文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用: np.histogram从数组构建直方图

使用np.histogram从数组构建直方图是一种常见的数据分析和可视化方法。np.histogram是NumPy库中的一个函数，用于将一维数组划分为多个等宽的区间，并统计每个区间中元素的数量。

具体步骤如下：

  1. 导入NumPy库：在代码中导入NumPy库，以便使用其中的函数和方法。
代码语言：txt
复制
import numpy as np
  1. 创建数组：准备一个一维数组，该数组包含待分析的数据。
代码语言：txt
复制
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
  1. 构建直方图：使用np.histogram函数构建直方图，传入待分析的数组和要划分的区间数量作为参数。
代码语言：txt
复制
hist, bins = np.histogram(data, bins=5)
  1. 解读结果：np.histogram函数返回两个数组，hist和bins。hist数组包含每个区间中元素的数量，bins数组包含划分的区间边界值。
代码语言：txt
复制
print("直方图统计结果：", hist)
print("区间边界值：", bins)

输出结果如下：

代码语言：txt
复制
直方图统计结果： [2 2 2 2 2]
区间边界值： [ 1.   2.8  4.6  6.4  8.2 10. ]

在这个例子中，我们将数组data划分为5个区间，每个区间的宽度为2。直方图统计结果显示每个区间中有2个元素。区间边界值表示每个区间的范围。

直方图在数据分析和可视化中有广泛的应用场景，例如了解数据的分布情况、发现异常值、比较不同数据集之间的差异等。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

  • 数据分析与机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcaplusdb）
  • 数据仓库（https://cloud.tencent.com/product/dcdb）
  • 数据库 TencentDB（https://cloud.tencent.com/product/cdb）
  • 云服务器 CVM（https://cloud.tencent.com/product/cvm）
  • 云原生应用引擎 TKE（https://cloud.tencent.com/product/tke）
  • 云存储 CFS（https://cloud.tencent.com/product/cfs）
  • 人工智能平台（https://cloud.tencent.com/product/tia）
  • 物联网平台（https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer）
  • 移动开发平台（https://cloud.tencent.com/product/mpp）
  • 区块链服务（https://cloud.tencent.com/product/baas）
  • 元宇宙（https://cloud.tencent.com/product/vr）
相关搜索:使用gganimate构建堆叠直方图如何使用pandas python构建直方图子图从静态数组构建数组从二维数组python创建直方图从嵌套数组构建数组使用'For‘循环从多个表制作直方图使用Vue和AXIOS从API循环构建数组从普通javascript数组构建ImageData数组从平面数组构建树从jsonb字段构建jsonb数组从文本构建日期数组PHP使用变量构建数组使用循环构建对象数组如何使用嵌套的for循环以逆序从数组中的值打印直方图如何从构建组中筛选数组使用Javascript从<li class = 'bu'>的数据值构建数组使用bash从带有双引号的目录清单构建数组使用数组条目构建SQL语句Java -使用Scanner构建对象数组使用jBuilder构建复杂数组
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助？
有帮助
没帮助

相关·内容

数据科学 IPython 笔记本 8.8 直方图，分箱和密度

（也就是说，计算给定桶中的点数）而不显示它，那么np.histogram()函数是可用的： counts, bin_edges = np.histogram(data, bins=5) print(counts...我们首先定义一些数据 - 从多元高斯分布中抽取的x和y数组： mean = [0, 0] cov = [[1, 1], [1, 2]] x, y = np.random.multivariate_normal...(mean, cov, 10000).T plt.hist2d：二维直方图 绘制二维直方图的一种简单方法是使用 Matplotlib 的plt.hist2d函数： plt.hist2d(x, y, bins...此外，正如plt.hist在np.histogram中存在对应，plt.hist2d在np.histogram2d中也存在对应，可以按如下方式使用： counts, xedges, yedges = np.histogram2d...以下是在此数据上使用 KDE 的快速示例： from scipy.stats import gaussian_kde # 拟合大小为 [Ndim, Nsamples] 的数组 data = np.vstack

56020

    • 5种方法教你用Python玩转histogram直方图

    使用Numpy实现histogram 以上是使用纯Python来完成的简单直方图，但是从数学意义上来看，直方图是分箱到频数的一种映射，它可以用来估计变量的概率密度函数的。...恰巧，Numpy的直方图方法就可以做到这点，不仅仅如此，它也是后面将要提到的matplotlib和pandas使用的基础。 举个例子，来看一组从拉普拉斯分布上提取出来的浮点型样本数据。...，可直接使用np.histogram()或者np.bincount()。...，不存在histogram真正意义上的分箱 大的数组数据，并且你只是想要计算含有分箱的直方图（无可视化，纯数学计算） Numpy的np.histogram()和np.bincount()对于直方图的纯数学计算时非常有帮助的...，创建一个高度定制化可调节的直方图 推荐使用基于np.histogram()的Pyplot.hist()函数，被频繁使用，简单易懂。

    2K10

    opencv(4.5.3)-python(二十三)--直方图的寻找、绘制、分析

    翻译及二次校对：cvtutorials.com 目标 学习: • 使用OpenCV和Numpy函数寻找直方图 • 使用OpenCV和Matplotlib函数绘制直方图 • 你将看到这些函数：cv.calcHist...理论 那么什么是直方图？你可以把直方图看作是一种图，它可以让你对图像的灰度分布有一个整体的了解。它是一个在X轴上有像素值（范围从0到255，不一定），在Y轴上有图像中相应像素数的图。...从直方图中，你可以看到暗色区域比亮色区域多，中间色调（中间范围的像素值，例如127左右）的数量非常少。 寻找直方图 现在我们对什么是直方图有了一个概念，我们可以研究如何找到它。...例如，hist = np.bincount(img.ravel(),minlength=256) OpenCV函数比np.histogram()快（大约40倍）。所以请使用OpenCV函数。...你不需要使用calcHist()或np.histogram()函数来寻找直方图。请看下面的代码。

    79120

    【python opencv】直方图查找、绘制和分析

    那么直方图是什么？您可以将直方图视为图形或绘图，从而可以总体了解图像的强度分布。它是在X轴上具有像素值（不总是从0到255的范围），在Y轴上具有图像中相应像素数的图。 这只是理解图像的另一种方式。...从直方图中，您可以看到暗区域多于亮区域，而中间调的数量（中间值的像素值，例如127附近）则非常少。 寻找直方图 现在我们有了一个关于直方图的想法，我们可以研究如何找到它。...因此，让我们从示例图像开始。只需以灰度模式加载图像并找到其完整直方图即可。...2. numpy的直方图计算 Numpy还为您提供了一个函数np.histogram()。...您无需使用calcHist()或np.histogram()函数来查找直方图。

    1.3K20

    5种方法教你用Python玩转histogram直方图

    使用Numpy实现histogram 以上是使用纯Python来完成的简单直方图，但是从数学意义上来看，直方图是分箱到频数的一种映射，它可以用来估计变量的概率密度函数的。...恰巧，Numpy的直方图方法就可以做到这点，不仅仅如此，它也是后面将要提到的matplotlib和pandas使用的基础。 举个例子，来看一组从拉普拉斯分布上提取出来的浮点型样本数据。...，可直接使用np.histogram()或者np.bincount()。...，不存在histogram真正意义上的分箱 大的数组数据，并且你只是想要计算含有分箱的直方图（无可视化，纯数学计算） Numpy的np.histogram()和np.bincount()对于直方图的纯数学计算时非常有帮助的...，创建一个高度定制化可调节的直方图 推荐使用基于np.histogram()的Pyplot.hist()函数，被频繁使用，简单易懂。

    4.2K10

    用Java构建不规则数组：从入门到精通

    本文将介绍如何使用Java SE构建不规则数组，并且将重点讲解如何创建和操作不规则数组。...正文简介  不规则数组，也称为多维数组，是指包含不同长度的数组。在Java中，我们可以使用数组的数组来构建不规则数组。...不规则数组的长度可以是可变的，并且可以轻松地扩展或收缩，这是相对于传统数组的一个优点。源代码解析在Java中，我们可以使用数组的数组来构建不规则数组。...然后我们使用arr的数组来构建不规则数组。我们将第一个数组赋值为[1, 2]，第二个数组赋值为[3, 4, 5]，第三个数组赋值为[6, 7, 8, 9]。...全文小结  在本文中，我们介绍了如何使用Java SE构建不规则数组，并且重点讲解了如何创建和操作不规则数组。我们还介绍了不规则数组的应用场景、优缺点分析和类代码方法介绍。

    29222

    OpenCV 图像变换之 —— 直方图均衡化

    然而，累积密度可以应用于任何分布，原始分布的运行总和从负到正的范围。 我们可以使用累积分布函数将原始分布重新映射到均匀分布，只需查看原始分布中的每个y值，并查看在均衡分布中应该进行的位置。...如果矩阵不是空的，它必须是一个与图像大小相同的8位数组。 histSize, # 每个维度的直方图大小数组。...ranges[, # 每个维度中直方图面元边界的整数数组。 hist[, # 输出直方图 accumulate]]) # 积累标记。...# 这个特性使您能够计算几组数组的单个直方图，或者及时更新直方图。...]) hist_np2 = np.bincount(img.ravel(),minlength=256) cv2.equalizeHist() 灰度图的直方图均衡化 官方文档 函数使用 cv2

    55520

    OpenCV—python 颜色直方图与直方图均衡化

    文章目录 一、颜色直方图 1.1 使用opencv展示直方图 1.2 使用matplotlib绘制 二、直方图均衡化 2.1 全局直方图均衡化与自适应均衡化 2.2...使用查找表来拉伸直方图 2.3 直方图均衡化—RGB2YCrCb 2.4 直方图均衡化—RGB2YUV 一、颜色直方图 1.1 使用opencv展示直方图 函数 cv2.calcHist(image...RGB图像处理下差不多，请自行查阅资料 np.histogram() np.bincount() cv2.calcHist() import cv2 import numpy as np...matplotlib.pyplot.plot(hist,color)进行绘制 plt.hist(img.ravel(),hitsizes,ranges,color=) img.ravel()将原图像的array数组转成一维的数组...如下图：依次是原图；全局直方图均衡化；自适应直方图均衡化 2.2 使用查找表来拉伸直方图 在图像处理中，直方图均衡化一般用来均衡图像的强度，或增加图像的对比度。

    3K30

    手把手教你用Python画直方图：其实跟柱状图完全不同

    01 概述 直方图（Histogram），形状类似柱状图却有着与柱状图完全不同的含义。直方图牵涉统计学概念，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。...▲图2-58 直方图 通过直方图还可以观察和估计哪些数据比较集中，异常或者孤立的数据分布在何处。 首先，了解如下几个基本概念。...02 实例 直方图代码示例如下所示。...▲图2-59 代码示例2-45运行结果 代码示例2-45第2行使用quad ()方法通过定义矩形的四边边界绘制直方图，具体参数说明如下。...延伸阅读《Python数据可视化》 点击上图了解及购买 转载请联系微信：DoctorData 推荐语：从图形绘制、数据动态展示、Web交互等维度全面讲解Bokeh功能和使用，不含复杂数据处理和算法，深入浅出

    2.2K30

    Matplotlib 可视化进阶之PCA主成分分布图

    并且在图中添加了一个垂直于第一个主成分轴的直方图，以显示主成份轴上的分布。这个图可能看起来很简单(散点图和有方向的直方图)，其实不然，绘制这样的图也比较困难。...X0: 归一化的bins范围[0,1] X1: 拉伸箱子范围 [xmin, xmax] = [-16, 16] counts, bins = np.histogram(-Z1 @ PC1, bins=12...()是一个生成直方图的函数。...histogram(a, bins=10, range=None, weights=None, density=False) a是待统计数据的数组 bins指定统计的区间个数 range...是一个长度为2的元组，表示统计范围的最小值和最大值，默认值None，表示范围由数据的范围决定 weights为数组的每个元素指定了权值,histogram()会对区间中数组所对应的权值进行求和 density

    1K20

    【python opencv】二维直方图

    OpenCV中的二维直方图 它非常简单，并且使用相同的函数cv.calcHist()进行计算。 对于颜色直方图，我们需要将图像从BGR转换为HSV。（请记住，对于一维直方图，我们从BGR转换为灰度）。...Numpy中的二维直方图 Numpy还为此提供了一个特定的函数:np.histogram2d()。(记住，对于一维直方图我们使用了np.histogram())。...绘制二维直方图 方法1：使用 cv.imshow() 我们得到的结果是尺寸为80x256的二维数组。因此，可以使用cv.imshow()函数像平常一样显示它们。...方法2：使用Matplotlib 我们可以使用matplotlib.pyplot.imshow()函数绘制具有不同颜色图的2D直方图。它使我们对不同的像素密度有了更好的了解。...您可以使用GIMP等任何图像编辑工具进行验证。

    1.3K20

    从0开始学Golang之数组使用

    数组的长度可以是一个「常量表达式」，但是编译阶段的数组长度值必须是一个整数类型的值，不能是其他的类型。比如编译后的值是一个字符串的0("0"),这种是错误的。 数组的小标是从0开始的。...) ❝当数组是一个多维数组时，直接使用len(数组名)，计算的是顶层的长度 ❞ 赋值 数组名[下标] = 值 array := [4]int{1,2,3} array[3] = 100 比较 如果两个数组类型相同...b == c) // "true false false" d := [3]int{1, 2} fmt.Println(a == d) // 编译错误：无法比较 [2]int == [3]int 数组与函数的使用...func 函数名(形参名称 [数组长度]数组类型) 函数返回值 { // 函数体 } ❝形参中，函数的长度为可写 ❞ // 数组与函数的使用 func Function(arr [] int...) int { return len(arr) } Function([5]int{}) 排序 冒泡排序 // 从大到小进行排序 func BubbleSort() { array :=

    64230

    OpenCV系列之直方图-2：直方图均衡 | 二十七

    np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt img = cv.imread('wiki.jpg',0) hist,bins = np.histogram...现在我们找到最小的直方图值(不包括0)，并应用wiki页面中给出的直方图均衡化方程。但我在这里用过，来自Numpy的掩码数组概念数组。对于掩码数组，所有操作都在非掩码元素上执行。...您可以从Numpy文档中了解更多关于掩码数组的信息。...另一个重要的特征是，即使图像是一个较暗的图像(而不是我们使用的一个较亮的图像)，经过均衡后，我们将得到几乎相同的图像。因此，这是作为一个“参考工具”，使所有的图像具有相同的照明条件。...这是因为它的直方图不像我们在前面的案例中所看到的那样局限于特定区域（尝试绘制输入图像的直方图，您将获得更多的直觉）。 因此，为了解决这个问题，使用了自适应直方图均衡。

    1.1K10

    15: 直方图

    也可用Numpy的函数计算，其中ravel()函数将二维矩阵展平变成一维数组，之前有提到过： hist, bins = np.histogram(img.ravel(), 256, [0, 256])...clipboardErrorCopied 当然，也可以用前面计算出来的结果绘制： plt.plot(hist) plt.show()Copy to clipboardErrorCopied 从直方图上可以看到图片的大部分区域集中在...使用OpenCV的画线功能也可以画直方图，不过太麻烦了，有兴趣的可以看下官方示例：hist.py。...直方图均衡化 一副效果好的图像通常在直方图上的分布比较均匀，直方图均衡化就是用来改善图像的全局亮度和对比度。其实从观感上就可以发现，前面那幅图对比度不高，偏灰白。...小结 直方图是一种分析图像的手段。 cv2.calcHist()和numpy.bincount()均可用来计算直方图，使用Matplotlib绘制直方图。

    80620

    opencv(4.5.3)-python(二十五)--二维直方图

    OpenCV中的二维直方图 它非常简单，使用同一个函数cv.calcHist()来计算。对于颜色直方图，我们需要将图像从BGR转换为HSV。(记住，对于一维直方图，我们从BGR转换为灰度）。)...(记住，对于一维直方图，我们使用np.histogram()）。)...现在我们可以检查如何绘制这个颜色直方图。 绘制二维直方图 方法-1：使用cv.imshow() 我们得到的结果是一个大小为180x256的二维数组。...方法-2：使用Matplotlib 我们可以使用matplotlib.pyplot.imshow()函数来绘制带有不同颜色图谱的2D直方图。这可以让我们更好地了解不同的像素密度。...得到的直方图图像与这个颜色图相乘。他还使用了一些预处理步骤来去除孤立的小像素，从而得到了一个好的直方图。 我把它留给读者，让他们去运行这段代码，分析它，思考它。下面是该代码对上述相同图像的输出。

    53430

    直方图均衡 Histogram Equalization

    在横轴上表示亮度值从黑色到白色；在竖轴上表示某一亮度所累积的像素数量。这里的亮度值指的是灰度等级，范围一般从 0 到 255，0 表示黑色，255 表示白色。 ? 上面图片显示的是对比度差的两个例子。...这时候就需要用到直方图均衡(Histogram Equlization)来处理这种情况，简单过程如下图所示： ? 来自维基百科 简单来说，直方图均衡化是使用图像直方图对对比度进行调整的图像处理方法。...L 是图像中灰度级别的总数（通常为256），n 是图像中的像素总数，px(i) 实际上是像素值 i 的图像直方图，归一化为 [0,1]。 直方图均衡化的处理依赖于累积概率函数（cdf）的使用。...该处理方法的思想是使用原图像的累积分布函数来转换像素值。下面使用模拟图像的 cdf 来证明为什么可以使用 cdf 来当转换函数。 首先，记住我们的目标是希望像素值的分布从左图变为右图的均匀分布。...通常，还可以使用下面这个转换函数： ? 上面就是灰度图片的直方图均衡实现过程。简单概括就是对像素进行点操作（point operator），将原始像素值映射为另一个范围。

    2.5K30

    opencv(4.5.3)-python(二十四)--直方图均衡化

    np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt img = cv.imread('wiki.jpg',0) hist,bins = np.histogram...这就是直方图均衡化的作用。 现在我们找到直方图的最小值（不包括0），然后应用wiki页面中给出的直方图均衡化公式。但我在这里使用了Numpy中的掩膜数组概念。...对于掩膜数组，所有的操作都是在非掩膜的元素上进行的。你可以从Numpy关于掩膜数组的文档中读到更多关于它的信息。...它的输入是灰度图像，输出是我们的直方图均衡化图像。 下面是一个简单的代码片段，显示了它在我们使用的同一图像上的用法。...维基百科关于直方图均衡化的页面[1] 2. Numpy中的掩膜数组[2] 还可以查看这些关于对比度调整的SOF问题。 1. 我如何在OpenCV中用C语言调整对比度？[3] 2.

    1.1K30

    直方图与核密度估计

    技术背景 直方图是一种经常被用于统计的图形表达形式，简单来说它的功能就是用一系列的样本数据，去分析样本的分布规律。...而直方图跟核密度估计（Kernel Density Estimation，KDE）方法的主要差别在于，直方图得到的是一个离散化的统计分布，而KDE方法得到的是一个连续的概率分布函数。...这里主要用Python实现一个简单的KDE函数的功能，也顺带介绍一下Numpy和Matplotlib中关于直方图的使用方法。...制备样本 在使用直方图和KDE前，我们需要先制备一些样本，这里可以使用Numpy生成一些随机数，便于测试，例如均匀随机数，其概率密度为： f(x)=\left\{ \begin{matrix} \frac...= np.random.normal(0, 1, (10000, )) 这个采样表示从 \mu=0, \sigma=1 的条件下对高斯函数进行采10000个样本点，也就是正态分布。

    18810
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券