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利用Excel绘制超好看的直方图与正态分布曲线

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。...=NORM.DIST(D3,AVERAGE(A:A),STDEV.P(A:A),0) Step-02 使用D列与E列，插入柱形图。如下图所示。...Step-03 再添加一个数据系列，即将F列添加进来，修改为纵坐标轴，图表类型为折线。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。 Step-06 将折线改为平滑线。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。

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    关于数据的可视化-直方图和二维频次直方图

    一维直方图主要用hist来展示，二维的关系可以用散点图、多hist叠加、hist2d或seaborn来展现，seaborn的主要数据类型是pandas，因此需要转换，又复习了一下Numpy转pandas...figsize=(8,6) ,dpi=80) kwargs = dict(histtype='stepfilled', alpha=0.3, density=True, bins=10) # 分别查看不同类型鸢尾花在四个维度上的直方图...for i in range(4): ax = fig.add_subplot(2, 2, i+1) # 分别获取三种鸢尾花，在同一刻度上展示直方图，通过不同颜色和透明度进行叠加展示...(type2, **kwargs) plt.hist(type3, **kwargs) plt.title(titles[i]) plt.show() image.png # 构造身高和体重的线性关系数据...-随机数据 # 均值为175，方差为15，且正态分布的1000个随机值 height=np.random.normal(175,15,size=1000) # 构造体重值随机数 weight = (height

    1.2K20

    冈萨雷斯《数字图像处理》第3版课后习题

    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。...3.8 原题：在某些应用中，将输入图像的直方图模型化为高斯概率密度函数效果会是比较好的，高斯概率密度函数为： 其中m和σ分别是高斯概率密度函数的均值和标准差。...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。...PDF函数实例 在本例中，依然借用上一个实例中的图片的均值和方差，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...PDF函数曲线的变化情况： 接下来，我们利用上面五个不同标准差值，根据公式（3）将高斯概率密度分布函数转换成高斯概率累积分布函数，实现程序如下： 从T(r)曲线的变化我们可以发现

    1.2K10

    Python Seaborn (3) 分布数据集的可视化

    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。...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。...KDE的带宽bandwidth（bw）参数控制估计对数据的拟合程度，与直方图中的bin(数据切分数量参数)大小非常相似。 它对应于我们上面绘制的内核的宽度。...拟合参数分布 还可以使用distplot()将参数分布拟合到数据集，并可视化地评估其与观察数据的对应关系： ? 绘制双变量分布 在绘制两个变量的双变量分布也是有用的。

    2.2K10

    用Pandas在Python中可视化机器学习数据

    我们也可以看到，mass或pres和plas属性可能具有高斯或接近高斯的分布。这很有趣，因为许多机器学习技术假设输入变量为高斯单变量分布。...单变量直方图 密度图 密度图是快速了解每个属性分布情况的另一种方法。这些图像看起来像是一个抽象的直方图，在每个数据箱的顶部绘制了一条平滑的曲线，就像您的眼睛如何理解直方图一样。...然后，您可以绘制相关矩阵，并了解哪些变量具有高度相关性。 这是有用的，因为如果有高度相关的输入变量在您的数据中，一些机器学习算法如线性和逻辑回归性能可能较差。...即矩阵的左下角与右上角相同。...从不同的角度来看，这都是非常有用的。由于每个变量的散点图都没有绘制点，所以对角线显示了每个属性的直方图。

    2.8K60

    用Pandas在Python中可视化机器学习数据

    [Univariate-Histograms.png] 密度图 使用密度图是另一种快速了解每个特征分布的方法。这些图像看起来就像是把一幅抽象出来的直方图的每一列顶点用一条平滑曲线链接起来一样。...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。...即矩阵的左下角与右上角相同。...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）。...从不同的角度来看两者之间的关系，是非常有用的。由于对角线上的散点图都是由每一个变量自己绘制出的小点，所以对角线显示了每个特征的直方图。

    6.1K50

    组会系列 | 加速VR和元宇宙落地,谷歌逆天展示Zip-NeRF

    这导致了当每个正弦曲线的周期大于高斯曲线的标准差时，傅里叶特征的振幅很小 —— 这些特征只在大于子体素大小的波长上表示子体积的空间位置。...当 n≥3 和 n 和 m 是共素数时，保证每一组多样本的样本均值和协方差与每个样本的均值和协方差完全匹配，类似于 mip-NeRF 中的高斯采样。...每个 s_i 都是真度量距离 ti 的标准化函数，根据一些标准化函数 g (・)，研究者稍后将讨论。请注意，s 和ˆs 是不相同的 —— 每个直方图的端点都是不同的。...网络，除了在其中引入的抗混叠调整，以及一些附加修改外整体模型架构与 mip-NeRF 360 相同。...虽然 360dataset 中包含很多具有挑战性的场景内容，它不能衡量以渲染质量作为规模的函数，因为这个数据集是由相机环绕在一个中心对象以大致恒定的距离拍摄得到的，学习模型不需要处理训练在不同的图像分辨率或不同的距离中心对象

    50420

    照片转视频，像航拍一样丝滑，NeRF原班人马打造Zip-NeRF

    这导致了当每个正弦曲线的周期大于高斯曲线的标准差时，傅里叶特征的振幅很小 —— 这些特征只在大于子体素大小的波长上表示子体积的空间位置。...当 n≥3 和 n 和 m 是共素数时，保证每一组多样本的样本均值和协方差与每个样本的均值和协方差完全匹配，类似于 mip-NeRF 中的高斯采样。...每个 s_i 都是真度量距离 ti 的标准化函数，根据一些标准化函数 g (・)，研究者稍后将讨论。请注意，s 和ˆs 是不相同的 —— 每个直方图的端点都是不同的。...网络，除了在其中引入的抗混叠调整，以及一些附加修改外整体模型架构与 mip-NeRF 360 相同。...虽然 360dataset 中包含很多具有挑战性的场景内容，它不能衡量以渲染质量作为规模的函数，因为这个数据集是由相机环绕在一个中心对象以大致恒定的距离拍摄得到的，学习模型不需要处理训练在不同的图像分辨率或不同的距离中心对象

    61020

    图像特征提取（颜色，纹理，形状）

    Swain和Ballard最先提出了应用颜色直方图进行图像特征提取的方法[40]，首先利用颜色空间三个分量的剥离得到颜色直方图，之后通过观察实验数据发现将图像进行旋转变换、缩放变换、模糊变换后图像的颜色直方图改变不大...因此常提取颜色特征并用颜色直方图应用于衡量和比较两幅图像的全局差。另外，如果图像可以分为多个区域，并且前景与背景颜色分布具有明显差异，则颜色直方图呈现双峰形。...颜色直方图也有其缺点：由于颜色直方图是全局颜色统计的结果，因此丢失了像素点间的位置特征。可能有几幅图像具有相同或相近的颜色直方图，但其图像像素位置分布完全不同。...利用颜色一阶矩（平均值Average）、颜色二阶矩（方差Variance）和颜色三阶矩（偏斜度Skewness）来描述颜色分布。与颜色直方图不同，利用颜色矩进行图像描述无需量化图像特征。...Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood 提出[43][44]，用于纹理特征提取。后来LBP方法与HOG特征分类器联合使用，改善了一些数据集[45]上的检测效果。

    4.2K11

    Python 绘图，我只用 Matplotlib

    图1-1 散点图示例 使用Matplotlib的scatter()函数绘制散点图，其中x和y是相同长度的数组序列。scatter()函数的一般用法为： ? 主要参数说明如下： x,y：数组。...如果想画出曲线图，则只需更改线性方程为 ? ，完整代码如下： ? 运行脚本输出如图2-3所示的图形。 ? 图2-3 曲线图 ? 02 直方图 直方图由一系列高度不等的纵向条形组成，表示数据分布的情况。...柱状图是用条形的长度表示各类别频数的多少，其宽度（表示类别）是固定的，主要是展示不同类别的数据。 2....直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数 ( 或频率 )，宽度则表示各组的组距，因此其高度与宽度均有意义。 3....正态分布曲线呈钟形，两头低，中间高，左右对称。因其曲线呈钟形，所以人们又经常称之为钟形曲线，如图4-2所示。 ? 图4-2 正态分布的钟形曲线 正态分布有两个参数，即均值和标准差。

    1.2K20

    了解和辨别高斯分布，计算从中抽取的概要统计数据

    对于高斯分布来说很多东西都是已知的，因此，统计和统计方法的各个子领域也可与高斯数据一并使用。 在这篇教程中，你将了解高斯分布，如何分辨高斯分布，以及如何计算从分布中抽取的数据的关键性概要统计数据。...数据样本：来自一个群体的观察结果的子集。 数据总体：来自一个群体的所有可能的观察结果。 这之间的区别很重要，因为样本和总体使用不同的统计方法，在应用机器学习中，我们经常处理很多数据样本。...这也突显了一些重要的点。 有时数据并不符合完美的高斯分布，但是仍属于类高斯分布。它近似高斯分布，但如果用不同的方法绘制，或是不同的方法测量，或收集更多数据，那样可能会更近似高斯分布。...通常，处理类高斯数据时，我们可以把它当做高斯数据，使用相同的统计工具得到可靠的结果。 ?...这一点很重要，因为读者可以重新构建技能分数的分布，而且可与未来存在相同问题的模型技能相比较。 扩展 这节列出了一些你可能会想要探索的扩展问题。 开发你自己的测试问题，计算集中趋势和方差尺度。

    1.2K40

    文末送书 | Python绘图，我只用Matplotlib

    图1-1 散点图示例 使用Matplotlib的scatter()函数绘制散点图，其中x和y是相同长度的数组序列。scatter()函数的一般用法为： ? 主要参数说明如下： • x,y：数组。...如果想画出曲线图，则只需更改线性方程为 ? ，完整代码如下： ? 运行脚本输出如图2-3所示的图形。 ? 图2-3 曲线图 3 ? 直方图 直方图由一系列高度不等的纵向条形组成，表示数据分布的情况。...图4-1 直方图 直方图与柱状图的区别有以下几点： （1）柱状图是用条形的长度表示各类别频数的多少，其宽度（表示类别）是固定的，主要是展示不同类别的数据。...（2）直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数 ( 或频率 )，宽度则表示各组的组距，因此其高度与宽度均有意义。...正态分布曲线呈钟形，两头低，中间高，左右对称。因其曲线呈钟形，所以人们又经常称之为钟形曲线，如图4-2所示。 ? 图4-2 正态分布的钟形曲线 正态分布有两个参数，即均值和标准差。

    1.5K50

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

    Python大数据分析 一、seaborn简介 seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块，当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时，可以使用到...kernel：字符型输入，用于控制核密度估计的方法，默认为'gau'，即高斯核，特别地在2维变量的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上添加图例 cumulative...，且还可以在直方图的基础上施加kdeplot和rugplot的部分内容，是一个功能非常强大且实用的函数，其主要参数如下： a：一维数组形式，传入待分析的单个变量 bins：int型变量，用于确定直方图中显示直方的数量...fit部分拟合出的曲线之外的所有对象的色彩 vertical：bool型，控制是否颠倒x-y轴，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的意义，为True直方图高度表示对应的密度...（注意这里必须关闭kde和fit绘图的部分，否则纵轴依然显示密度），利用hist_kws传入字典调整直方图部分色彩和透明度，利用rug_kws传入字典调整rugplot部分小短条色彩： ax = sns.distplot

    5K32

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

    一、简介 　　seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块，当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时，可以使用到seaborn中内置的若干函数对数据的分布进行多种多样的可视化...三、distplot 　　seaborn中的distplot主要功能是绘制单变量的直方图，且还可以在直方图的基础上施加kdeplot和rugplot的部分内容，是一个功能非常强大且实用的函数，其主要参数如下...：bool型，控制是否颠倒x-y轴，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的意义，为True直方图高度表示对应的密度，为False时代表的是对应的直方区间内记录值个数...修改norm_hist参数为False使得纵轴显示的不再是密度而是频数（注意这里必须关闭kde和fit绘图的部分，否则纵轴依然显示密度），利用hist_kws传入字典调整直方图部分色彩和透明度，利用rug_kws...，x、y均传入字符串，指代数据框中的变量名；第二种模式：在参数data为None时，x、y直接传入两个一维数组，不依赖数据框 　　data：与上一段中的说明相对应，代表数据框，默认为None 　　kind

    3.2K50

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

    这是displot()中的默认方法，它使用与histplot()相同的底层代码。...直方图是一种条形图，其中表示数据变量的轴被划分为一组离散的bins，并且每个bin内的观测值的计数使用相应的bar的高度表示: sns.displot(penguins, x="flipper_length_mm...该图通过每个数据点绘制了一条单调递增的曲线，这样曲线的高度反映了具有较小值的观测值的比例: 案例1-经验累计分布图ecdf sns.displot(penguins,x="flipper_length_mm...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图的主要缺点是它表示分布的形状不如直方图或密度曲线直观。考虑鳍状肢长度的双峰性如何在直方图中立即显现，但要在ECDF图中看到它，必须寻找不同的斜率。

    31130

    概率论和统计学中重要的分布函数

    当我们将随机变量的期望值与实验中出现频率的关系图绘制出来时，我们得到了一个直方图形式的频率分布图。利用核密度估计对这些直方图进行平滑处理，得到了一条很好的曲线。这条曲线被称为“分布函数”。 ?...橙色平滑曲线是概率分布曲线 高斯/正态分布 高斯/正态分布是一个连续的概率分布函数，随机变量在均值（μ）和方差（σ²）周围对称分布。 ? 高斯分布函数 平均值（μ）：决定峰值在X轴上的位置。...而且，所有数据都对称地位于X=μ线的两侧。如图所示，蓝色、红色和黄色曲线分布在X=0的两侧，而绿色曲线的中心位于X=-2。...所以通过观察这些曲线，我们可以很容易地说，蓝色，红色和黄色的平均值是0，而绿色的平均值是-2。 方差（σ²）：决定曲线的宽度和高度。方差只不过是标准差的平方。请注意，图中给出了所有四条曲线的σ²值。...换句话说，如果存在正态分布Y，并且我们取它的指数函数X=exp（Y），那么X将遵循对数正态分布。 它还具有与高斯函数相同的参数：均值（μ）和方差（σ²）。

    1.7K10

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

    这是displot()中的默认方法，它使用与histplot()相同的底层代码。...直方图是一种条形图，其中表示数据变量的轴被划分为一组离散的bins，并且每个bin内的观测值的计数使用相应的bar的高度表示: sns.displot(penguins, x="flipper_length_mm...该图通过每个数据点绘制了一条单调递增的曲线，这样曲线的高度反映了具有较小值的观测值的比例: 案例1-经验累计分布图ecdf sns.displot(penguins,x="flipper_length_mm...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图的主要缺点是它表示分布的形状不如直方图或密度曲线直观。考虑鳍状肢长度的双峰性如何在直方图中立即显现，但要在ECDF图中看到它，必须寻找不同的斜率。

    32920

    基于多目标视频图像边缘特征的核相关滤波跟踪算法

    动态边缘演化技术是将某个存在边界轮廓曲线的自变量即能量泛函通过图像中目标与背景的灰度分布信息体现,并通过Euler-Lagrange方程的动态格式获取能量泛函对应的曲线演化方程,从而获取最佳边缘轮廓曲线...为能量泛函,E 为提取的光强信息特征,C§为图像直方图曲线,c 1与c2分别为图像I(x,y)中由内轮廓Ω in及外轮廓Ωout确定的目标内部及背景区域均值, ∮ C ds为图像边缘曲线的长度,α、β...依据特征点聚类器创建各个特征点的时空特征向量并对创建的时空特征向量进行聚类,得到与各个分类相应的构成区域,并基于此将视频图像划分为n 块区域,统计不同区域的梯度角度直方图和色度饱和度直方图,将全部区域直方图串联...实例分析 选取Benchmark数据集中的视频验证本算法跟踪目标的有效性,数据集内的视频图像均为户外环境,包括不同尺度变换、光照变换、遮挡等复杂环境的视频图像,通过定性以及定量分析评价本算法的跟踪性能。...高斯尺度空间算法及多通道算法在300帧之前的中心误差与本算法相差较小,300帧之后跟踪精度急剧下降,原因是高斯尺度空间算法及多通道算法的波动幅度过大,鲁棒性较差。 ?

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