函数，我们得到相同的曲线。...对于jointplot()和JointGrid之间的关系，pairplot()函数是建立在一个PairGrid对象上的，可以直接使用它来获得更大的灵活性： ?
01 数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为：望闻问切。...02 绘制基本直方图 本例选用如下测试集： ? 直方图的横轴为绑定变量区间分隔的取值范围，纵轴则表示变量在不同变量区间上的频数。...这里采用一种新的堆积方法：重叠堆积，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ? 也可以采用分面的方法，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ? 04 绘制密度曲线 本例选用如下测试集： ?...密度曲线表达的意思和直方图很相似，因此密度曲线的绘制方法和直方图也几乎是相同的。区别仅在于密度曲线的横轴要绑定到连续型变量，另外绘制函数的名字不同。R语言示例代码如下： ? 运行结果： ?...等高线图也是密度图的一种，因此绘制密度图和等高线图用的是同一个函数：stat_density()，只是它们传入的参数不同。首先绘制经典栅格密度图，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ?
大家好，我是朱小五 昨天的次条给大家发了一个新华社的视频 45秒看清多国疫情变化！（点击下图即可观看） ? 之前大家遇到的最多的就是动态条形图，看来大家都对这种比较少见的动态曲线图非常感兴趣。...而且这种动态图在抖音、B站等视频网站都可以轻松获得不错的播放量。 所以今天给大家简单讲讲这种图怎么做的？ 分割线 ? 火爆全网的动态曲线图是怎么做的？...我们是打算仿照新华社的全球疫情视频，所以name列是国家，那么pic列可以填上各个国家的国旗图片地址，按天的疫情数据我已经利用数据接口获取，公众号“凹凸数据”后台回复疫情数据即可获得。...点击preview，再点击replay开始运行 会发现已经开始运行了，但是页面比例是电脑的，下图中位置可以选择固定尺寸或自定义尺寸。 ? 这样就比较适合手机观看或者上传到抖音上啦。...成功得到动态曲线视频√ 我们再简单加上BGM即可获得一个酷炫狂吸赞的视频 PS：疫情数据利用数据接口AkShare获得，特此感谢
之前大家遇到的最多的就是动态条形图，看来大家都对这种比较少见的动态曲线图非常感兴趣。 而且这种动态图在抖音、B站等视频网站都可以轻松获得不错的播放量。 所以今天给大家简单讲讲这种图怎么做的？...火爆全网的动态曲线图是怎么做的？ 其实非常简单哈 介绍一下：Flourish是一款动态图表的制作工具，轻松制作各种酷炫的动态图表。 不过由于是国外的网站，所以打开速度较慢。...我们是打算仿照新华社的全球疫情视频，所以name列是国家，那么pic列可以填上各个国家的国旗图片地址，按天的疫情数据我已经利用数据接口获取，公众号“凹凸数据”后台回复疫情数据即可获得。...点击preview，再点击replay开始运行 会发现已经开始运行了，但是页面比例是电脑的，下图中位置可以选择固定尺寸或自定义尺寸。 ? 这样就比较适合手机观看或者上传到抖音上啦。...成功得到动态曲线视频√ 我们再简单加上BGM即可获得一个酷炫狂吸赞的视频 如果大家对文中的文中的海外疫情数据感兴趣，可以后台回复“疫情数据”获得。
_subplots.AxesSubplot at 0x7fd49669ac50> 绘制直方图时，主要的选择是bin的数量以及放置它们的位置。..._subplots.AxesSubplot at 0x7fd493a13b00> 核密度估计 核密度估计是绘制分布形状的一个有用的工具。...像直方图一样，KDE根据一个轴上数据的密度，在另一个轴上显示高度。 sns.distplot(x, hist=False, rug=True) 与绘制直方图相比，绘制KDE的计算量更大。它的计算过程是，每个观察值首先被以该值为中心的高斯曲线代替。...，将密度图绘制到特定的（可能已经存在的）matplotlib上 f, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6)) sns.kdeplot(df.x, df.y, ax=ax)
2.绘制基本直方图 本例选用如下测试集： ? 直方图的横轴为绑定变量区间分隔的取值范围，纵轴则表示变量在不同变量区间上的频数。...绘制时只需将基函数的美学特征集中配置好需要分析的变量，然后创建新的直方图图层即可。R语言示例代码如下： ? 运行结果： ? 3.基于分组的直方图 本例选用如下测试集： ?...这里采用一种新的堆积方法：重叠堆积，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ? 也可以采用分面的方法，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ? 4.绘制密度曲线 本例选用如下测试集： ?...密度曲线表达的意思和直方图很相似，因此密度曲线的绘制方法和直方图也几乎是相同的。区别仅在于密度曲线的横轴要绑定到连续型变量，另外绘制函数的名字不同。R语言示例代码如下： ? 运行结果： ?...等高线图也是密度图的一种，因此绘制密度图和等高线图用的是同一个函数：stat_density()，只是它们传入的参数不同。首先绘制经典栅格密度图，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ?
当绘制直方图时，你最需要确定的参数是矩形条的数目以及如何放置它们。...就像直方图那样，KDE plots 会在一个轴上通过高度沿着其它轴将观察的密度编码。 sns.distplot(x, hist=False, rug=True); ?...绘制 KDE 比绘制直方图需要更多的计算。它的计算过程是这样的，每个观察点首先都被以这个点为中心的正态分布曲线所替代。...然后，这些替代的曲线进行加和，并计算出在每个点的密度值。最终生成的曲线被归一化，以使得曲线下面包围的面积是 1。...KDE 的带宽参数（bw）控制着密度估计曲线的宽窄形状，有点类似直方图中的 bins 参数的作用。它对应着我们上面绘制的 KDE 的宽度。
今天跟大家分享关于密度曲线图及其美化技巧！ 密度曲线图可能平时大家用的不多，不过其实没什么神秘，它的功能于直方图一样，都是用于表达连续型数值变量的分布形态。...案例还是使用之前的关于钻石的那个数据集。 ? 密度曲线图所使用的图层函数为geom_density() ,而且函数内position参数位置类型与我们之前讲到的直方图、柱形图（条形图时一样的）。...你会发现这样出来的图形除了密度曲线内部除了被填充颜色之外，整体形状与使用colour参数填充线条颜色是一样的。...现在继续让我们回忆一下，关于上一节中将直方图时，处理position时的场景，position主要有四个我们常用的参数： identity（不做任何变换）、stack（堆积）、dodge（簇状）、fill...大家可以看到使用dodge参数之后，R语言会有提示建议，密度曲线图中X轴必须是无重复间隔刻度的数据，而此处的概率密度曲线无法满足这个要求： 那么最后一个位置参数是position=fill （堆积百分比
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