频率数据的直方图
是一种用于可视化频率分布的图表。它将数据分成一系列的区间，然后统计每个区间内数据出现的频率或数量，并将其表示为柱状图。直方图可以帮助我们理解数据的分布情况，包括数据的集中趋势、离散程度和异常值等。
直方图的分类方法可以根据数据类型和分布情况来确定。常见的分类方法包括等宽分组和等频分组。等宽分组将数据按照固定的区间宽度划分，而等频分组则根据数据的频率将其划分为相等的组。
直方图的优势在于能够直观地展示数据的分布情况，并且可以帮助我们发现数据的特征和规律。通过观察直方图，我们可以了解数据的集中趋势、峰值、偏态和尾部等信息，从而做出相应的分析和决策。
频率数据的直方图在各个领域都有广泛的应用场景。例如，在市场调研中，可以使用直方图来展示不同产品的销售数量分布；在金融领域，可以使用直方图来展示股票价格的波动情况；在医学研究中，可以使用直方图来展示患者的病情分布等。
腾讯云提供了一系列与数据分析和可视化相关的产品，可以帮助用户进行频率数据的直方图分析。其中，腾讯云数据湖分析（Data Lake Analytics）是一种快速、高效的大数据分析服务，可以帮助用户在云端进行数据的存储、计算和分析。用户可以使用数据湖分析的数据分析工具，如数据湖分析 Studio，来生成频率数据的直方图并进行进一步的数据分析。
更多关于腾讯云数据湖分析的信息，请访问腾讯云官方网站：数据湖分析。
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1回答
我不理解熊猫散点矩阵中的直方图。 我画了一个虹膜数据集的散点矩阵。 from sklearn import datasets
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
df = pd.DataFrame(X, columns=iris.feature_names)
_ = pd.plotting.scatter_matrix(df, c=y, figsize=[8, 8], s=150, marker='
浏览 19提问于2020-12-26得票数 3
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我有两个从txt文件中读取的数据集。我绘制了两个直方图，如下图所示。如何获取并保存此直方图的频率数据？(我在工作区检查过，但没有频率值)
注意:X轴是txt文件中的值，Y轴是频率
上面直方图的编码。
clear;
clc;
filename = 'DistanceValue1.txt';
filename1 = 'DistanceValue2.txt';
A = importdata(filename);
B = importdata(filename1);
h1 = histogram (A,50);
hold on
h2 = histogra
浏览 1提问于2015-12-22得票数 0
我正在使用Analysis Toolpak中的直方图和相关函数，并且需要在更改输入数据或引用时更新结果。这在某种程度上是可能的吗？
谢谢
浏览 5提问于2012-02-18得票数 3
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查询优化器通常使用数据分布的摘要来估计在查询处理期间生成的中间表的大小。一种流行的这样的汇总方案是直方图，由此将输入范围划分为桶，并且维护落入每个桶中的元组的数量的累积计数。为了估计的目的，假设桶内的分布是均匀的。
下面显示了具有属性域[1..10]的离散属性a上的关系R的一个这样的直方图
Bucket 1: range = [1..2] Cumulative tuple count = 6
Bucket 2: range = [3..8] Cumulative tuple count = 30
Bucket 3: range = [9..10] Cumulative tuple cou
浏览 1提问于2011-10-02得票数 4
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我不太懂统计学术语。
我试着阅读有关统计的文章，每一篇文章都说分布，并显示钟形曲线的图片。我知道x轴的钟形曲线将取数据的值，但y轴总是有数据的计数/频率吗？
分布和直方图是否相同？
我确实找到了一篇关于分布和直方图差异的文章。
https://asq.org/quality-resources/histogram
但是它说直方图是最常用的频率分布。
那么，这是否意味着还有其他类型的发行？还是变量的分布总是指频率分布？
浏览 0提问于2020-06-08得票数 3
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我试着为一个数据做一个直方图：
Date d1 d2 h1 h2
2007-01-12 2.0 4.0 0.993508 0.984092
2007-01-16 7.0 3.0 0.983782 0.977396
2007-01-17 9.0 8.0 1.016174 0.999694
...
...
我的预期输出是在直方图的x轴上有d1和d2列，h1和h2值是绘制的频率。
我查看了plt.hist()、pd.DataFrame.hist(
浏览 4提问于2017-10-09得票数 2
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熊猫-来自两列的柱状图？
、、、
我有这样的数据：
data = pd.DataFrame().from_dict([r for r in response])
print data
_id total
0 213 1
1 194 3
2 205 156
...
现在，如果我调用：
data.hist()
我将得到两个独立的直方图，每列一个。这不是我想要的。我想要的是使用这两列制作的单个直方图，其中一列被解释为一个值，另一列被解释为该值出现的次数。我应该怎么做才能生成这样的直方图？
我试过了：
data.hist(column="_id", by=&
浏览 1提问于2015-07-23得票数 6
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我想在Microsoft中创建一个直方图。我认为这应该很容易，但奇怪的是，我遇到了一些困难。
我有下表：
Bins | Frequency
50000 | 800
100000 | 500
150000 | 300
诸若此类。回收箱列显示此直方图的箱宽。频率列显示每个回收站中的值数。我怎样才能把上面的表格变成直方图呢？
浏览 2提问于2020-07-05得票数 1
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我想在python3.7中matplotlib创建的直方图中标出其频率值的最高栏。
这些数据是熊猫的数据。
如图所示，
但是，我的情节是直方图。我不想用每一条标出它的价值。
浏览 0提问于2019-03-31得票数 0
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使用CrypTool，我用"DES“加密了明文，并生成了明文和密文的直方图。直方图显示文档中每个字符的相对频率。
当我对基于在线教程的“凯撒”密码做同样的处理时，就有可能在它们的直方图中找到比较它们的频率的一些字符之间的相关性。
但是DES是不可能的。我想找出为什么这是不可能的。DES的哪些属性对此负责？
浏览 0提问于2018-04-18得票数 0
我的数据集中有3个类和3个属性。我正在寻找简单的图(不是盒子图或散点图或直方图)，有助于解释分类。有没有人能提个建议？
谢谢
浏览 0提问于2011-09-21得票数 0
1回答
我有大量的数据，对于这些数据，我需要得到直方图，而不是使用最高频率的bin。我使用来删除这样的bin，但是我需要保存更改后的直方图，因为我必须将它与另一个直方图进行比较。我不知道如何做到这一点，因为初始数据还没有改变，而且我只能看到演示文稿中的变化。我正考虑以某种方式操纵初始数据，以反映直方图中的这种变化(比如删除那些出现在垃圾箱中的最高频率的数据)，但到目前为止，我尝试过的都是无效的。这是一个示例代码，主要基于上面的链接，其中有一些更改是为了我的目的而做的，不幸的是，这些更改并不能完成任务：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
浏览 1提问于2016-06-12得票数 1
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我正在解决一个问题，我需要处理一些双峰直方图。如下例所示。我正在使用这些直方图来训练神经网络，以识别直方图上的双峰标准。我将这些直方图表示为一个数值向量，如下例所示：
8029, 41, 82, 177, 135, 255, 315, 591, 949, 456, 499, 688, 446, 733, 712, 1595, 2633, 3945, 6134, 9755, 9236, 11911, 11888, 9450, 13119, 8819, 5991, 4399, 6745, 2017, 3747, 1777, 2946, 1623, 2151, 454, 3015, 3176, 22
浏览 0提问于2015-10-14得票数 1
我有两个直方图(freq dist)，我想取两个直方图中每个相应柱状图的频率的平均值，并得到一个显示平均频率的直方图。
我能用pylab做到这一点吗？
a=[]
sites = [23,45,32,56,76,87,45,21,34,23,78,90,23,45,21,32,34,54,67,54,33,12,34]
import random
j=1
for i in range(1,len(sites)):
r = random.choice([0,1])
if r == 1:
a.append(sites[i] - sites[i-j])
浏览 2提问于2012-04-02得票数 0
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我是R的新手，我第一次使用直方图。我需要构造一个直方图来显示所有50个美国+哥伦比亚特区的收入频率。
以下是提供给我的数据：
> data
X.Income. X.No.States.
1 -22.024 5
2 -25.027 13
3 -28.030 16
4 -31.033 9
5 -34.036 4
6 -37.039 2
7 -40.042 2
> hist(data$X.Income, co
浏览 0提问于2015-08-30得票数 0
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我们可以在异常检测中使用直方图分析器吗？ 比方说，我想检查指定列中变量比率的变化。例如，对于以男性和女性为值的列，直方图分析类似于(男性- 0.6)和(女性- 0.4)。现在，如果值从这些值更改为其他值，则应该是数据中的异常。我试过了，但没弄明白。 我们现在能实现这样的事情吗？
浏览 18提问于2020-08-19得票数 0
1回答
我对ggplot2中的直方图很陌生。我试图使用ggplot2为数据集“接纳”(下图)构建一个直方图。我使用“性别”列作为x轴，并被“承认”列所切割。然而，图(下图)只显示男性和女性的数量，即2，而不是"Freq“列中的数据。这是代码(X是数据集)：
ggplot(X, aes( x=Gender, fill=Admit) )+
geom_bar(color="black") +
labs(x="Gender",
title="Adimission",
fill="Admit")
我不
浏览 2提问于2022-02-21得票数 0
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我有一个巨大的DataFrame ('df')，它有不同的列，其中一个列将名称存储为字符串值('name')。现在，我想简单地用DataFrame中每个名称的频率绘制一个直方图。然而，这些数据包含了数千个唯一的名称，这就是为什么我只想在一定频率上为名称绘制一个直方图：
df.name.value_counts() > 100
我能给这种过滤器/面具的情节吗？我已经尝试在plt.hist()中使用'range‘参数：
plt.hist(df['name'], range=[100, 151]);
但它仍然显示所有其他名称，但不显示其频
浏览 2提问于2020-04-07得票数 2
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所以我得到了我的直方图和正常曲线，但是曲线看起来比直方图条要小得多。我做错了什么，它比它应该要小得多？
正如您在我的代码中看到的，我绘制了直方图，并尝试了两种绘制正常曲线的方法。我已经计算了数据集的sd和均值，所以我只使用实际的数字。这些线条确实是绘制出来的，只是比它们应该的要低得多。
g = read.csv("C:/Users/emkat/Documents/decave.txt",header=FALSE)
g
m <- lapply(g,mean)
std <- sqrt(var(g))
hist(g[,1],plot = TRUE)
x <-
浏览 0提问于2019-10-24得票数 0
我试着用我的数据做一个直方图，看起来是这样的：
12:00:02 PM
3:00:00 PM
12:30:00 PM
12:30:00 PM
2:00:00 PM
3:00:00 AM
…
我高亮显示了数据，并选择了insert >图表>直方图。
并得到：
📷
斧头的标签是完全扭曲的：
它被格式化为数字而不是日期！
有些条目大于1！
我已经试过了我能想到的一切。我该怎么解决这个问题？
浏览 0提问于2020-01-12得票数 2
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我有一个像这样的数据集。
score <- c(0,0,0,1,2,3,-2,-1)
df <- data.frame(score)
现在，我想使用ggplot函数绘制一个直方图：
g <- ggplot(data = df, aes(x = score))
g + geom_histogram(breaks = seq(-3,3,by=1), col = "red", fill = "green", alpha = .2) + labs(x="Age", y="Count")
它的工作和看起来很好，但我想知道这
浏览 1提问于2016-06-07得票数 0
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1回答
我知道这是一个基本的问题，但我在从包含这些数字的单个向量(Dat)中提取直方图时遇到了一些困难：
30.90 31.00 32.75 32.65 32.50 31.60 31.80 30.70 31.20 28.10 29.50 28.60 31.70 33.10
曲线图是笔直的：
qplot(PorData, binwidth=1.0, geo="histogram", xlab="Data", ylab="Frequency")
这给了我一个默认的直方图：
我想做一个更美观一些的直方图，它还包含一个显示数据倾斜度的密度曲线，并用一个
浏览 0提问于2015-02-12得票数 3
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我正在尝试为R中的数据帧绘制直方图，我正在使用Hmisc包来做同样的事情。它为分类数据生成了一个非常好的图，除了一个问题。它显示频率而不是概率。请在下面找到代码示例(来自包文档，虽然我的数据是绝对的，但这无关紧要)：
x <- rnorm(200,0,2)+1; y <- x^2
x2 <- round((x+rnorm(200))/2)*2
x3 <- round((x+rnorm(200))/4)*4
dfram <- data.frame(y,x,x2,x3)
hist(dfram)
如何修改上面的图表以显示归一化频率？
我已经尝试过hist(dfram,
浏览 0提问于2013-10-02得票数 1
2回答
我有以下系列数据。它有600个数据点，如下所示，我想使用Python生成一个由100000个元素组成的数组，这些元素遵循相同的数据模式，我不知道该如何做。有人能帮我这么做吗？
我试图绘制直方图，并将数据与某些分布相匹配，但效果不太好，因为我认为我的数据没有遵循任何分布。
tup = levy.fit_levy(data)
array = tup[0].get('0')
random = levy_stable.rvs(array[0], array[1],array[2],array[3],size=100000)
这是我想要拟合的数据的图和直方图
浏览 1提问于2019-07-15得票数 0
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我有一个总体直方图的时间序列，我想用一个数字来表示。我试图避免将所有直方图放在一个x，y图中，这会变得非常混乱。相反，我想制作一个图表，绘制一系列只有一个x轴的直方图(对于我的数据，形状和x值是最重要的)，每个直方图垂直堆叠在另一个直方图的顶部。换句话说，我可以制作一组单独的直方图图，将它们导出到Illustrator中，然后将它们一个接一个地放在垂直行中，并将垂直的“z轴”标记为时间，但似乎可以在R中做到这一点
浏览 3提问于2013-01-26得票数 0
在谷歌搜索这款手机时并没有取得多大成功。新R用户怀疑答案是通过重塑/重组，但还没有找到答案。
我有这样的数据:采样间隔，记录值，#时间值被记录
e.g
45.3, 17, 3
48, 19, 2
做一个数据直方图，我只得到一个包含17，19的直方图。当我的数据真的是17，17，17，19。
我可以写一个循环来查看“时代”的记录栏，并创建一个新的数据列，但这很尴尬，而且我肯定我想得太多了。
是否有一个简单的函数可以将其转换为如下数据框架：
45.3, 17
45.3, 17
45.3, 17
48, 19
48, 19
浏览 1提问于2014-05-23得票数 0
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1回答
归一化直方图？
、、、
什么是标准化直方图？我什么时候以及为什么要使用它？它的优势是什么？
我完全不理解这个概念--当我试图将它应用于我的直方图时，当我使用反投影时，我得不到任何结果。
有人能给我一个规范化的非技术性解释吗？
我正在使用OpenCV
附言:不要把我送到维基百科--我不懂维基百科页面
谢谢
浏览 0提问于2011-10-03得票数 0
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我想用这些数据创建一个直方图。我不知道如何将计数列设置为数据的频率列表。当我试图选择这两个列并创建一个直方图时，它只是将第二列视为数据集，而将第一列作为标签。相反，它应该看到，例如，身高60的频率为2。我如何做到这一点？
📷
浏览 0提问于2020-08-24得票数 1
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1回答
我在MATLAB中将一个图形保存为一个.图文件，过了一段时间后，我重新打开了该文件。
是否有方法访问保存在直方图中的数据？我想通过使用hist()命令而不是imhist重新绘制它为一个新的图形(原因是matlab2tikz无法正确导出由imhist绘制的直方图)。
我想当我知道直方图的句柄时，我可以访问这些数据，对吗？
编辑：
A = findall(gcf,'type','axes');
然后检查
get(A(i))
以查看直方图在哪个轴上绘制。这是可行的，但我必须弄清楚如何检索实际数据。但我以某种方式假设，我必须查看轴句柄的父/子(取决于MATLAB创建对象
浏览 1提问于2014-02-02得票数 0
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我在pandas数据框中有一个列，它有三个可能的分类值。当我尝试使用matplotlib中的plt.hist(data['column'])绘制它时，直方图条没有与x轴刻度对齐，它们的间距也不均匀。我该如何解决这个问题呢？
浏览 2提问于2021-04-29得票数 0
1回答
如何从包含语音的单个音频文件中估计信噪比？我知道两种方法：
10*log10( (S)/N描述的测功直方图谱差(简称NIST快速法)，其中
- S = sum{x[i]^2 \* e[i]}
- N = sum{x[i]^2 \* (1-e[i])}
- e[i] some sort of voice activity detection (speech/non-speech indicator)
是否有任何更好的方法不需要立体声数据(或清洁和噪音版本的数据)？我还想避免NIST文档中描述的“第二种方法”(见1)。这就对这些分布做出了强有力的假设。
浏览 1提问于2011-11-16得票数 3
2回答
我想做一个简单的直方图，包括两个向量，
values <- c(1,2,3,4,5,6,7,8)
freq <- c(4,6,4,4,3,2,1,1)
df <- data.frame(values,freq)
现在，data.farame df包含以下值：
values freq
1 4
2 6
3 4
4 4
5 3
6 2
7 1
8 1
现在我想画一个简单的直方图，其中values在x轴上，freq在y轴上。我试图使用hist函数，但是我不能给出两个变量。如何从这些数据生成一个简单的直方图？
浏览 6提问于2015-07-26得票数 0
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嗨，我有数据集(麦克斯韦和高斯)，我做了一个直方图图。我使用scipy.stats.chisquare对数据进行拟合，但默认情况下，自由度为0。如果我理解正确，那是不可能的，对吗？
浏览 1提问于2014-09-03得票数 0
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2回答
我有在ggplot2中创建的直方图，我想将其与相同数据的密度线重叠。重要的是，我不想将直方图转换为密度值，而是希望在y轴上保持N(数字)。有没有办法在不变换直方图的情况下重叠直方图和密度图，而是放大密度曲线？ 此数据的直方图： ? 相同数据的初始密度图： ? 所需的叠加，但密度在Y轴上，而不是计数： ?
浏览 29提问于2019-10-08得票数 2
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我正在处理R中的钻石数据集，并试图将Price与裁剪绘制成直方图。
这是我的密码-
ggplot(data = diamonds,
aes(x = cut, y = price))+
geom_histogram( stat = "identity")
执行后，我得到下面的直方图
如果您看到的价格，它已经绘制成一些指数值。而最高价格是20000。
有人能帮我在Y轴上得到实际的最小值到最大的价格范围吗？
谢谢，Santosh G.
浏览 0提问于2018-05-23得票数 0
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2回答
我正在尝试创建一个直方图来表示数据帧的几个元素。 数据帧如下： Freq
Item 1 25
Item 2 35 我正在尝试制作一个直方图，项目1和项目2沿着底部，数字表示高度(在y轴上)作为频率(请注意，我不想要累积频率)。 我已经尝试过了： dataframe = pd.DataFrame.from_dict(tour_adjust, orient='index')
plt.hist(dataframe, bins=10)
plt.show() 我得到了这样的结果：Image showing the histogram (实际结果仅根据数据帧中的元
浏览 28提问于2020-01-11得票数 0
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3回答
曲线为R的直方图
、、
我需要数据的直方图，但找不到有曲线的直方图。谁能为下面的数据提供一个显示频率(而不是密度)和曲线的直方图？花哨的是首选，但如果不是也不用担心:)
x <- rnorm(1000)
hist(x)
浏览 1提问于2013-01-23得票数 2
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1回答
我定义了一个随机的随机变量(而且还有更多的，但为了这个问题，一个就足够了)。
tau = pm.DiscreteUniform("tau", lower = 0, upper = 74)
在使用MCMC进行采样之后，当我绘制tau的跟踪时，我得到以下图
现在我的问题是，这条黑线和两条虚线代表什么?
在我以前看到的所有数字中，用来将直方图下的面积划分为2半(几乎)的黑线和虚线也会覆盖几乎相同的黑线周围，所以我过去认为粗体线是平均值，2条虚线是95%置信区间(很明显我错了)。
我也想验证我对直方图高度的理解。
据我所知，直方图的高度45表示次数，采样器取值45，如果我错了
浏览 0提问于2014-06-25得票数 1
如何在R中创建具有概率y轴而不是频率y轴的直方图？
我对R很陌生，所以我提前道歉。
我是否需要先用R中的函数计算概率，然后将结果输入概率直方图函数？
或者R中有一个函数可以同时计算？(请帮我做这件事)
这是我的数据
sample(rep(1:10, each=10))
[1] 6 1 7 7 9 9 3 4 6 1 1 2 10 5 9 7 8 5 3 6 1 4 4 2 2
[26] 6 3 10 7 8 1 2 2 9 5 9 5 2 2 8 6 6 10 9 3 10 8 5 5 10
浏览 2提问于2020-11-20得票数 0
1回答
我有来自温度传感器的数据。我想用正态分布覆盖在上面来绘制直方图。我希望覆盖不是平坦的，但由于某种原因，它是一条平坦的线。为什么？
我有一个想法，这是因为数据有点离散。传感器记录的温度约为0.2摄氏度，因此它向上舍入为0.2摄氏度。我的数据有几千分，但当我使用unique(temperature$VALUE)时，我得到了70分。这会是一个问题吗？如果是，我如何修复我的R代码？
ggplot(temperature, aes(VALUE)) + geom_histogram(binwidth = 0.05) +
stat_function(geom="line", fun=d
浏览 0提问于2016-03-21得票数 0
1回答
我想在一个图上画出多个频率直方图，但是，我的频率图是锯齿状的，不太漂亮。如下所示，使用此代码：
mmin = min([Data]);
mmax = max([Data]);
figure(1);n = hist(Data, x);
f = n/sum(n);
plot(x,f,'r','LineWidth',3)
为了使其平滑，我查看了ksdensity并根据以下代码创建了下面的图表：
[f,xi] = ksdensity(data);
figure(1)
plot(xi,f);
然而，我注意到我的图形不再是在y轴上绘制频率.是否需要使用k
浏览 3提问于2015-08-12得票数 0
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如何使用matplotlib.plot()或类似的函数以直方图样式绘制数组？
我也使用了scikit作为一个包，但我对此完全陌生，而且到目前为止还没有找到替代方案。
matplotlib中的函数hist计算直方图(例如图片)并绘制直方图。但是，在我的任务中，我必须将直方图自己计算为一个形状数组(256，)，其中每个索引对应于计算出的0到255之间的灰度值。
到目前为止，我查看了matplotlib.plot()的不同参数，但没有看到或找到一种以hist风格绘制的方法。
浏览 8提问于2022-03-30得票数 0
我们有这样的数据:表R(A，.)对于属性A，R的nbLine为1000，A的不同值为500。
data are displayed like this : bucket -> end_point_value.
1 -> 800
2 -> 900
3 -> 1000
4 -> 1200
5 -> 1500
6 -> 2000
7 -> 2300
8 -> 2400
9 -> 2550
10 -> 2590
问题是:这个直方图是否证实或否定均匀分布均匀的假设？
我想我不能证实也不能否认，你认为呢？
浏览 2提问于2021-12-05得票数 0
我刚刚发现了这个了不起的东西，但我有一个问题，那就是：如何改变方法所使用的频率范围？
这有两个返回值：freqs (几乎是不同频率的直方图框)和Pxx (每个频率桶的归一化功率)。freqs范围为0,100 Hz。我可以用参数pad_to改变分辨率，但是我不能改变范围，比如说，0，20。有什么想法吗？
浏览 2提问于2013-05-29得票数 0
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1回答
我有N个对象，这些对象的M组。集合是非空的，不同的，并且可能相交。典型的M和N是相同的数量级，通常M>N。
从历史上看，我的集合被编码为-is，每个集合只包含其对象的一个表(数组)，但是我想要创建一个更优化的编码。通常情况下，大多数集合中都有一些对象，我想利用这一点。
我的想法是将集合表示为堆栈(即单向链接列表)，而它们的底部部分可以在不同的集合之间共享。它也可以定义为树，而每个节点/叶都有指向其父节点的指针，而不是子节点。这样的数据结构将允许使用最常见的对象子集作为根，所有适当的集合都可以“继承”这些根。
最有效的编码是由以下算法计算的。我将把它写成递归伪代码。
BuildAllCha
浏览 3提问于2017-11-23得票数 2
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我有以下ggplot2情节：
ggplot(iris) + geom_boxplot(aes(x=Species, y=Petal.Length, fill=Species)) + coord_flip()
我想把它画成水平密度图或直方图，这意味着每个物种或直方图都有密度线图，而不是方格图。这不起作用：
> ggplot(iris) + geom_density(aes(x=Species, y=Petal.Length, fill=Species)) + coord_flip()
Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'y
浏览 4提问于2013-03-07得票数 3
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使用ggplot2非常容易地创建叠加直方图：
library(ggplot2)
ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, fill = Species)) +
geom_histogram(colour = 'white')
ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, fill = Species)) +
geom_histogram(colour = 'white', position = 'fill')
我想知道如何创建两个直
浏览 2提问于2016-05-21得票数 4
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我已经开始使用python来解决许多工作中的数据问题，而且数据集总是略有不同。我试图探索使用内置的熊猫函数来绘制数据的更有效的方法，而不是单独地为每一列编写代码并编辑格式以获得一个很好的结果。
背景：，我正在使用木星笔记本，查看柱状图，其中的值都是唯一的整数。
问题：，当用一个函数(例如df.hist() )绘制多列数据时，希望xtick标签与直方图条的中心对齐，以便同时获得所有列的直方图。
有人知道这是否可能吗？还是建议单独使用应用于所有列的内置函数来完成每个图？
我可以在下面的文章中单独修改它们：，它给了我我想要的东西，但只对一个图进行修改，并对值进行了一些手动处理。
一个图的期
浏览 1提问于2020-05-13得票数 3
我查看了python "matplotlib.pylab“库，并允许我用"plt.hist”函数绘制直方图。问题是，它只接受一个数据参数，即数组。在我的例子中，我想要绘制傅里叶变换产生的数据的直方图。傅里叶变换表示各种频率的相对数量。所以我可以把这一系列的量放进"plt.hist“中，得到一个信息图表，但是x轴不会是频率单位。我的猜测是，x轴只是数组的索引，但即使这样，当我绘制它时，似乎也是不正确的。谢谢,
浏览 1提问于2014-11-19得票数 0
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