用于比较分布的ggplot2概率直方图或多边形
ggplot2是一种用于数据可视化的R语言包。它基于图形语法，可以创建各种类型的图表，包括概率直方图和多边形图。
概率直方图是一种用于显示连续变量分布的图表。它将数据分成多个等宽的区间（也称为箱子或柱子），并计算每个区间内数据的频数或频率。通过绘制柱子的高度来表示每个区间内数据的频数或频率，可以直观地了解数据的分布情况。
多边形图也是一种用于显示连续变量分布的图表。它通过连接每个区间的顶点来形成一个多边形，多边形的高度表示每个区间内数据的频数或频率。与概率直方图相比，多边形图更加平滑，可以更好地展示数据的分布趋势。
ggplot2提供了丰富的函数和选项，可以轻松创建概率直方图和多边形图。通过指定数据集、变量和图形属性，可以定制图表的外观和样式。ggplot2还支持添加标题、坐标轴标签、图例等元素，以增强图表的可读性和解释性。
在腾讯云的生态系统中，可以使用腾讯云服务器（CVM）来运行R语言环境，并使用腾讯云对象存储（COS）来存储和管理数据。此外，腾讯云还提供了弹性MapReduce（EMR）和腾讯云机器学习（Tencent ML）等服务，可以用于大规模数据处理和机器学习任务。
以下是腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云服务器（CVM）：提供可扩展的云服务器实例，支持多种操作系统和应用程序。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 腾讯云对象存储（COS）：提供安全可靠的对象存储服务，适用于存储和管理任意类型的数据。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 弹性MapReduce（EMR）：提供大规模数据处理和分析的云服务，支持Hadoop和Spark等开源框架。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/emr
- 腾讯云机器学习（Tencent ML）：提供基于云端的机器学习平台，支持模型训练、部署和推理。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/ml
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4回答
在Matlab中有没有可能将曲线拟合到上面的直方图中？
直方图没有标准化或类似的东西。我知道有一个名为histfit的函数，但我可以在这里使用它吗？
浏览 3提问于2012-03-10得票数 3
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1回答
归一化直方图？
、、、
什么是标准化直方图？我什么时候以及为什么要使用它？它的优势是什么？
我完全不理解这个概念--当我试图将它应用于我的直方图时，当我使用反投影时，我得不到任何结果。
有人能给我一个规范化的非技术性解释吗？
我正在使用OpenCV
附言:不要把我送到维基百科--我不懂维基百科页面
谢谢
浏览 0提问于2011-10-03得票数 0
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1回答
我有两个直方图，用
plt.figure(figsize=(30,10))
sns.set()
sns.distplot(A, hist=True, kde=True, bins=50, color = 'darkgrey', hist_kws={'edgecolor':'white'}, kde_kws={'linewidth': 3})
sns.distplot(B, hist=True, kde=True, bins=50, color = 'lightgreen', hist_kws={'edge
浏览 11提问于2020-05-26得票数 0
1回答
我试图把图像的直方图塑造成抛物线。我遵循中指定的直方图匹配技术。接下来，我得到了下面的结果。
但我认为转换后的直方图会有点像指定的直方图。我是做错什么了还是应该是这样的？
我还包括MATLAB脚本，我已经使用了这些结果。
clear
clc
inputImage = rgb2gray(imread('office_2.jpg'));
[counts, bins] = imhist(inputImage);
% Highest intensity level from bin count
intensityLevel = max(bins);
subplot(
浏览 3提问于2017-06-20得票数 2
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1回答
联合多峰直方图
、、、
我正在分析一堆数据文件，这些文件代表了细胞对药物添加的反应。如果不加药，细胞反应正常，如果加药，就会显示出异常的模式：
📷
，
📷
。我们决定用振幅直方图来分析这一点，以便区分振幅变化和二值响应发生变化的概率。我们从文件1得到的是：
📷
📷
因此，我们在上面加入了一个pdf：
📷
但问题是:我们应该如何量化这一变化:一个显而易见的答案是做一个积分，但由于药物的加入可能会增加“噪音”谱(第一个峰值auc)，所以这并不是完全应该做的事情。此外，其他数据文件不一定包含相同数量的离子通道(响应单元)，因此由于生物可变性，它们的pdfs可能有或多或少的峰值。如何总结出多峰高斯的特征，峰的数目是否会变化？
浏览 0提问于2019-10-13得票数 2
1回答
我正在解决一个问题，我需要处理一些双峰直方图。如下例所示。我正在使用这些直方图来训练神经网络，以识别直方图上的双峰标准。我将这些直方图表示为一个数值向量，如下例所示：
8029, 41, 82, 177, 135, 255, 315, 591, 949, 456, 499, 688, 446, 733, 712, 1595, 2633, 3945, 6134, 9755, 9236, 11911, 11888, 9450, 13119, 8819, 5991, 4399, 6745, 2017, 3747, 1777, 2946, 1623, 2151, 454, 3015, 3176, 22
浏览 0提问于2015-10-14得票数 1
1回答
观测数据c++中概率分布的拟合
、、、、
实际上，我有一个实数向量(例如1*300)。我正在寻找一个代码片段，在c++中拟合概率分布函数到这个向量。
之后，我想用这个pdf来计算这个向量的任何条目的概率。可以为这个向量创建一个直方图(这看起来是一个更容易的解决方案)，但我需要对我不喜欢的东西进行量化。
更重要的是，我还有一个同样大小的实数向量。我想拟合这两个向量的二维联合概率。这一结果将同样用于计算两个向量的任何联合入口的概率。
谢谢您的答复。
浏览 4提问于2014-04-13得票数 1
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我看过类似的问题，但我无法根据他们的回答来解决我的问题。我有一个身体质量指数的直方图。我已经找到了数据的均值和标度，我正在尝试用相同的数据的均值和标度覆盖一个正常的pdf，以将其与直方图进行比较。
这是我到目前为止所拥有的。
我使用hist(BMI)来绘制直方图。我发现平均值(BMI)为26.65，sd(BMI)为3.47。
我正在尝试使用曲线函数在直方图上绘制具有相同参数的正常曲线。
曲线(dnorm(x，均值= 26.65，sd = 3.47)，add = T，col = "red")
如您所见，在直方图的最底部几乎看不到红色曲线。为什么会发生这个错误？
谢谢。
浏览 3提问于2016-02-14得票数 0
3回答
从直方图中获取分布
、、、、
我有一个值的数组，我用这些值绘制了直方图，我想知道从获得的直方图中相应的分布。这怎么可能。你能解释一下从直方图中获得适当的概率分布的步骤吗？
浏览 0提问于2016-06-30得票数 0
1回答
我需要使用curve()和dnorm()在直方图上覆盖正态分布。dnorm不应该有我的数据的参数，而是一个平均值=0和sd = 5的广义正态分布。
使用这个站点和大量教程，我希望代码是
hist(mtcars$mpg)
curve(dnorm(x, 0, 5), add= TRUE, col="red")
但我得到的只是一条直线。如果我使用一个独立的例子，去掉add=TRUE，我就得到了所需的密度函数：
curve(dnorm(x, 0, 5), col="red")
有人知道我犯了什么错误吗？
浏览 1提问于2022-01-23得票数 0
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Matlab中有直方拟合功能，可以绘制直方图并根据bin值对分布进行拟合。必须估计分布的参数。如何在r中实现histfit？我找了很长一段时间，但一直没有找到。
这个之前已经提到过这一点，但没有更好的解决方案。sn包似乎支持几个发行版，但不是很多。
我用hist函数对数据进行了探索，直方图显示了广义上的伽玛分布。但是，如果我添加存储箱并再次显示它，该图将显示更多细节，伽马分布失败。fitdistr也无法找到参数。因此，我希望仅使用直方图中的粗略数据来拟合数据。这就是问题所在，谢谢你的帮助。
浏览 3提问于2012-09-18得票数 3
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我知道我可以用这样的方式将直方图与伽马分布相吻合：
histfit(data,bins-number,'gamma');figure(gcf);
我也知道我可以用组织规范来规范直方图。但是，我如何创建一个标准化的伽马分布及其直方图呢？
有什么想法或建议吗？谢谢你的帮助！
浏览 3提问于2011-06-22得票数 2
2回答
我想用scipy.stats.probplot()在mydata上做一些测试。
from scipy import stats
_,fit=stats.probplot(mydata, dist=stats.norm,plot=ax)
goodness_fit="%.2f" %fit[2]
文件上说：
根据指定理论分布的分位数(缺省情况下为正态分布)生成样本数据的概率图。可以选择计算数据的最佳匹配行，并使用Matplotlib或给定的绘图函数绘制结果。概率图生成一个概率图，，不应与Q-Q或P图混淆。Statsmodels具有这种类型的更广泛的功能，请参见statsmodels
浏览 19提问于2018-01-05得票数 14
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1回答
利用bionrnd()函数生成随机向量，用拉普拉斯近似公式逼近二项分布。但Laplace直方图不像二项分布直方图。我在编码方面的错误在哪里？请帮帮我，这是我的密码：
clear
clc
close all
n = input ('Please Enter Number of Exams : ');
p = input ('Please Enter Probability : ');
eta=n*p;
sigma=sqrt(n*p*(1-p));
for x=1:n*100;
a=rand(1,n);
b=0;
for i=1:n
if(a(i)&g
浏览 2提问于2015-01-28得票数 0
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1回答
概率分布
、、
利用predict_proba方法，我们可以从sklearn的API中得到二进制分类器的预测概率。是否有理由期望直方图的形状为我们假设“1”类的预测概率来近似于正态分布？什么是统计理论，允许这一点？我注意到了我训练过的一个logistic回归模型的例子。
浏览 0提问于2023-01-26得票数 1
我正在为Python课程的期末考试做准备，我被其中一个问题难住了。
我应该写一个程序，生成从1到100的随机整数，使它们“作为正弦函数分布”，因为结果的直方图将遵循正弦曲线。任何可以为我指明正确方向的帮助都将不胜感激。
浏览 0提问于2015-12-19得票数 0
2回答
我不太懂统计学术语。
我试着阅读有关统计的文章，每一篇文章都说分布，并显示钟形曲线的图片。我知道x轴的钟形曲线将取数据的值，但y轴总是有数据的计数/频率吗？
分布和直方图是否相同？
我确实找到了一篇关于分布和直方图差异的文章。
https://asq.org/quality-resources/histogram
但是它说直方图是最常用的频率分布。
那么，这是否意味着还有其他类型的发行？还是变量的分布总是指频率分布？
浏览 0提问于2020-06-08得票数 3
2回答
我遇到了一个奇怪的问题，我完全不能解决它。我应该在直方图上添加一条正态分布线。我输入了每一步的代码，但在键入lines function之后，没有响应。我不知道什么是wrong.Hope，谁来帮帮我！我的代码是：
grades<-mydata$Exam1
hist(grades,breaks=20,freq=T) #A correct histogram comes out.
mean(grades,na.rm=T) #there is NA in the column so I remove it when calculating mean.
[1] 75.15278
sd(grad
浏览 0提问于2013-06-18得票数 7
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如何将直方图A标准化，使每个bin的和为1
将直方图除以垃圾箱的宽度，如何绘制？
我有这个
dist = rand(50)
average = mean(dist, 1);
[c,x] = hist(average, 15);
normalized = c/sum(c);
bar(x, normalized, 1)
在这种情况下，n = 50
求均值和方差^2的公式是什么？我们写的是distribution?.，但是怎么写？，你是如何绘制均匀分布和正态分布的？
直方图必须接近正态分布。
浏览 3提问于2011-03-14得票数 2
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我正在使用matlab来绘制满足正态分布的随机变量。我将直方图绘制为
w = 0.2;
y = randn(1, 1000)*w;
hist(y);
这显示了直方图中的变量范围从-40到40，但是这是什么呢？我认为由于正态分布的宽度是0.2，我认为变量的范围应该在-1到1之间，对吗？那么为什么hist显示从-40到40呢？如何知道随机变量的实际范围？谢谢。
浏览 3提问于2012-07-16得票数 1
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假设我的数据由气泡图像组成，标签是描述大小分布的直方图，例如：
0-10mm 10%
10-20mm 30%
20-30mm 40%
30-40mm 20%
重要的是要注意-
所有尺寸百分比之和为100%。我没有注释数据，所以我不能训练一个对象检测器，然后通过计数检测到的对象来计算分布。但是，我的数据上确实有一个特征提取器培训。
我想实现一个简单的CNN后，FC层，然后应用softmax的逻辑。然而，softmax更适合于分类任务，我担心方程中的指数会将较大的值“抛出”到1，而将较小的值“抛出”到0。
。
是否有适合这类问题的推荐的弧结构/损失函数/归一化函数？
浏览 3提问于2019-11-11得票数 0
2回答
我是ggplot2的新手，我试图获得与hist(results, breaks = 30)相同的直方图。
如何用ggplot2复制相同的直方图？我正在使用binwidth参数的geom_histogram，但我有一个困难，使两个直方图看起来相同。
浏览 0提问于2015-05-05得票数 1
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1回答
我有两个数据集。一种是美国州县的实际白人人口百分比，另一种是美国州县中白人人口的模拟百分比。
关于我的模拟：
这是一个随机模拟在加州地图上做的两种不同的代理，白人和少数。他们的总人口是根据加州真正的白人与少数族裔的比例计算的。例如，如果加州有70%的白人和30%的少数族裔，那么代理人(比如100名)将是70名白人和30名少数。首先，使用两个代理随机填充映射，然后执行模拟的大约100次迭代。在每一次迭代中，代理都是基于一定的条件移动的。数据是在第100次迭代后获得的，它包括在加利福尼亚某一县的白人和少数族裔中所占的百分比。
下面是加州的数据
california_actual_white = [
浏览 0提问于2019-10-24得票数 3
2回答
我正在读一段生成随机数的代码。但我不知道它是哪个发行版。有人能告诉我是哪个发行版吗？
#include<cmath>
double rand(double min, double max)
{
return min+(max-min)*rand()/(RAND_MAX+1.0);
}
double normal(double x, double miu,double sigma)
{
return 1.0/sqrt(2*pi)/sigma*exp(-1*(x-miu)*(x-miu)/(2*sigma*sigma));
}
double randn(double m
浏览 0提问于2016-05-03得票数 1
2回答
因此，我试图模拟混合泊松分布：
data2 <- data.frame(x = c(rpois(n = 50, lambda = 0), rpois(n = 450, lambda = 10)))
然后将直方图和密度函数绘制在上面，对于分布函数，我使用了spatstat软件包中的函数dmixpois。下面是情节的代码：
ggplot(data2, aes(x = x)) +
geom_histogram(aes(y = ..density..), bins = 15) +
geom_line(aes(x = x, y = dmixpois(data2$x, mu = 9, sd
浏览 5提问于2022-05-27得票数 0
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伙计们，
我希望在Matlab中比较两组直方图。我已经对这个问题做了一些研究，因为我意识到它是相当大的。我把选择范围缩小到两种方法：
为数据创建GMMs，并使用抽样通过Kullback-Liebler进行比较。
我在直方图之间找到了一些高级的x-平方比较算法。该算法采用两种直方图，一种是宾相似矩阵，另一种是归一化因子。
我有一个非常技术性的问题:如何在Matlab中检索这个bin相似性矩阵？两个单独的垃圾箱之间的相似性是如何定义的？对此我似乎找不到合适的解释。
谢谢
浏览 2提问于2014-08-17得票数 1
2回答
我有一个包含直方图和分布函数的现有图形。该图是由MATLAB的Distribution Fitter App生成的：
但是，该图不包含直方图的y轴，仅包含左侧分布函数的y轴，值为0，0.05...0.2。直方图的y轴应该是近似的。0 ... 40.
我不能发布示例代码，因为，正如我所说的，我只有来自应用程序的现有图形，没有代码或数据。
是否有可能将缺失的y轴添加到现有图形中？
编辑:这是.fig文件：
浏览 0提问于2020-05-08得票数 0
我有一个关于拟合和获取随机数的问题。
情况是这样的：
首先，我有一个来自数据点的直方图。
import numpy as np
"""create random data points """
mu = 10
sigma = 5
n = 1000
datapoints = np.random.normal(mu,sigma,n)
""" create normalized histrogram of the data """
bins = np.linspace(0,20,21)
H, bi
浏览 2提问于2012-11-20得票数 8
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1回答
下面是我在R中使用的代码(使用RGui 64位，Here )。3.3.1)绘制数据直方图和频率多边形。我不使用ggplot2。如何将频率多边形叠加在直方图的顶部，这样我就不必做两个单独的图了。也就是说，我要画出直方图，上面覆盖着频率多边形。
# declare your variables
data <- c(10, 7, 8, 4, 5, 6, 6, 9, 5, 6, 3, 8,
+ 4, 6, 10, 5, 9, 7, 6, 2, 6, 5, 4, 8, 7, 5, 6)
# find the range
range(data)
# establish a class width
浏览 3提问于2017-03-21得票数 1
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我对统计和R都是新手，我已经从一个lambda = 2.5的泊松分布中生成了100个随机样本，使用：
samples <- rpois(100,2.5)
我已经成功地创建了样本的相对频率直方图：
hist(samples, prob=TRUE)
现在我需要将真实泊松分布的pmf覆盖在直方图上，但不知道如何生成真实函数。我认为这可能很简单，但就是不知道该怎么做。任何帮助都将不胜感激。
谢谢!
浏览 2提问于2013-10-03得票数 0
1回答
我有两个图像，我将它们转换成灰度，并找出它们的局部二进制模式。如何比较直方图以查看它们是否匹配？公式是什么？(还有什么是X-Square？-在研究时遇到了它)
浏览 2提问于2012-07-31得票数 1
我在python/numpy/scipy环境中有数据需要符合概率密度函数。为此，一种方法是创建数据的直方图，然后将曲线拟合到该直方图。方法scipy.optimize.leastsq通过最小化(y - f(x))**2的和来实现这一点，在这种情况下，(x，y)将是直方图的柱状图中心和柱状图内容。
在统计术语中，这种最小二乘通过从以拟合函数为中心的高斯采样每个柱状图计数来最大化获得该柱状图的可能性。您可以很容易地看到这一点:每一项(y-f(x))**2都是-log(gauss(y|mean=f(x)))，并且和是所有bin的高斯似然乘以的对数。
然而，这并不总是准确的:对于我正在查看的统计数据类
浏览 2提问于2014-08-06得票数 1
3回答
曲线为R的直方图
、、
我需要数据的直方图，但找不到有曲线的直方图。谁能为下面的数据提供一个显示频率(而不是密度)和曲线的直方图？花哨的是首选，但如果不是也不用担心:)
x <- rnorm(1000)
hist(x)
浏览 1提问于2013-01-23得票数 2
回答已采纳
5回答
我有两个直方图。
int Hist1[10] = {1,4,3,5,2,5,4,6,3,2};
int Hist1[10] = {1,4,3,15,12,15,4,6,3,2};
柱1的分布为多模型；
柱2的分布为单峰单峰型。
我的问题是
有任何方法可以通过编程确定发行类型吗？
如何量化这两个直方图是否相似/不同？
谢谢
浏览 8提问于2010-05-27得票数 8
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2回答
我只是在学习数据分析的一些基础知识。
我有一个简单的csv数据文件，如下所示。
START,FIRST,SECOND,ITEM
1,100,200,A
2,100,200,B
2,100,300,C
2,200,300,D
3,200,100,E
3,200,100,F
3,200,100,G
3,200,100,H
3,200,100,I
3,200,100,J
我编写了这个小程序来读取这个csv文件，然后使用matplotlib为三列START、FIRST和SECOND打印一个直方图。我还打印了第一列和第二列的散点图。
#!/exp/anaconda3/bin/python3
import
浏览 1提问于2020-10-10得票数 0
下面是说明:用n= 50创建10,000个迭代(N = 10,000) rbinom(50,1，0.5)，并猜测p0 = 0.50 (提示:您需要构造一个for循环)。绘制样本结果的直方图。然后在柱状图上画出你的标牌。如果pstar不在直方图的极端区域，您将假设您的猜测是正确的，反之亦然。最后计算p0 < pstar (这是p值)的概率。
我知道如何创建for循环和rbinom函数，但不确定如何将这些信息传递到直方图上的绘图，以及绘制自定义点(我的猜测值)。
浏览 2提问于2017-10-10得票数 0
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1回答
📷
我想在这个目标上回归，已经尝试了多次的转换来使它恢复正常，但它没有帮助，在网上读了一些东西，但到目前为止，没有一个建议有效。
我也附加了残差直方图，不知何故残差是正态分布的。
📷
提前谢谢。
浏览 0提问于2017-07-13得票数 5
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我绘制了network (dataframe)的直方图，并计数了'k‘节点连接，如下所示：
import seaborn as sns
parameter ='k'
sns.histplot(network[parameter])
但是，现在我需要使用上面的组分布创建一个模块随机图，其中包括：
from networkx.generators.community import random_partition_graph
random_partition_graph(sizes, p_in, p_out, seed=None, directed=False
浏览 5提问于2021-12-09得票数 1
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我正在尝试为Quora问题对数据集构建一个模型，其中输出是二进制的1或0，但我得到了这个错误。我知道我的模型的输出形状与输入形状不同，但我不知道如何修复它。批处理大小设置为16 class Bert_model (nn.Module):
def __init__(self) :
super(Bert_model,self).__init__()
self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased', return_dict=False)
self
浏览 307提问于2021-11-21得票数 0
我是matlab的新手，我正在做一个k= m2和p= 1/5的灰度模拟。我必须生成1000个随机数，我必须用15个单元格的直方图来显示它们。这就是我到目前为止所知道的：
K = 2;
P 1/5;
R = geornd(p,k,1000);
现在我正试着用15个单元格的直方图来显示这些结果，但我不知道怎么做，请帮帮忙。
编辑:获取我使用的直方图：hist(Sc,15)，结果如下：
浏览 0提问于2014-09-29得票数 0
1回答
从pdf中生成概率？
、、、
我有一些数据是正态分布的，我已经安装了一个pdf。但是，我希望从数据集中获得给定值的可能性。据我所知，这是pdf下的垃圾箱区域，x的值就在这里。是否有一个numpy或scipy.stats函数来生成这个？我已经看过了，但要么我看不见，要么我的缺乏理解阻碍了我。到目前为止，我已经：
import h5py
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib.mlab as mlab
import scipy.stats as stats
import numpy
import math
a = &
浏览 5提问于2014-03-11得票数 4
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我想将一个概率值关联到一个数字。
比方说，我考虑具有mean = 7和std = 3的诺曼概率分布。
我可以用这种方式基于这样的分布生成一个随机数
np.random.normal(7, 3, 1)
我想要找到一种方法，将与给定数字相关联的概率值与其相关联。
例如，基于这样的分布，与0.6相关的概率值是多少？
假设我生成了n随机值的直方图。
x = np.random.normal(7, 3, 100000)
plt.hist(x, 10)
在这里我可以看到，值5的概率为~0.11，而值20的概率为0。
浏览 2提问于2020-05-14得票数 0
我正在使用一个数据集，其中包含申请者的收入、性别和贷款状况(无论此人是否已被批准贷款)。我根据这些数据创建了下面的图表。直方图图是：
📷
核密度估计(KDE)图是：
📷
KDE地块似乎表明，与妇女相比，在某一特定收入中，男子接受的与被拒绝的比率更高。我想进一步调查一下。注(!)数据集中的男性多于女性，因此任何结论都需要考虑到差异。
一个想法:我最初的想法是把收入存起来，计算每个性别在每个垃圾箱中被接受/拒绝的比率。然后，我们可以绘制比率和方差(使用每个垃圾箱中的男女计数)，看看是否有统计意义的依赖于接受/拒绝的性别。
问:上述观点是否合理？我应该提出一个假设检验问题吗？如果是的话，我该怎么做呢
浏览 0提问于2022-01-23得票数 0
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2回答
斜度和峰度是如此相似吗？
、、、、
我一直在获取视频中光流的直方图，并绘制每个帧的峰度和偏斜度。在视频的结尾，我注意到偏斜度和峰度是相互跟随的--也就是说，当偏斜度上升时，峰度也是上升的，当它下降时也是如此。事实上，峰度看上去几乎就像偏斜度的比例版本。我知道偏度和峰度应该是完全不同的概念，因为它们是不同的时刻( x^3和x^4的图看起来一点都不相似)，但这让我想知道为什么两者看起来都很相似呢？它们是如何分开使用的？也会是因为我的分发吗？这种行为会发生在什么样的分布上呢？作为参考，我使用的函数是scipy.stats.skew和scipy.stats.kurtosis，所以我假设它们使用的是样本倾斜和峰度
📷
浏览 0提问于2019-07-23得票数 1
2回答
假设我有一个颜色直方图。在蟒蛇中是否有一种从颜色直方图中随机生成图像的巧妙方法？
更具体的说，我想根据颜色直方图的分布，用随机颜色生成每个像素。
谢谢!
浏览 5提问于2018-07-13得票数 3
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3回答
不确定这是否属于统计学，但我正在尝试使用Python来实现这一点。我基本上只有一个整数列表：
data = [300,244,543,1011,300,125,300 ... ]
我想知道在给定这些数据的情况下，某个值出现的概率。我使用matplotlib绘制了数据的直方图，并获得了以下结果：
在第一张图中，数字表示序列中的字符数。在第二张图中，它是以毫秒为单位测量的时间量。最小值大于零，但不一定有最大值。这些图是使用数百万个示例创建的，但我不确定我是否可以对分布做出任何其他假设。我想知道一个新值的概率，因为我有几百万个值的例子。在第一张图中，我有几百万个不同长度的序列。例
浏览 0提问于2016-08-02得票数 20
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当使用logistic回归时，我们使用交叉熵作为损失函数。然而，根据我的理解和https://machinelearningmastery.com/cross-entropy-for-machine-learning/，交叉熵计算如果两个或多个分布是相似的。假设分布为Bernoulli分布或Multinoulli分布。
那么，我的问题是:为什么我们总是可以在回归问题中使用交叉熵，即Bernoulli？实际值和预测值是否总是遵循这样的分布？
浏览 0提问于2021-11-08得票数 1
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我有一个二维numpy数组的列表。这些数组是图像直方图。这些数组在使用matplotlib绘制时都会产生不同的直方图曲线。
对于ex：
arrayList = [arr1,arr2,arr3,........arr(n)]
我有另一个2-D数组：
targetArray = [[1][2][3]........[n]]
我想从绘图时看起来最接近targetArray的arrayList中获取数组。我如何才能做到这一点？
该列表中的每个数组都有一个唯一的直方图。
浏览 18提问于2021-02-28得票数 0
我在R中使用一个名为BetaMixture的包来拟合数据向量的混合β分布。输出提供给一个hist，它生成一个包含混合模型组件的良好直方图：
# Install and load the libraries
#install.packages("BetaModels")
library(BetaModels)
# Create a vector, fit mixture models and plot the histogram
vec <- c(rbeta(700, 5, 2), rbeta(300, 1, 10))
model <- BetaMixture(
浏览 3提问于2021-12-04得票数 1
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有时，当我创建一个直方图时，使用seaborn的displot函数，当norm_hist = True时，y轴小于1。其他时候，它采用大于1的值。
例如，如果我运行
sns.set();
x = np.random.randn(10000)
ax = sns.distplot(x)
然后，直方图上的y轴像预期的那样从0.0到0.4，但是如果数据不正常，即使norm_hist = True，y轴也可以大到30。
关于直方图函数的归一化参数，例如sns.distplot的norm_hist，我遗漏了什么？即使我自己通过创建一个新变量来标准化数据，如
浏览 153提问于2020-05-19得票数 1
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