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python 像素点直方图

计算频数: 给定一个序列t: hist = {} for x in t: hist[x] = hist.get(x,0)+1 得到的结果是一个将值映射到其频数的字典。将其除以n即可把频数转换成频率,这称为归一化: n = float(len(t)) pmf = {} for x, freq in hist.items(): pmf[x] = f...

有一组数据想用直方图画出他们的数值分布,使用代码: num=20 histo=plt.hist(data,num) plt.plot(histo[1][0:num],histo[0],"r",linewidth=2) 画出的直方图的bar是分散的如图,红色曲线为每条bar的包络线。现在想做出所有bar的包络线,比如图中...

条形图是用条形的长度表示各类别频数的多少,其宽度(表示类别)则是固定的; 直方图是用面积表示各组频数的多少,矩形的高度表示每一组的频数或频率,宽度则表示各组的组距,因此其高度与宽度均有意义。

试试直接导入numpy后运行 np.random.randn(10000) 看看有没有结果 np包有问题

http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

在某些情况下,一副图像中大部分像素的强度都集中在某一区域,而质量较高的图像中,像素的强度应该均衡的分布。为此,可将表示像素强度的直方图进行拉伸,将其平坦化

这应该不是画图问题 拟合出高斯分布的参数,然后画出曲线

用代码解决: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import interp1d import scipy.stats as st sim = st.gamma(1,loc=0,scale=0.8) # Simulated obs = st.gamma(2,loc=0,scale=0.7) # Observed x = np.l...

应该是可以的,你没贴代码,我也不好测试,以前就弄过曲线图,中文都没出什么问题,只要py文件开头添加#-*- coding: utf-8 -*-,在横坐标类似pl.xticks中的参数,有个横坐标列表,列表中的中文用unicode,[u'你好']之类的,如果在不行的话,还有...

画图需要引入额外的包,不过只是计算出十个数值还是很简单。 假设原始的概率值存在数组p中 例如 p = [0.05, 0.31, ...] x = [0.0] * 10 # 初始化10个区间LL = 0 # 有效数据个数for y in p: if p < 0 || p >= 1: # 跳过非法值 continue LL += 1; ...

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