如何在ggplot2中绘制伽玛分布

在ggplot2中绘制伽玛分布可以通过以下步骤实现：

首先，确保已经安装了ggplot2包。如果没有安装，可以使用以下命令安装：

install.packages("ggplot2")

导入ggplot2包：

library(ggplot2)

创建一个数据框，包含伽玛分布的概率密度函数的值。可以使用以下代码创建一个数据框：

x <- seq(0, 10, by = 0.1)  # 设置x轴的取值范围和步长
y <- dgamma(x, shape = 2, rate = 1)  # 计算伽玛分布的概率密度函数的值
data <- data.frame(x, y)  # 创建数据框

使用ggplot函数创建一个绘图对象，并指定数据框作为数据源：

plot <- ggplot(data, aes(x = x, y = y))

添加一个几何对象，使用geom_line函数绘制伽玛分布的曲线：

plot <- plot + geom_line()

可以进一步自定义绘图，例如添加标题、坐标轴标签等：

plot <- plot + labs(title = "Gamma Distribution", x = "X", y = "Density")

最后，使用print函数打印出绘图结果：

print(plot)

这样就可以在ggplot2中绘制伽玛分布了。对于更复杂的绘图需求，可以进一步探索ggplot2的文档和函数。

相关·内容

图像增强简介

我们可以根据灰度值的大小将具有相同灰度值的像素分组到同一组中，并绘制每个灰度值中包含的像素数以获得直方图。...• 将累积直方图应用于图像像素的值 06.伽马校正伽玛校正是对图像的非线性操作，用于检测图像信号部分和浅色部分中的暗色，并增加二者的比率以提高图像对比度效果。...为了纠正这种差异，当保存由以下内容确定的图像时，相机将自动对数据进行伽玛校正：其中，γ仍然是显示器的伽玛值。监视器显示图像时，由监视器的伽玛值引起的错误被抵消。...显示器的伽玛值越高，图像越暗。...我们直接使用存储在图片中的颜色数据，然后最终输出到屏幕时，再次手动执行伽玛校正，这将导致纹理太亮，因为我们执行了两次伽玛校正。伽玛校正的示例参考文献 1.

7113 0

十六.图像的灰度非线性变换之对数变换、伽马变换

对应的对数函数曲线如图 ---- 三.图像灰度伽玛变换伽玛变换又称为指数变换或幂次变换，是另一种常用的灰度非线性变换。...图像灰度的伽玛变换一般表示如公式所示：当γ>1时，会拉伸图像中灰度级较高的区域，压缩灰度级较低的部分。当γ<1时，会拉伸图像中灰度级较低的区域，压缩灰度级较高的部分。...Python实现图像灰度的伽玛变换代码如下，主要调用幂函数实现。...output_img = np.uint8(output_img+0.5) return output_img #读取原始图像 img = cv2.imread('test.png') #绘制伽玛变换曲线...', img) cv2.imshow('Output', output) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 下图表示经过伽玛变换处理后的效果图，伽马变换对于图像对比度偏低

1.1K2 0

机器学习之数据之美

改用这个主要原因为：绘制图形方便显示，而在pycharm中弹出多张图来就有点受不了了，在Jupter中为浏览器交互式操作，直接显示，非常方便。...绘制单变量分布，单变量分布distplot()函数，默认使用柱状图hisogram来绘制，并提供一个适配的核密度估计(KDE) # 产生制定分布的数集(默认是标准正态分布) data = np.random.normal...【拟合参数分布】拟合参数分布，distplot的fit参数,控制拟合的参数分布图形 distplot可以绘制很多分布,函数内部涵盖了大量的分布函数, 可以用来近似拟合数据.这对于熟悉统计的人来说十分有用...伽玛分布（Gamma Distribution）是统计学的一种连续概率函数。这里采用distplot使用fit参数去拟合绘制伽玛分布。...伽玛图注意将kde关闭，否则两个图绘制到一张图中，不容易区分！ sns.distplot(x,kde=False,fit=stats.gamma) ?

1.3K3 0

Matlab建立SVM，KNN和朴素贝叶斯模型分类绘制ROC曲线

将第一象限和第三象限中的点标记为属于正类别，而将第二象限和第二象限中的点标记为负类。...auc1auc2auc1 = 0.9518 auc2 = 0.9985 伽玛设置为0.5时曲线下的面积大于伽玛设置为1时曲线下的面积。这也证实了伽玛参数值为0.5会产生更好的结果。...为了直观比较这两个伽玛参数值的分类性能。绘制分类树的ROC曲线加载样本数据。 load fisheriris 列向量 species由三种不同物种的鸢尾花组成。...绘制逐点置信区间。 errorbar(X,Y(:,1),Y(:,1)-Y(:,2),Y(:,3)-Y(:,1)); 不一定总是可以控制误报率（FPR，X 此示例中的值）。...Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 6.r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现 7.在R语言中实现Logistic逻辑回归 8.python用线性回归预测股票价格 9.R语言如何在生存分析与

2.8K2 0

概率论基础 - 15 - 伽马分布

本文记录伽马分布。整数次数的伽马分布若事件服从泊松分布，泊松分布参数为\lambda，则事件第i 次发生和第i+k 次发生的时间间隔t的分布为伽玛分布。...期望 \mathbb{E}[t]=\frac{k}{\lambda} 方差 \operatorname{Var}[t]=\frac{k}{\lambda^{2}} 上面的定义中 k 必须是整数。...也可以反过来说，伽马分布是n个独立的指数分布随机变量的和。...伽马函数伽玛函数（Gamma Function）作为阶乘的延拓，是定义在复数范围内的亚纯函数，通常写成 \Gamma(x) 。在x取值为正整数时与阶乘是统一的。...在实数域上伽玛函数定义为: \Gamma(x)=\int_{0}^{+\infty} t^{x-1} e^{-t} \mathrm{~d} t(x>0) 在复数域上伽玛函数定义为: \Gamma(z)=

7.2K2 0

统计中的各种分布

如某一服务设施在一定时间内受到的服务请求的次数，电话交换机接到呼叫的次数、汽车站台的候客人数、机器出现的故障数、自然灾害发生的次数、DNA序列的变异数、放射性原子核的衰变数、激光的光子数分布等等，参数λ...T分布：根据中心极限定理，只要样本量足够大，统计量的抽样分布（如样本均值）将遵循正态分布。但是样本量有时很小，并且我们通常不知道总体的标准偏差。...+Xn)服从伽玛分布，即 Y~Gamma(α , β)，其中α = n, β = λ。这里的 λ 是连续发生事件的平均发生频率。指数分布是伽玛分布α = 1的特殊情况。...伽玛分布解决的问题是“要等到n个随机事件都发生，需要经历多久时间”。所以，伽玛分布可以看作是n个指数分布的独立随机变量的加总： ? ?...这里a=n, 当a=1时，伽马分布就是指数分布，所以伽马分布就是n个指数分布的和。伽马分布期望和方差： ?

2K2 0

QQ图和PP图

他们可以检验的分布图包括：β分布，t分布、卡方分布、伽马分布、正态分布、均匀分布等等。 Q-Q图：一种通过画出分位数来比较两个概率分布的图形方法。...图中的点（x,y)对应的是第一个分布的分位数和第二个分布相同的分位数。...P-P图：是根据变量的累积比例与指定分布的累计比例之间的关系绘制的图形。通过P-P图可以检验数据是否符合指定的分布，当符合是，图中各点近似的呈现一条直线。...numbers sampled with rnorm() against normal distribution > qqnorm(x) > qqline(x) image.png 通过CircStats包绘制...P-P图 library(CircStats) pp.plot(x) image.png 用ggplot2绘制Q-Q图 library(ggplot2) df <-data.frame(x=rnorm

2.3K3 0

理解高斯混合模型中期望最大化的M-Step

在数据方面，我们可以绘制（x，y）样本/点的数组，并查看它们如何形成簇。...，小写伽玛，J，N，x和i：EM中的核心任务是为每个群集优化三组参数，或者“对于每个j，优化w（?）...，我们将“大写伽玛”除以特征总数。从更早的时候开始，我们就知道每个聚类j的大写伽玛只是将给定聚类的每个样本的分配值相加的结果（该数字之和不等于1）。如下图所示 ?...，不是像我们之前那样将所有小写伽玛加到一个小写伽玛中，而是对每个聚类j和每个样本i将小写伽玛与特征x进行矩阵乘法。如下图所示 ?...例如，一些关键的理解，如发音的希腊符号和应用它们的操作与NumPy是重要的，以掌握总体概念。

7862 0

数据挖掘学习小组之（概率分布）

如职工人数、工厂数、机器台数等。...连续变量概率分布均匀分布在概率论和统计学中，均匀分布也叫矩形分布，它是对称概率分布，在相同长度间隔的分布概率是等可能的。...指数分布在概率理论和统计学中，指数分布（也称为负指数分布）是描述泊松过程中的事件之间的时间的概率分布，即事件以恒定平均速率连续且独立地发生的过程。这是伽马分布的一个特殊情况。...伽玛分布伽玛分布（Gamma Distribution）是统计学的一种连续概率函数，是概率统计中一种非常重要的分布。“指数分布”和“χ2分布”都是伽马分布的特例。...plt.plot(x,y)#绘制0到20的卡方分布曲线,给定自由度为4 plt.fill_between(x,y,alpha=0.15) #填充曲线 plt.title(u'卡方分布:自由度为四')

7061 0

常用连续型分布介绍及R语言实现

作者：张丹(Conan), 程序员Java,R,PHP,Javascript blog: http://blog.fens.me 随机变量在我们的生活中处处可见，如每日天气，股价涨跌，彩票中奖等，这些事情都是事前不可预言其结果的...3. γ(伽玛)分布伽玛分布(Gamma)是著名的皮尔逊概率分布函数簇中的重要一员，称为皮尔逊Ⅲ型分布。它的曲线有一个峰，但左右不对称。伽玛分布中的参数α，称为形状参数，β称为尺度参数。 ?...伽玛函数为： ? 伽玛函数是阶乘在实数上的泛化。 1). 概率密度函数 ?...以样本数据的累计频数分布与特定理论分布比较，若两者间的差距很小，则推论该样本取自某特定分布族。该检验原假设为H0:数据集符合伽玛分布，H1:样本所来自的总体分布不符合伽玛分布。...T的分布称为t-分布。参数\nu 一般被称为自由度。 γ 是伽玛函数。

3.6K6 0

Matlab建立SVM，KNN和朴素贝叶斯模型分类绘制ROC曲线|附代码数据

使用逻辑回归模型中的概率估计值作为得分。 perfcurve 将阈值存储在数组中。显示曲线下的面积。 AUC AUC = 0.7918 曲线下的面积为0.7918。最大AUC为1，对应于理想分类器。...将第一象限和第三象限中的点标记为属于正类别，而将第二象限和第二象限中的点标记为负类。...auc1 auc2 auc1 = 0.9518 auc2 = 0.9985 伽玛设置为0.5时曲线下的面积大于伽玛设置为1时曲线下的面积。...这也证实了伽玛参数值为0.5会产生更好的结果。为了直观比较这两个伽玛参数值的分类性能。绘制分类树的ROC曲线加载样本数据。...绘制逐点置信区间。 errorbar(X,Y(:,1),Y(:,1)-Y(:,2),Y(:,3)-Y(:,1)); 不一定总是可以控制误报率（FPR，X 此示例中的值）。

6021 0

基于OpenCV的手掌检测和手指计数

• 较低：HSV中的肤色范围较小。 • upper：HSV中皮肤颜色的上限。 • skinRegionHSV：在HSV色彩空间的上下像素值范围内检测皮肤。 • 模糊：使图像模糊以改善遮罩。...处理结果轮廓线绘制现在让我们在图像上找到轮廓。...通过现在看这个公式，我们知道如果有的话；a，b和gama然后我们也找到c以及是否有c ; a，b，c然后我们也找到伽玛（反之亦然）为了找到伽玛，使用以下公式： ? 使用余弦定理识别手指 ?...图2 在图2中，我画了一个Side：a，b，c和angle：gamma。现在，该伽马始终小于90度，因此可以说：如果伽马小于90度或pi / 2，则将其视为手指。...如前所述，如果伽玛小于90度，我们会将其视为手指。知道伽玛后，我们只需画一个半径为4的圆，到最远点的近似距离即可。在将文本简单地放入图像中之后，我们就表示手指数（cnt）。

1.9K2 1

伽马校正_液晶电视伽马校正

所谓伽玛校正就是对图像的伽玛曲线进行编辑，以对图像进行非线性色调编辑的方法，检出图像信号中的深色部分和浅色部分，并使两者比例增大，从而提高图像对比度效果。...要重现摄像机拍摄的画面，电视和监视器必须进行伽玛补偿。这种伽玛校正可以由摄像机完成。...电视系统的伽玛值约为2.2，所以电视系统的摄像机非线性补偿伽玛值为0.45。...在实际应用中，我们可以根据实际情况在一定范围内调整伽玛值，以获得最佳效果。...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。

1.1K5 0

【阅读笔记】对比度增强-《Efficientcontrast enhancement using adaptive gamma correction with

contrast enhancement using adaptive gamma correction with weighting distribution）提出了一种自动映射技术，通过亮度像素的伽马校正和概率分布来提高调暗图像的亮度...该算法本质上是一种自适应的gamma校正算法，其中，“自适应”是利用图像直方图信息来实现的，本文提出了一种混合HM方法，将cdf、加权分布和伽玛校正相结合的算法算法步骤：假设X表示我们的输入图像，其亮度...2、Weighting Probability Density Function 利用cd f并应用归一化伽玛函数来修改变换曲线，而不会丢失可用的统计直方图，对前一步算出来的概率密度函数进行修改，加权分布...PDF_{w}(l) =max(PDF)*(\frac{PDF(l)-min(PDF)}{max(PDF)-min(PDF)})^{\alpha} 较低的伽玛参数产生更显著的调整，alpha可取0.1,0.5...gamma} \gamma=1-CDF_{s}(l)*P 其中，P表示自适应参数，设置为1，取值范围0.5,1 5、Final Luminance Transformation 在映射函数T(l)映射函数中，

3831 0

手把手教你用Python画直方图：其实跟柱状图完全不同

怎样用Python绘制？》一文中带大家了解了柱状图，今天我们再来讲讲直方图。作者：屈希峰，资深Python工程师，知乎多个专栏作者来源：大数据DT（ID：hzdashuju） ?...在平面直角坐标系中，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，这样的统计图称为频数分布直方图。...▲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。...(2)*sigma)))/2 p2 = make_plot("Log Normal Distribution (μ=0, σ=0.5)", hist, edges, x, pdf, cdf) # 伽玛分布...第53行通过gridplot()方法一次展示4张图（正态分布、对数正态分布、伽玛分布、韦伯分布）。关于作者：屈希峰，资深Python工程师，Bokeh领域的实践者和布道者，对Bokeh有深入的研究。

2.2K3 0

基于R语言的lmer混合线性回归模型

＃lnorm表示对数正态 qqp （recog $ Aggression.t，“lnorm” ）＃qqp要求估计负二项式，泊松＃和伽玛分布的参数。可以使用fitdistr ＃函数生成估计值。 ?...y轴表示观察值，x轴表示由分布模拟的分位数。红色的实线表示完美的分布拟合，虚线的红色线条表示完美的分布拟合的置信区间。...如果你的数据不正态分布用于估计模型中效应大小的REML和最大似然方法会对数据不适用正态性假设，因此您必须使用不同的方法进行参数估计。...结束：了解你的数据在熟悉数据之前，您无法真正了解哪些分析适合您的数据，熟悉这些数据的最佳方法是绘制它们。通常我的第一步是做我感兴趣的变量的密度图，按照我最感兴趣的解释变量来分解。 ?...通过以各种方式绘制拟合值，您可以确定哪种模型适合描述数据。该图所做的是创建一条代表零的水平虚线：与最佳拟合线平均偏离零。 ? 结果正如我所希望的那样：与最佳拟合线的偏差趋于零。

4.2K3 0

常用的连续概率分布汇总

如果log(x)是正态分布，x是对数正态分布指数分布在概率理论和统计学中，指数分布（也称为负指数分布）是描述泊松过程中的事件之间的时间的概率分布，即事件以恒定平均速率连续且独立地发生的过程。...这是伽马分布的一个特殊情况。它是几何分布的连续模拟，它具有无记忆的关键性质。除了用于分析泊松过程外，还可以在其他各种环境中找到。...伽玛分布伽玛分布（Gamma Distribution）是统计学的一种连续概率函数，是概率统计中一种非常重要的分布。“指数分布”和“χ2分布”都是伽马分布的特例。...泊松过程中连续出现之间的时间具有指数分布。对时间序列进行建模预测接下来发生 n 个事件时就会出现伽马分布。...它在机器学习中被当作“共轭先验”使用 Gamma 函数当形状参数α=1时，伽马分布就是参数为γ的指数分布，X~Exp（γ）当α=n/2，β=1/2时，伽马分布就是自由度为n的卡方分布，X^

1.7K3 0

Python数据分析库介绍及引入惯例

此外，由低级语言（比如C和Fortran）编写的库可以直接操作NumPy数组中的数据，无需进行任何数据复制工作。因此，许多Python的数值计算工具使用NumPy数组作为主要的数据结构。...matplotlib matplotlib是最流行的用于绘制图表和其它二维数据可视化的Python库。...SciPy SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，主要包括下面这些包： scipy.integrate：数值积分例程和微分方程求解器。...scipy.special：SPECFUN（这是一个实现了许多常用数学函数（如伽玛函数）的Fortran库）的包装器。...scipy.stats：标准连续和离散概率分布（如密度函数、采样器、连续分布函数等）、各种统计检验方法，以及更好的描述统计法。

7853 0

独家｜OpenCV 1.6 改变图像的对比度和亮度！

代码）：我们利用 image.at(y,x)[c]来访问图像的各个像素，其中ÿ是行号， X是列号，C是B，G或R（0，1或2）；由于α⋅p(i,j)+β 操作的值可能溢出或为非整数（如α...实例在本小节中，我们将以前学到的技巧付诸实战，通过调整图像的亮度和对比度来校正曝光不足的图片。同时,学习利用伽玛校正(gamma correction)技术来校正图像的亮度。...打印出不同的伽玛值(gamma) 当γ 1时, 原始图像的亮区将变得更暗，整个直方图将左移。...伽玛校正后，直方图右移，图像暗区域中的像素移动的位移比在明亮区域像素移动的位移更大（见伽玛曲线图）。在本教程中，描述了两种调整图像对比度和亮度简单的方法。...更多资源图形渲染中的伽玛校正 CRT监视器的伽玛校正和图像显示数字曝光技术

1.7K4 0

一文搞懂常见概率分布的直觉与联系

更宽泛的例子，是从种群中抽取显著的子集作为样本。泊松分布累计每分钟呼叫热线的客户数？这听起来像是二项分布，如果你把每一秒看成一次伯努利试验的话。...如果和遵循正态分布，那么相应的乘积遵循对数正态分布。 ? 图片来源：维基百科学生t-分布是t检验的基础，许多非统计学家在其他学科中接触过t检验。...卡方检验基于观测值和理论值的差（假定差遵循正态分布）的平方和。 ? 伽玛分布和贝塔分布如果都谈到卡方分布之类了，那么谈话应该算是比较严肃的。...你可能在和真正的统计学家聊天，到了这个份上，你也许该致歉，表示自己知道的不多，因为伽玛分布之类的名词会出现了。伽玛分布是指数分布和卡方分布的推广。...伽玛分布通常用作等待时间的复杂模型，这一点上更像指数分布。例如，伽玛分布可以用来建模接下来第n个事件发生前的时间。在机器学习中，伽玛分布是一些分布的“共轭先验”。 ?

1.8K1 0

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