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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...，而核密度估计函数则是以波包的形式，将采样概率密度辐射到整个的采样空间上，这就实现了一个连续化。

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    【R语言】散点图+直方图+密度曲线（二）

    前面给大家介绍 ☞【R绘图】散点图+直方图（密度图） 今天小编给大家介绍第二种方法，绘制散点图，并且在散点图上添加直方图和密度曲线。我们还是使用☞【R绘图】散点图+直方图（密度图）里面使用的数据。...#黑白背景 theme(legend.position="none") #删除图注 p 我们可以得到下面这张散点图 接下来我们在这张图的基础上本别来添加直方图或者密度曲线...添加密度曲线 #在散点图上添加密度曲线 ggExtra::ggMarginal(p, type = "density", #指定添加类型 xparams=list...+密度曲线 #在散点图上添加密度曲线+在散点图上添加histogram ggExtra::ggMarginal(p, type = "densigram", xparams...根据性别分组添加密度曲线 #根据性别分组添加密度曲线 ggExtra::ggMarginal(p, type = "density", xparams=list

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    DenseTrack，利用视觉语言模型提升密度图个体识别能力 ！

    从无人机视角的密度图中提取个体的外观特征特别具有挑战性，并且与基于检测的方法相比效果较差，后者本质上是捕捉更丰富的细节，而密度图提供的信息有限。...作者通过整合视觉语言模型，提高了在密度图内进行个体识别的流程。这一整合显著提高了密度图的描述能力，使得在拥挤场景中能够更细致、更准确地表示个体。...具体来说，作者将视频流中的所有帧逐帧输入，以获得它们对应的密度图。 然而，广泛使用的密度图普遍存在一个问题，即缺乏精确的个体定位，这阻碍了人群定位的准确性。...在为视频的每一帧获得密度图之后，密度图中的每个像素都表示一个个体存在的可能性。因此，在这个密度感知阶段，如果密度图上的一个点是局部最大值（LM），那么该点的坐标就被视为该帧中一个个体的坐标。...然而，密度图缺乏运动偏移 ，仅限于计数和定位。因此，提取运动信息是必要的，因为密度图缺少个体运动偏移。

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    数据分布图之统计直方图和和核密度估计图

    ggplot2提供的geom_histogram()用于绘制统计直方图 该函数有两个主要参数，binwidth(箱型3宽度)和bins（箱型数量） ggplot2提供的geom_density()用于绘制估计的和密度图...核函数)，核函数默认为高斯函数gaussian其他函数包括：epanechnikov,rectangular,triangular,biweight,cosina,optcpsine. 1数据构造 统计直方图是对一个变量的统计...，所以aex里面的参数是一个变量，不同于以往的x和y，这里我们对MXSPD进行统计 image.png 2绘制统计直方图 ggplot(df, aes(x=MXSPD, fill=Location))+..."),#, legend.position=c(0.8,0.8), legend.background = element_blank() ) image.png 3分开绘制统计直方图...legend.position=c(0.8,0.8), legend.background = element_blank() ) image.png 4绘制估计概率密度图

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    工具 | R语言数据可视化之数据分布图(直方图、密度曲线、箱线图、等高线、2D密度图)

    数据分布图简介 绘制基本直方图 基于分组的直方图 绘制密度曲线 绘制基本箱线图 往箱线图添加槽口和均值 绘制2D等高线 绘制2D密度图 数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为：望闻问切。...绘制基本直方图 本例选用如下测试集： ? 直方图的横轴为绑定变量区间分隔的取值范围，纵轴则表示变量在不同变量区间上的频数。...绘制时只需将基函数的美学特征集中配置好需要分析的变量，然后创建新的直方图图层即可。R语言示例代码如下： ? 运行结果： ? 基于分组的直方图 本例选用如下测试集： ?...绘制密度曲线 本例选用如下测试集： ? 密度曲线表达的意思和直方图很相似，因此密度曲线的绘制方法和直方图也几乎是相同的。区别仅在于密度曲线的横轴要绑定到连续型变量，另外绘制函数的名字不同。...也可以通过设置密度函数美学特征集中的colour参数来给不同密度的等高线着色，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ? 绘制2D密度图 本例选用如下测试集： ?

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    《数据可视化基础》第六章：分布可视化：直方图和密度图

    因此对于一个直方图的绘制，我们往往需要不断的去尝试不同的分组。 ? 对于数据分布的另外一个可视化方式则是密度图。在密度图中，我们试图通过绘制适当的连续曲线来可视化数据的潜在概率分布。...关于密度图的绘制，其实和直方图一样也是分了两步，只不过第一步的分组是分了很多小组。都是先分组后绘制的，所以分组的多少也就导致了曲线是不一样的。 ?...所以对于密度图的时候，其实在一次性可视化多个分布的时候是有好处的。如果是可视化一个分布的话，可能直方图更好一些。 ?...对于这个重叠引起的问题，重叠的密度图就可以解决。因为连续的密度线可以帮助眼睛使分布保持分离。...以上介绍的，都是两组分布的时候如何可视化，如果是多组的话，如果使用直方图就比较混乱了。这个时候，就应该使用密度图可能更好一些。 ?

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    数据挖掘 | 数据分析师都在看的聚类分析知识点总汇

    概 念 聚类分析是按照个体的特征将他们分类，让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度，不同类别之间具有较大的差异性。聚类分析属于无监督学习。...最后，可以通过直方图查看各聚类间的差异 #查看各类之间的差异dMean = pd.DataFrame(columns=cloumns_fix1+['分类']) #得到每个类别的均值data_gb =...DBSCAN密度法 （1）概念 中文全称：基于密度的带噪声的空间聚类应用算法，它是将簇定义为密度相联的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据集中发现任意形状的聚类。...密度：空间中任意一点的密度是以该点为圆心，以Eps为半径的园区域内包含的点数目。 邻域：空间中任意一点的邻域是以该店为圆心，以Eps为半径的园区域内包含的点集合。...噪声点：既不是核心点，也不是边界点的任意点 （2）DBSCAN算法的步骤 通过检查数据集中每点的Eps领域来搜索簇，如果点p的Eps领域内包含的点多于MinPts个，则创建一个以p为核心的簇 通过迭代聚集这些核心点

    1.3K20

    小白也能看懂的seaborn入门示例

    residplot() 线性回归残差图 Matrix plots 矩阵图 heatmap() 热力图 clustermap() 聚集图 下面展现一下以上涉及的大部分绘图示例,所涉及参数均有注释,(可左右滑动代码段...kdeplot(核密度估计图) 核密度估计(kernel density estimation)是在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一。...distplot(单变量分布直方图) 在seaborn中想要对单变量分布进行快速了解最方便的就是使用distplot()函数，默认情况下它将绘制一个直方图，并且可以同时画出核密度估计(KDE)。...,ax第一个图,坐标左上 sns.distplot(d, kde=False, color="b", ax=axes[0, 0]) # 不绘制直方图即绘制核密度图,rug在轴上画凹槽 sns.distplot...g", kde_kws={"shade": True}, ax=axes[1, 0]) # 绘制核密度图直方图 sns.distplot(d, color="m", ax=axes[1, 1]) plt.setp

    4.7K20

    计算与推断思维 六、可视化

    他们也可以是类别，你可以在里面放置个体。 以下是一些类别变量的例子。 个体是冰淇淋纸盒，变量就是纸盒里的味道。 个体是职业篮球运动员，变量是球员的队伍。 个体是年，而变量是今年最高票房电影的流派。...译者注：存在很多种直方图，比如频数直方图、频率质量直方图和频率密度直方图。它们的纵轴数值不相同，但是图形形状是一样的。这里是最后一种，频率密度直方图。...这种绘制直方图的方法创建了一个垂直轴，它是在密度刻度上的。条形的高度不是桶中条目的百分比；它是桶中的条目除以桶的宽度。这就是为什么高度衡量拥挤度或密度。 让我们看看为什么这很重要。...[300,400)中的值的密度是[400,600)中的密度的两倍。 直方图帮助我们可视化数轴上数据最集中的地方，特别是当桶不均匀的时候。...当使用这种方法绘制时，直方图被称为在密度刻度上绘制。 在这个刻度上： 每个条形的面积等于相应桶中的数据值的百分比。 直方图中所有条形的总面积为 100%。

    2.8K20

    哈佛大学研发协同“越狱”的蚂蚁机器人，可应用于解决其他复杂问题

    大数据文摘授权转载自机器人大讲堂 就个体而言，单个蚂蚁是相对头脑简单的生物。然而，作为一个蚁群时，它们个体之间总是相互合作，能执行非常复杂的任务，例如化身建筑高手筑巢、觅食和御敌等等。...研究人员们观察到，蚂蚁会自发地聚集在它们互动更频繁的区域周围。一旦一些蚂蚁开始挖隧道，其他蚂蚁就会迅速加入聚集在一起，更有效地在一条隧道上工作，直到它们最终实现成功突围。...蚂蚁密度场的演化 基于主体的仿真 群体智慧与机器人的碰撞 在这种理解和建立模型的驱动下，研究人员构建了机器人蚂蚁RAnts合成并重现了蚁群这种行为，这些机器人可以相互响应，也可以对环境做出反应，以展示它们是如何执行这种集体任务...RAnts 仅通过简单的本地规则进行编程：遵循光敏场的梯度，避开光敏素密度高的其他机器人，并在光敏素密度高的地方捡起障碍物，然后将它们扔到光敏素密度低的地方。

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    三维局部描述子综述

    ISS-LRF[6]针对表面点密度不均问题提出了一个密度补偿权重项，即统计每个点一定范围内邻域点的数量，来代表该点的疏密程度，并以该统计量的倒数作为该点的密度权重，从而提高了LRF对点密度不均的稳健性。...针对此问题，文献[40]提出了加权的体素化缓存二值描述符(VBBD)，该方法使用高斯核函数平滑每个体素网格，解决了因下采样带来的空洞问题。...这类方法主要利用投影距离、法线夹角和形状索引等属性构成的一维、二维和三维属性分布直方图或者多属性协方差矩阵来编码局部表面，对噪声和点密度变化等干扰具有更强的鲁棒性，典型的方法包括旋转图像SI[34]、点特征直方图...该方法首先利用空间变换模块将局部表面从球面体素空间变换到柱面体素空间，然后神经特征提取模块先后采用MLP和3DCNN提取单个体素的特征及体素间的空间结构特征。...可重复的法线和CNN的平移不变性赋予了该特征的旋转不变性，使用高维非线性特征对单个体素进行表示减少了数据的损失，该方法在3DMatch和KITTI里程计数据集上具有极强的泛化性。

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