情境引入 我们在做机器学习相关项目时,常常会分析数据集的样本分布,而这就需要用到直方图的绘制. 在Python中可以很容易地调用matplotlib.pyplot的hist函数来绘制直方图.不过,该函数参数不少,有几个绘图的小细节也需要注意. 首先,我们假定现在有个联邦学习的项目情景.我们有一个样本个数为15的图片数据集,样本标签有4个,分别为cat, dog, car, ship.这个数据集已经被不均衡地划分到4个任务节点(client)上,如像下面表示: N_CLIENTS = 3 num_

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

用matplotlib.pyplot的subplots命令可以很方便的画对称的子图,但是如果要画非对称的子图(如下)就需要用GridSpec命令来控制子图的位置和大小: 而上图的结构可以用一下两种方式画: import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.gridspec import GridSpec fig = plt.figure(1) gs = GridSpec(3, 3) ax1 = plt.subplot(gs[0, :]) ax2 =

1.subplot布局 subplot(nrows, ncols, index, **kwargs) subplot(pos, **kwargs) subplot(ax) x=[1,2,3] values = [10, 15, 25] p1=plt.subplot(221) plt.bar(x, values) p1.set_ylabel('yy') p1.set_title('p1') plt.subplot(222) plt.scatter(x, values) plt.subplot(22

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)

1 问题描述 matploglib 能够绘制出精美的图表, 有些时候, 我们希望把一组图放在一起进行比较, 有没有什么好的方法呢? matplotlib 中提供的 subplot 可以很好的解决这个问题 2 subplot函数介绍 matplotlib下, 一个 Figure 对象可以包含多个子图(Axes), 可以使用 subplot() 快速绘制, 其调用形式如下 : subplot(numRows, numCols, plotNum) 1 图表的整个绘图区域被分成 numRows 行和 n

一.Matplotlib介绍 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形.通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等.Matplotlib使用NumPy进行数组运算,并调用一系列其他的Python库来实现硬件交互. 二.常用示例 环境:Jupyter(1.0.0) Ubuntu安装Jupyter Notebook 1.折线图 %matplotlib i

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

一.Matplotlib介绍 Matplotlib是一个Python的2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形.通过Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,折线图.散点图.柱状图.饼图.直方图.子图等.Matplotlib使用NumPy进行数组运算,并调用一系列其他的Python库来实现硬件交互. 二.绘图示例 环境:Python(3.5.2).Jupyter(1.0.0) Ubuntu安装Jupyter Notebook 1.折线图 %m

-----------------------------------------------------------Matplotlib:绘图和可视化------------------------------------------------------------------------------    Matplotlib:---------------------------------------------------是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包    一:

目录 Matplotlib基本使用简介 1. Matplotlib简介 2. Matplotlib操作简介 Matplotlib基本使用简介 1. Matplotlib简介   Matplotlib是Python的一个2D图形库,能够生成各种格式的图形(诸如折线图,散点图,直方图等等),界面可交互(可以利用鼠标对生成图形进行点击操作),同时该2D图形库跨平台,即既可以在Python脚本中编码操作,也可以在Jupyter Notebook中使用,以及其他平台都可以很方便的使用Matplotlib图

目录 一.    Matplotlib介绍    1 二.    初级绘制    1 1.    绘图简介    1 2.    在上面的过程中,主要就是下面三个元素:    1 三.    2D各种图形绘制    1 1.    简单案例剖析    2 2.    除了折线图,怎样绘制其他图?    2 四.    2D图像绘制    3 1.    线型图    3 2.    柱形图    4 3.    散点图    5 4.    饼状图    6 5.    量场图    7 6. 

一.简单介绍Matplotlib 1.Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包 2.安装方法:pip install matplotlib 3.引用方法:import matplotlib.pyplot as plt 4.绘图函数:plt.plot() 5.显示图像:plt.show() 二.Matplotlib:plot函数 1.plot函数:绘制折线图 线型linestyle(-,-.,--,..) 点型marker(v,^,s,*,H,+,x,D,o,…) 颜色

Matplotlib:绘图和可视化 Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包. 安装方法:pip install matplotlib 引用方法:import matplotlib.pyplot as plt 绘图函数:plt.plot() 显示图像:plt.show() Matplotlib:plot函数 plot函数:绘制折线图 线型linestyle(-,-.,--,..) 点型marker(v,^,s,*,H,+,x,D,o,…) 颜色color(b,g,r,