本篇介绍 matplotlib 中直方图的用法。直方图用来表示变量的分布特征。matplotlib 中用 hist() 函数用来绘制直方图。...我们先绘制一个简单的直方图： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np X = np.random.randint(0,101,1000) plt.hist...X为序列时，可显示多组数据的分布： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np X1 = np.random.randint(0,101,1000...可以显示归一化后的累积分布： import matplotlib from matplotlib import ticker import matplotlib.pyplot as plt import...可设置数据中每个数的权重，默认权重都为1 #density=True#归一化 #cumulative=True #累积 plt.xticks(bins)#可设置X轴的刻度线 plt.title("归一化的累积直方图示例
使用hist方法来绘制直方图： ? ?...绘制直方图，最主要的是一个数据集data和需要划分的区间数量bins，另外你也可以设置一些颜色、类型参数： plt.hist(np.random.randn(1000), bins=30,normed=...True, alpha=0.5, histtype='stepfilled', color='steelblue', edgecolor='none') histtype直方图的类型，可以是'bar'、...除了一维的直方图，还可以使用hist2d方法绘制二维的直方图： ? ? hist2d是使用坐标轴正交的方块分割区域，还有一种常用的方式是正六边形也就是蜂窝形状的分割。...Matplotlib提供的plt.hexbin就是满足这个需求的： plt.hexbin(x,y,gridsize=30, cmap='Blues') plt.colorbar(label='count
前面的文章介绍了使用matplotlib绘制柱状图，本篇文章继续介绍使用matplotlib绘制直方图。...直方图又称为频数分布直方图，牵涉到统计学的概念。首先要对数据进行分组，然后统计每个分组内数据元的数量。在坐标系中，横轴标出每个组的端点，纵轴表示频数，每个矩形的高代表对应的频数。...hist(): matplotlib中绘制直方图的函数。可以传入很多参数，一般传入两个参数，第一个参数传入用于绘制直方图的数据列表，第二个传入关键字参数bins='组数'，表示数据被分成的组数。...在给直方图设置数据标注时，先调用Python基本数据类型列表的count()方法计算出每一个数据的频数，然后使用matplotlib中的text()方法标记到对应的直方图上。...四、matplotlib绘制多张直方图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np up_kill = [value[0][0][0] for
问题或建议，请公众号留言; 背景介绍 今天我们将学习如何在Matplotlib中创建直方图。直方图非常适合将数据分成到多个箱子中，并根据这些个箱子查看数据的位置。...可以理解直方图为倾向于通过将段分组在一起来显示分布。例如可能是年龄组，或测试分数。可能你只是展示20-25岁，25-30岁......等等，而不是展示一个群体的每个年龄段。...上图配错了，具体代码如下： import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import rcParams...data['Responder_id'] ages = data['Age'] #定义箱子分段列表 bins = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100] #构造直方图
前言 直方图(Histogram)，又称质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。 一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。...直方图是数值数据分布的精确图形表示。 这是一个连续变量（定量变量）的概率分布的估计，并且被卡尔·皮尔逊（Karl Pearson）首先引入。它是一种条形图。...为了构建直方图，第一步是将值的范围分段，即将整个值的范围分成一系列间隔，然后计算每个间隔中有多少值。 这些值通常被指定为连续的，不重叠的变量间隔。 间隔必须相邻，并且通常是（但不是必须的）相等的大小。...一、简单直方图 1.代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = 100 + 15 * np.random.randn(
import collections import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx G = nx.gnp_random_graph(100...pos, node_size=20) nx.draw_networkx_edges(G, pos, alpha=0.4) plt.show() import collections import matplotlib.pyplot
柱状图和直方图是两种非常类似的统计图，区别在于： 直方图展示数据的分布，柱状图比较数据的大小。 直方图X轴为定量数据，柱状图X轴为分类数据。...直方图柱子无间隔，柱状图条形有间隔 直方图条形宽度可不一，柱状图条形宽度须一致。柱状图条形的宽度因为没有数值含义，所以宽度必须一致。...但是在直方图中，条形的宽度代表了区间的长度，根据区间的不同，条形的宽度可以不同，但理论上应为单位长度的倍数。 本文将介绍matplotlib中柱状图和直方图的作图方法。...from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif...9 直方图 直方图的绘制是通过hist()方法完成。hist()方法参数很多，来看看主要的参数： ?
tensorboard类的实现 Tensorboard提供以下基本功能： 可视化Tensorflow图 绘制一个简单的值（如学习率） 绘制图像（例如激活图） 绘制直方图。...matplotlib.use("TkAgg") import matplotlib.pyplot as plt class Tensorboard: def __init__(self, logdir...log_histogram稍微复杂一些：它使用bin的bin数来计算values参数中给出的值的直方图。 计算本身就是numpy。 然后，它被送到Tensorboard： ?...log_plot与log_image非常相似，只是提供的输入不是image，它的figure参数需要是一个matplotlib图。...使用此函数，你可以直接在Tensorboard中显示任意matplotlib figures ： ?
文章目录 Python中可以通过matplotlib模块的pyplot子库来完成绘图。Matplotlib可用于创建高质量的图表和图形，也可以用于绘制和可视化结果。...matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库，matplotlib.pyplot是绘制种类可视化图形的命令子库，相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt...本文用python对一批运动员数据进行操作，读取数据、数据预处理、matplotlib数据可视化，熟悉用python进行数据分析和可视化的基本方法，并绘制箱形图、散点图和直方图。...绘制直方图 利用直方图查看运动员的年龄(Age)分布 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl...x：指定要绘制直方图的数据 # bins：指定直方图条形的个数 color：设置直方图的填充色 edgecolor：指定直方图的边界色 plt.hist(x=ages, bins=num_bin
图像仪表盘仅支持png图片格式，可以使用它将自定义生成的可视化图像（例如matplotlib散点图）嵌入到tensorboard中。该仪表盘始终显示每个标签的最新图像。...如下代码所示： 1. tf.summary.histogram(weights, 'weights') 上述代码将神经网络中某一层的权重weight加入到日志文件中，运行程序生成日志后，启动tensorboard...通过将直方图模式从“偏移”更改为“叠加”，如果是透视图就将其旋转，以便每个直方图切片都呈现为一条相互重叠的线。...图三 tensorboard中的HISTOGRAMS栏目内容展开界面 1.5 DISTRIBUTIONS Tensorboard的张量仪表盘，相较于HISTOGRAMS，用另一种直方图展示从tf.summary.histogram...图五 tensorboard中的PROJECTOR栏目内容展开界面 Embedding Projector从模型运行过程中保存的checkpoint文件中读取数据，默认使用主成分分析法（PCA）将高维数据投影到
训练集和验证集识别精度 TensorBoard生成图形的流程框架，简单概括起来就两点： TensorFlow运行并将log信息记录到文件； TensorBoard读取文件并绘制图形。...Server 启动TensorBoard Server可以与前面的记录写入并行，TensorBoard会自动的扫描日志文件的更新。...新启动一个命令行窗口，激活虚拟环境，键入命令tensorboard，其参数logdir指出log文件的存放目录，可以只给出其上级目录，TensorBoard会自动递归扫描目录： tensorboard...TensorBoard Server 当TensorBoard服务器顺利启动后，即可打开浏览器输入地址：http://127.0.0.1:6006/查看。...下图就是TensorBoard绘制出的accuracy和loss的图形： ?
通过TensorBoard将TensorFlow模型的训练过程进行可视化的展示出来，将训练的损失值随迭代次数的变化情况，以及神经网络的内部结构展示出来，以此更好的了解神经网络。...一、 建立图 通过添加一个标量数据和一个直方图数据到log文件里，然后通过TensorBoard显示出来，第一步加到summary,第二步写入文件。...将模型的生成值加入到直方图数据中（直方图名字为z），将损失函数加入到标量数据中（标量名字叫做loss_function）。...: tensor_tensorBoard.py # @Software: PyCharm import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot...tf.Variable(tf.zeros([1]), name="bias") # 前向结构 z = tf.multiply(X, W) +b tf.summary.histogram('z',z) #将预测值以直方图显示
三、中级“法宝”，matplotlib Matplotlib 是一个 Python 的绘图库，简单好用。 简单几行命令，就可以绘制曲线图、散点图、条形图、直方图、饼图等等。...import matplotlib.pyplot as plt # Jupyter notebook 中开启 # %matplotlib inline with open('train_loss.txt...在 Pytorch 中，这个可视化工具叫做 TensorBoardX，其实就是针对 Tensorboard 的一个封装，使得 PyTorch 用户也能够调用 Tensorboard。...可视化处理来，使用 8088 端口开打 Tensorboard： tensorboard --logdir=runs/image_example --port=8088 运行结果： 试想一下，一边训练...Tensorboard 中常用的 Scalar 和 Image，直方图、运行图、嵌入向量等，可以查看官方手册进行学习，方法都是类似的，简单好用。
import os import datetime import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection...ModelCheckpoint from keras.utils.vis_utils import plot_model from sklearn.cross_validation import KFold # **本地用matplotlib...= TensorBoard(log_dir='..../logs_kfold', # log 目录 # histogram_freq=1, # 按照何等频率（epoch）来计算直方图，...0为不计算 # batch_size=batch_size, # 用多大量的数据计算直方图
Matplotlib 是 Python 的绘图库。它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案，也可以和图形工具包一起使用。... 摩拳擦掌想做题试试手感的 一、导入 1.导入matplotlib库简写为plt import matplotlib.pyplot as plt 二、基本图表...'] plt.bar(x,y,tick_label = label); 8.绘制一个水平方向柱状图 plt.barh(x,y,tick_label = label); 9.绘制1000个随机值的直方图...='stepfilled', density=True) plt.show(); 11.在一张图中绘制3组不同的直方图，并设置透明度 x1 = np.random.normal(0, 0.8, 1000...ax.legend(lines[:2], ['line A', 'line B'], loc='upper right', frameon=False) # 创建第二组标签 from matplotlib.legend
/read/huaxiaozhuan-ai/333f5abdbabf383d.md 总结 本文主要是Matplotlib从入门到精通系列第1篇，本文介绍了Matplotlib的历史，绘图元素的概念以及Matplotlib...本系列的目的是可以完整的完成Matplotlib从入门到精通。...matplotlib简介 Matplotlib 是 Python 的绘图库。 Matplotlib 由 John D....同时 Matplotlib 也支持以脚本的形式嵌入到 IPython shell、Jupyter 笔记本、web 应用服务器中使用。...Matplotlib特点 官网：https://matplotlib.org/ Matplotlib: Visualization with Python Matplotlib is a comprehensive
它能够观测张量值分布的直方图随训练步骤的变化趋势。...五，可视化人工绘图 如果我们将matplotlib绘图的结果再 tensorboard中展示，可以使用 add_figure....注意，和writer.add_image不同的是，writer.add_figure需要传入matplotlib的figure对象。...t:torch.tensor([t]).float()) print(ds_train.class_to_idx) {'0_airplane': 0, '1_automobile': 1} %matplotlib...inline %config InlineBackend.figure_format = 'svg' from matplotlib import pyplot as plt figure = plt.figure
pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia conda install jupyter conda install matplotlib...TensorBoard conda install tensorboardX 二、TensorBoard 1....使用TensorBoardX TensorBoardX 是一个可以在PyTorch中使用TensorBoard的第三方库，可以使用它来记录训练过程中的损失、准确率、模型参数直方图等信息，并在TensorBoard...PyTorch内置的TensorBoard 从PyTorch 1.2版本开始，PyTorch也增加了内置的TensorBoard支持：可以使用torch.utils.tensorboard.SummaryWriter...启动TensorBoard服务 使用下述格式命令来启动TensorBoard（默认端口6006）： tensorboard --logdir=path_to_your_logs 例： tensorboard
参考链接： Python Matplotlib数据可视化 plot折线图 介绍 使用Python进行数据分析，数据的可视化是数据分析结果最好的展示方式，这里从Analytic Vidhya...强烈推荐：Analytic Vidhya Python数据可视化库 Matplotlib:其能够支持所有的2D作图和部分3D作图。能通过交互环境做出印刷质量的图像。...Seaborn：基于Matplotlib，seaborn提供许多功能，比如：内置主题、颜色调色板、函数和提供可视化单变量、双变量、线性回归的工具。其能帮助我们构建复杂的可视化。 ...EMPIDGenderAgeSalesBMIIncomeE001M34123Normal350E002F40114Overweight450E003F37135Obesity169E004M30139Underweight189E005F44117Underweight183E006M36121Normal80E007M32133Obesity166E008F26140Normal120E009M32133Normal75E010M36133Underweight40 作图 # -*- coding:UTF-8 -*- import matplotlib.pyplot...import seaborn as sns import numpy as np # 0、导入数据集 df = pd.read_excel('first.xlsx', 'Sheet1') # 1、直方图
，例如损失和准确性 可视化模型图（操作和图层） 查看权重，偏差或其他张量随时间变化的直方图 将embedding 投影到较低维度的空间 显示图像，文本和音频数据 分析TensorFlow程序 以及更多...使用以下命令检查系统上安装的TensorBoard的版本： tensorboard --version 4. 使用以下命令安装TensorBoard。...运行TensorBoard 要启动TensorBoard，我们需要在终端上运行tensorboard命令。...TensorBoard直方图和标量 我们可以添加到TensorBoard的下一个数据导入类型是数字数据。我们可以添加将随时间或epoch 显示的标量值。...我们还可以将值添加到直方图中以查看值的频率分布。 要添加标量和直方图，我们使用PyTorch SummaryWriter类提供的相应方法。
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