文章目录 一、绘制单个点 二、绘制多个点 三、相关资源 在上一篇博客 【OpenGL】十、OpenGL 绘制点 ( 初始化 OpenGL 矩阵 | 设置投影矩阵 | 设置模型视图矩阵 | 绘制点 | 清除缓冲区...| 设置当前颜色值 | 设置点大小 | 绘制点 ) 中 , 讲解了绘制单个点的操作 , 本篇博客简单介绍下绘制多个点 ; 一、绘制单个点 ---- 绘制点时, 会将从 glBegin 到 glEnd...会将从 glBegin 到 glEnd 之间的所有的点都绘制出来 // 可以调用 glVertex3f 方法设置多个点 // 绘制点开始 glBegin...(); 绘制效果如下 : 二、绘制多个点 ---- 如果在 glBegin(GL_POINTS) 与 glEnd() 两个方法之间 , 设置多个点 , 此时如果设置的点在摄像机可视范围内 , 就会将这些点投影到屏幕中...; // 绘制点时, 会将从 glBegin 到 glEnd 之间的所有的点都绘制出来 // 可以调用 glVertex3f 方法设置多个点 // 绘制点开始
绘制函数 def draw_R_centrality(): kf = pd.read_csv("相对路径", delimiter=',', names=['node', 'value'])...z设置的是颜色z轴 s设置散点圆圈的大小 我的博客即将同步至腾讯云开发者社区，邀请大家一同入驻：https://cloud.tencent.com/developer/support-plan?
pd.read_excel(filename)#读取文件 x=df2['data1'].values.ravel() y=df2['data2'].values.ravel() N = len(df2['data1']) #绘制拟合线
具体为空间气泡图的绘制，主要涉及的内容如下： geopandas geojson数据格式读取并可视化展示 单独添加散点大小图例图层 adjustText 库解决文本重叠问题 geopandas geojson...区名文本添加：在读取的数据结果中有name 列为对应的区名，使用hk.geometry.representative_point() 方法计算出其代表性 点的经纬度信息用于绘制文本位置，结果如下： ?...添加气泡散点数据 这里的数据来源为我的朋友J哥的公号：菜J学Python,感谢提供数据支持。...这里主要使用红色框中的数据进行绘制，即使用scatter()方法加合理设置散点大小即可，代码如下： for x,y,price in zip(scatter_se.lon,scatter_se.lat,...总结 本期推文介绍了使用geopandas 进行空间绘图，完整代码不是很多，但涉及的知识点较多，希望大家可以掌握。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内...
1、准备好数据 2、选择 数据>数据分析>直方图 3、指定输入区域和输出区域，选择图标输出
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。...直方图相关概念： 组数：在统计数据时，我们把数据按照不同的范围分成多个组，分成的组的个数称为组数。 组距：每一组两个端点的差称为组距。...如本例中的最大值为11，最小值为0，范围是(0, 11)，绘制直方图时，直方图会分布在(0, 11)之间。...绘制每一张图表时，从axs中取出每一张图表对象，再调用hist()函数绘制直方图。...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。
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。
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 ,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...imshow( J) ; tit le(′均衡化图像(32 级)′) ; figure , imhist ( J ,256) ; [ counts , x ] = imhist ( J) ; %获得均衡化处理后直方图各像素点灰度级以便后面图像规定化...tit le(′均衡化图像直方图1′) ; %直方图规定化处理 K = imread(′pout . t i f′) ; figure , imshow( K) ; tit le(′要规定化图像′)...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,
与线型图类似的是，散点图也是一个个点集构成的。但不同之处在于，散点图的各点之间不会按照前后关系以线条连接起来。 用plt.plot画散点图 ? ?...原因有二：一是点集比较少，稀疏，才30个；二是没有指定线型。...用plt.scatter画散点图 scatter专门用于绘制散点图，使用方式和plot方法类似，区别在于前者具有更高的灵活性，可以单独控制每个散点与数据匹配，并让每个散点具有不同的属性。...一般使用scatter方法，如下例子就可以了： plt.scatter(x, y, marker='o') 下面看一个随机不同透明度、颜色和大小的散点例子： ? ?...这个散点图让我们看到了不同维度的数据：每个点的坐标值x和y分别表示花萼的长度和宽度，点的大小表示花瓣的宽度，三种颜色对应三种不同类型的鸢尾花。这类多颜色多特征的散点图在探索和演示数据时非常有用。
绘制直方图 1.基础概念 在直方图中，横坐标表示图像中各个像素点的灰度级，纵坐标表示具有该灰度级的像素个数。...---- 2.归一化直方图 该直方图的横坐标表示图像中各个像素点的灰度级，纵坐标表示出现这个灰度级的概率。...直方图横坐标：图像中各个像素点的灰度级 直方图纵坐标：具有该灰度级的像素个数 主要调用函数calcHist()实现： hist = cv2.calcHist(images, channels, mask...，该参数允许从多个对象中计算单个直方图，或者用于实时更新直方图；多个直方图的累积结果用于对一组图像的直方图计算 ---- 2.代码实现 首先计算图像灰度级的基本大小、形状及内容。...再累再苦，站在讲台前就是最美的自己，几个月的烦恼和忧愁都已消失，真的好享受这种状态，仿佛散着光芒，终于给低年级的同学上课了越早培养编程兴趣越好，恨不能倾囊相授。
什么是直方图？ 图像的直方图是每个点像素值的个数在一个图中展现，每个通道的像素有多少。 直方图是图像一个重要的性质（分析图片的手段）。...计算直方图 opencv中直接计算直方图的函数,在matplotlib def han_plt(image): plt.hist(image.ravel(), 256, [0,...它是我们计算直方图的信道的索引。例如，如果输入是灰度图像，它的值是0。对于颜色图像，您可以通过0、1或2来分别计算蓝色、绿色或红色通道的直方图。 mask：遮罩图。...为了找到完整图像的直方图，它被指定为“None”。但如果你想找到图像的特定区域的直方图，你必须为它创建一个遮罩图，并将其作为遮罩。 histSize：这代表了我们的BINS数。需要用方括号来表示。...ranges：强度值范围，通常是 [ 0，256 ] plt.plot()函数，矩阵上那些点，第二个参数是设置颜色 plt.xlim（）函数，设置x轴长度从0到256，对应plt.ylim().
if img_data[i, j] < T: new_img_data[i, j] = 0 return new_img_data 直方图均衡化...实现代码 def img_data_equal(self, img_data): # 直方图均衡化 L = 256 new_img_data = img_data
相关视频 但在地图上绘制饼图时，它也有自己的缺点。首先，当我们绘制大量的饼图时，它以光栅图像的形式渲染，使得它的渲染速度很慢。 本文创建了一个封装函数，使其更容易绘制一组饼图。...set.seed(123) long <- rnorm(50, sd=100) lat <- rnorm(50, sd=50) 在地图上绘制饼图。
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。...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..., linewidth=2, alpha=0.3, height=0.2, ax=ax_sub.axes) ax_sub.set_title('自定义kde+rug') plt.show() 1、绘制多个变量...一图绘制多个变量 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set(font='SimHei', font_scale=0.8...plt.bar(bin_pos, heights, width=bin_width, edgecolor='black') plt.show() download 子图绘制多个变量 import
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。
1 问题 利用python如何绘制直方图和散点图。...2 方法 # ------ 直方图import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport matplotlib# 设置matplotlib正常显示中文和负号...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...66, 91, 101, 104, 150, 118, 136, 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。
R语言散点密度图快速绘制 昨天给大家推荐了Python语言绘制散点密度图的可视化工具-mpl-scatter-density，很多同学都表示使用起来非常方便。...但是也有同学一直使用R语言进行可视化绘图，所以今天这篇推文就给大家推荐R语言快速绘制散点密度图的方法。...(ps:Python和R我全都要) R语言中虽然可以使用ggplot2中的geom_density_2d()函数完成散点密度图的绘制，但在参数的设置上稍显复杂，所以我们今天给大家推荐一个非常好用的拓展工具包...-「ggpointdensity」 简单介绍 ggpointdensity是一个R语言中用于创建散点密度图的可视化工具包。...支持多变量分布：可以同时展示多个变量的分布情况，帮助你更好地理解不同变量之间的关系。 自定义图形样式：可以根据需要自定义点的形状、颜色、大小等参数，使得图形更具吸引力和可读性。
很多朋友可能喜欢在GEE中直接进行某些数据的统计和出图，所以今天我们就来讲讲直方图的统计和绘制。...构建直方图时使用的最大桶数，也就是列数；将四舍五入到 2 的幂。...在构建初始直方图之前要累积的值的数量。...如果指定，则覆盖直方图缩减中允许的最大像素数。...Its format should follow the Google Visualization API's 颜色（数组）用于绘制图表的颜色数组。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
