使用 Matplotlib Matplotlib 中有直方图绘制函数:matplotlib.pyplot.hist()它可以直接统计并绘制直方图.你应该使用函数 calcHist() 或 np.histogram()统计直方图. 1 使用pyplot.hist() 显示灰度图像直方图,代码如下: import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread() plt.hist(img.ra…

NumPy - 使用 Matplotlib 绘制直方图 NumPy 有一个numpy.histogram()函数,它是数据的频率分布的图形表示. 水平尺寸相等的矩形对应于类间隔,称为bin,变量height对应于频率. numpy.histogram() numpy.histogram()函数将输入数组和bin作为两个参数. bin数组中的连续元素用作每个bin的边界. import numpy as np a = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,5…

代码: def drawBar(): xticks = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']#每个柱的下标说明 gradeGroup = {'A':200,'B':250,'C':330,'D':400,'E':500}#用于画图的频率数据 #创建柱状图 #第一个参数为柱的横坐标 #第二个参数为柱的高度 #参数align为柱的对齐方式,以第一个参数为参考标准 plt.bar(range(5), [gradeGroup.get(xtick, 0) for xtick in xtick…

在使用pyplot绘制直方图的时候我发现了一个问题,在给函数.hist()传参的时候,如果传入的组数不是刚刚好(就是说这个组数如果是使用(最大值-最小值)/组距计算出来,而这个数字不是整除得来而是取整得来的话),图像就会产生偏移现象. 看下面这段代码:绘制IMDB排行前1000电影的时长分布直方图 # coding=utf-8 from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd # 数据准备 file_path = "./IMDB-M…

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'. 'barstacked'.'step'和'stepfi…

直方图用于展示数据的分布情况,x轴是一个连续变量,y轴是该变量的频次. 下面利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://datasets.flowingdata.com/crimeRatesByState2005.csv 以下是这个数据文件的前5行: state murder forcible_rape robbery aggravated_assault \ 0 United States 5.6 31.7 140.7 291…

1.知识点 1.通过数据和组距得到组数 2.使用plt.hist(数据,组数)绘制频数直方图:使用plt.hist(数据,组数,normed=True)绘制频率直方图 3.使用plt.xticks(a,b)设置x轴刻度.其中a表示刻度距离,b表示刻度描述(b可以不写) 4.plt.grid() 显示网格 5.plt.show()显示图像 2.案例 # coding=utf-8 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import…

  # coding=utf-8 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager a=[131, 98, 125, 131, 124, 139, 131, 117, 128, 108, 135, 138, 131, 102, 107, 114, 119, 128, 121, 142, 127, 130, 124, 101, 110, 116, 117, 110, 128, 128, 115, 9…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt mu,sigma = 2,0.5 v = np.random.normal(mu,sigma,10000) plt.hist(v,bins=50,density=1) plt.show() import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt mu,sigma = 2,0.5 v = np.random.normal(mu,sigma,10000)…

Matplotlib有两种接口,一种是matlab风格接口,一种是面向对象接口.在这里,统一使用面向对象接口.因为面向对象接口可以适应更复杂的场景,在多图之间进行切换将变得非常容易. 首先导入matplotlib:from matplotlib import pyplot as plt.plt是最常用的接口. 一. 创建图像和坐标轴 fig=plt.figure()   ---   创建图像 ax=plt.axes()   ---   创建坐标轴 在matplotlib中,可以把figure看成…