使用python绘制带文本的直方图 - 腾讯云开发者社区

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Python matplotlib绘制直方图

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。...二、数据准备说明了直方图和柱状图的区别，开始准备实现直方图，为了与柱状图进行对比，本篇文章使用上一篇文章相同的数据。...当组距设置为1时，为了将每组直方图的正中心与x轴刻度对应上，可以使用numpy中的arange函数修改组数，设置bins，使直方图向左偏移0.5。...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。...绘制多张直方图时，大部分代码是在解析数据，用到的方法也都是与绘制单张图像时对应的，为了避免过于冗余，使用了循环结构。

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Python：matplotlib绘制直方图

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

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Python绘制hist直方图使用手册

对于初学python绘图的小伙伴来说，彻底弄清hist直方图绘制需要花费较多时间。本文旨在让你花最少的时间，彻底弄懂hist函数原理和绘制方法。本文目录什么是直方图？...二、matplotlib.pyplot.hist参数详解在python中用matplotlib.pyplot.hist函数绘制直方图，本小节详细阐述该函数的常用参数。...若为True，则绘制频率分布直方图，若为False，则绘制频数分布直方图。 weights：与x形状相同的权重数组。将x中的每个元素乘以对应权重值再计数。...当图中有多个数据集时使用该参数，若取值为True，则输出数据集累计堆叠的结果，若取值为False，则多个数据集柱子并排排列。...若为True，则绘制频率分布直方图，若为False，则绘制频数分布直方图。

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Python+pyplot绘制带文本标注的柱状图

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成测试数据 x = np.linspace(0, 10, 10) y = 11-x # 绘制柱状图...plt.bar(x, y) # 循环，为每个柱形添加文本标注 # 居中对齐 for xx, yy in zip(x,y): plt.text(xx, yy+0.1, str(yy), ha='

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分布（一）利用python绘制直方图

分布（一）利用python绘制直方图直方图（Histogram）简介直方图直方图主要用来显示在连续间隔（或时间段）的数据分布，每个条形表示每个间隔（或时间段）的频率，直方图的总面积等于数据总量。...ax.hist(df["sepal_length"], edgecolor="black") plt.show() 直方图定制多样化的直方图自定义直方图一般是结合使用场景对相关参数进行修改，并辅以其他的绘图知识...通过seaborn绘制多样化的直方图 seaborn主要利用displot和histplot绘制直方图，可以通过seaborn.displot[1]和seaborn.histplot[2]了解更多用法...同样的jointplot也有很多参数可以自定义，并且可以使用更为灵活的JointGrid。...和matplotlib的hist可以快速绘制直方图，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的直方图来适应相关使用场景。

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利用Python绘制直方图和散点图

1 问题利用python如何绘制直方图和散点图。...matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 正常显示负号data = np.random.randn(10000) # 随机生成（10000），服从正态分的布数据...# data——必选参数，绘制数据# bins——直方图长条形状数目，可选项，默认为10# facecolor——长条颜色# edgecolor——长条边框颜色# alpha——透明度# width——...149, 174, 184, 193, 198, 202, 200]plt.scatter(x, y, c='r') # x,y值，点颜色plt.show()运行结果（1）（2） 3 结语对于用python...进行绘制直方图和散点图。

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技术|直方图的绘制——R语言&Python篇

昨天我们介绍了使用Excel进行直方图的绘制，今天我们来介绍R语言和Python下的绘制方法。 ?...R语言篇首先我们来介绍R语言下的直方图绘制，因为R语言是专门用于的统计分析软件，所以在不调用任何包的情况下就可以进行直方图的绘制。...为了便于理解（对初学者来说好看不好看的问题可以缓一缓再说），本次教程中的直方图绘制就采用不加载包的形式进行绘制，数据还是采用和昨天一样的实例数据。完整的绘制代码如下： ? ?...相对于R来说，我们在Python中进行直方图的绘制要略复杂一点，需要调用matplotlib这个第三方库进行绘制。...总结 R&Python VS Excel 结合昨天的内容，大家已经发现了，在R和Python中，绘制直方图的时候，我们并不需知道数据的取值范围情况，软件会帮我们自动分好组。

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matlab中直方图的定义_matlab绘制直方图

说明:对于格式(1) ,显示图像I 的直方图,n 为灰度级数目,灰度图像的缺省值为256 ,黑白图像缺省值为2 ;对于格式(2) ,J 返回调色板为map 的图像I 的直方图;对格式(3) ,返回图像...I 的每个灰度上的像素点数目;格式(4) 对图像I 均衡化处理,n 表示灰度级数目,缺省值为64 ;格式(5) 对调色板为map 的灰度图像均衡化处理,返回有n 级灰度的图像;格式(6) 对图像I...( I ,256) ; %显示原始图像直方图, 灰度级为256 tit le(′原始图像直方图′) ; %直方图均衡化处理 J = histeq( I ,32) ; %均衡化处理为灰度级为32 的直方图...tit le(′规定化后图像′) ; figure , imhist ( L) ; tit le(′规定化后图像直方图′) ; 程序实现的图像如图1～7 所示,其中图1 和图2 为原始图像及其直方图,...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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【python opencv】直方图查找、绘制和分析

您可以看到图像及其直方图。（请记住，此直方图是针对灰度图像而非彩色图像绘制的）。直方图的左侧区域显示图像中较暗像素的数量，而右侧区域则显示明亮像素的数量。...因此，尽可能使用OpenCV函数。现在我们应该绘制直方图，但是怎么绘制？绘制直方图有两种方法， 1. 简短的方法：使用Matplotlib绘图功能 2....稍长的方法：使用OpenCV绘图功能 1. 使用Matplotlib Matplotlib带有直方图绘图功能：matplotlib.pyplot.hist() 它直接找到直方图并将其绘制。...使用 OpenCV 好吧，在这里您可以调整直方图的值及其bin值，使其看起来像x，y坐标，以便您可以使用cv.line()或cv.polyline()函数绘制它以生成与上述相同的图像。...OpenCV-Python2官方示例已经提供了此功能。检查示例/python/hist.py中的代码。掩码的应用我们使用了cv.calcHist()来查找整个图像的直方图。

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OEEL图表——进行直方图绘制histogram函数的使用

简介本文将使用histogram函数来进行数据分析。直方图是一种用于可视化数据分布的图表。它可以帮助我们理解数据的集中程度、偏移程度和分散程度。以下是直方图的一些主要作用： 1....展示数据分布：直方图可以将数据按照不同区间进行分组，并以柱状图的形式呈现。通过观察直方图的形状和高低，我们可以了解数据在不同区间内的分布情况。 2. 检测异常值：直方图可以帮助我们发现数据中的异常值。...异常值往往会导致直方图在某一区间内出现明显的峰值或者缺口。通过观察直方图，我们可以发现这些异常值并进行进一步的分析。 3. 判断数据分布的偏度和峰度：直方图的形状可以反映数据的偏度和峰度。...偏度指的是数据分布的对称性，而峰度指的是数据分布的尖锐程度。通过观察直方图的形状，我们可以初步判断数据的偏度和峰度。 4. 比较数据分布：直方图可以用来比较不同数据集的分布情况。...通过将多个直方图进行重叠或并列显示，我们可以直观地比较数据集之间的差异和相似性。总的来说，直方图是一种简单而有效的数据分析工具，可以帮助我们了解和解释数据的分布特征。

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Python数据分析入门（十五）：绘制直方图

Python爬虫、数据分析、网站开发等案例教程视频免费在线观看 https://space.bilibili.com/523606542 Python学习交流群：1039649593 直方图(Histogram...直方图是数值数据分布的精确图形表示。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。绘制直方图：直方图的绘制方法，使用的是plt.hist方法来实现，这个方法的参数以及返回值如下：参数： x：数组或者可以循环的序列。...直方图将会从这组数据中进行分组。 bins：数字或者序列（数组/列表等）。如果是数字，代表的是要分成多少组。如果是序列，那么就会按照序列中指定的值进行分组。...density：默认是False，如果等于True，那么将会使用频率分布直方图。每个条形表示的不是个数，而是频率/组距（落在各组样本数据的个数称为频数，频数除以样本总个数为频率）。

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如何在CDSW中使用R绘制直方图

1.文档编写目的 ---- Cloudera的新产品CDSW（Cloudera Data Science Workbench）集成了R、Scala、Python2、Python3等语言进行统计和数据分析...本文档主要讲述如何在CDSW中使用R语言绘制直方图和饼图，并使用Hive数仓作为数据源。...文件 [513wpbc23f.jpeg] [o7z3kp7h2k.png] [xss6nl7z7g.jpeg] 3.编写R绘制直方图代码 ## 加载R运行依赖包 library(ggplot2) library...，如果使用hive jdbc则加载相应的依赖包 impalajdbc.class.path = list.files(path=c("/driver/impalajdbc"), pattern="jar...挚友不肯放，数据玩的花！温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 ---- 推荐关注Hadoop实操，第一时间，分享更多Hadoop干货，欢迎转发和分享。

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Python绘制直方图案例一则

参考代码：运行结果：

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技术|直方图的绘制——Excel篇

直方图是什么东西这个话题在上一节有讲到，并且我们还介绍了一下如何安装包，做了这么多铺垫，终于要到绘制直方图的时候啦~ [miowg0sah6.jpeg] 数据准备为了方便展示，我们准备一组0-100之间随机数...[0j9bf24ivx.png] 如果点开确定我们可以看到，直方图的绘制需要我们给两组数据——输入区域和接收区域。...： [hmvb06y3u1.png] 总结使用Excel进行直方图的绘制总体来说操作比较简单，但是实际操作起来的时候我们可能会遇到这么一个问题：在数据量特别大的时候，我们绘制之前并不知道应该如何分组！...对此，建议大家在进行直方图绘制之前先务必先做一个描述性统计，看看数据的取值范围和基本的分布形态，才好确定绘制直方图的分组组数和组距。...[2sekdjwt5s.png] 对于直方图绘制的问题，Python和R的绘制就要更加容易一些了，具体的操作我们下次再讲。

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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...所以请使用OpenCV函数。现在我们应该绘制直方图，但如何绘制呢？绘制直方图有两种方法可以做到这一点。...使用Matplotlib Matplotlib有一个直方图绘制函数：matplotlib.pyplot.hist() 它直接找到直方图并绘制出来。...使用OpenCV 我们可以将直方图的值和它的bin值调整成x，y坐标的样子，这样你就可以用cv.line()或cv.polyline()函数来绘制它，生成与上面相同的图像。...这在OpenCV-Python2官方样本中已经有了。请查看样本/python/hist.py中的代码。掩膜的应用我们用cv.calcHist()来寻找全图的直方图。

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Python绘制带标记和箭头的树结构

本文要点在于Python扩展库matplotlib的text()方法与annotate()的使用。...plt.figure(1, figsize=(8,8)) ax = plt.subplot(111) def drawNode(text, startX, startY, endX, endY, ann): #绘制带箭头的文本...", fc="r") ) #在箭头中间位置标记数字 ax.text((startX+endX)/2, (startY+endY)/2, str(ann)) #绘制树根...dict(boxstyle="square,pad=0.3", fc="cyan", ec="b", lw=2) ax.text(0.5, 0.97, 'A', bbox=bbox_props) #绘制其他节点

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使用 matplotlib 绘制带日期的坐标轴

使用 matplotlib 绘制带日期的坐标轴源码及参考链接效果图 [运行结果] 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import...plt.subplots() """生成数据""" beginDate = '2012-01-01' endDate = '2018-01-01' # 将日期字符串转化为数字（从1970-01-01算起的天数差...data['value'] = y ax.plot('date', 'value', data=data) # ax.plot(data['date'], data['value']) # 与前一行是等效的...ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%Y-%m")) # 设置横坐标轴的范围 datemin = np.datetime64(data...（旋转）使得每个字符串有足够的空间而不重叠 fig.autofmt_xdate() plt.show() 代码中使用到的类简单介绍一下，具体参数或用法可以点击查看。

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Python中使用Opencv-python库绘制直线、矩形、圆、文本

Python中使用Opencv-python库绘制直线、矩形、圆、文字在Python中使用Opencv-python绘制直线、矩形、圆、文本非常简单，分别使用到line、rectangle、circle...中使用Opencv-python库绘制直线、矩形、圆、文本的示例代码 python示例代码如下： import cv2 import numpy as np img = np.zeros((512,...512, 3), np.uint8) # 构造高512，宽512, 3通道的Numpy数组 # img = np.zeros((1000, 512, 3), np.uint8) # 高为1000，...[1], img.shape[0]), (0, 255, 0), 3) # 在图像左上角原点(0,0)到右下角画一条绿色的直线，线条厚度为3 cv2.rectangle(img, (0, 0), (250...(255, 255, 0), 5) # 以(400,50)为中心，绘制半径为30的圆，颜色为青色（绿＋蓝＝青（Cyan)） cv2.putText(img, "OpenCV", (350, 300

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Excel按条件筛选、去除数据并绘制直方图：Python

本文介绍基于Python语言，读取Excel表格文件数据，以其中某一列数据的值为标准，对于这一列数据处于指定范围的所有行，再用其他几列数据的数值，加以数据筛选与剔除；同时，对筛选前、后的数据分别绘制若干直方图...在这一过程中，我们还希望绘制在数据删除前、后，这4列（也就是blue_dif、green_dif、red_dif与inf_dif这4列）数据各自的直方图，一共是8张图。...、red_original和inf_original的新Series中，这些数据为我们后期绘制直方图做好了准备。 ...这里需要注意，如果我们不给出p =[0.9, 0.1]这样的概率分布，那么程序将依据均匀分布的原则随机选取数据。最后，我们使用dropna函数，删除包含NaN值的行，从而得到筛选处理后的数据。...紧接着，使用Matplotlib创建直方图来可视化原始数据和处理后数据的分布；这些直方图被分别存储在8个不同的图形中。

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Python中gdal实现多幅栅格影像批量绘制直方图

现需要对多幅栅格数据文件进行直方图绘制，具体绘制内容即各栅格图像像素数值的分布情况；所有栅格数据都保存在同一目标路径下，且均为.tif格式；而目标路径下具有其它非.tif格式的文件，以及不需要进行直方图绘制的....tif格式文件，因此需要在绘制前对目标路径下的文件列表加以筛选，只保留需要绘制直方图的栅格文件。 ...在这里，由于不需要绘图的.tif文件均以MCD开头，因此直接通过字符串截取的方式将其加以剔除即可；大家在上述代码的实际运用过程中按照个人需求进行筛选即可。接下来，开始直方图的绘制。...在这里我选择了将几幅直方图以子图的形式绘制在一个总图中，因此需要借助sub_plot_num进行循环；随后，对筛选后的图层进行读取，并将栅格数据转换为Array形式，这一部分具体可以参考这篇文章（https...://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/118878435），本文就不再赘述；最后，利用plt.hist()函数进行直方图的绘制即可。

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