hist()中的密度/频率和概率
我已经使用了代码 hist(x, probability=TRUE) 这给了我一个从0到2的y轴，名称为density.我不明白这是什么意思.它是否积分为1，总和为1，或者y值等于多少?文档说"freq = NULL，概率=！freq"，但这对我来说没有意义.如果我不使用概率= TRUE，则会在y轴上获得频率，但是曲线图的形状是相同的. 解决方案 您可以将直方图保存到变量中并查看
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在一个带有多个变量的窗口中用ggplot绘制多个直方图
我想通过使用ggplot绘制6个直方图.每个直方图都对应一个产品(例如Modis 2000，Modis 2005等). x轴为土地利用(农业，建筑业等)，y轴为百分比误差，其中包括委托误差(_CE)和遗漏误差(_OE).对于每种土地用途，这两个误差的条形应该相邻(请参见附件图. structure(list(X = structure(c(1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L
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每个分箱中的2D直方图由标准偏差着色
在Python中，有没有一种创建2D直方图的方法，其中每个bin的颜色是通过每个bin中点的标准偏差而不是点密度来着色的? 例如，我有一组2D数据，其外观如下: 但是我想将其转换为2D直方图，我希望纯度在类似梯度的结构中间会降低. 我意识到这个问题没有代码，但是如果我能为正确的方向指出这一点，我将不胜感激.也许已经有一种优化的方法可以做到这一点，而且我可以节省时间，而不必创建矩阵
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如何显示每个matplotlib子图的x轴标签
我想在每个子图下方添加一个x轴标签.我使用以下代码创建图表: fig = plt.figure(figsize=(16,8)) ax1 = fig.add_subplot(1,3,1) ax1.set_xlim([min(df1["Age"]),max(df1["Age"])]) ax1.set_xlabel("All Age Freq") ax1 = df1["Age"].hist(col
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为什么不能将值从一个XYSeriesCollection复制到另一个?
我正在使用JFreeChart在Java swing中创建图像直方图.为了创建它，我遍历所有像素以获得所有颜色.根据大小和位深度，它需要一些时间. 一旦我拥有所有数据，就将其放入XYSeriesCollection变量中.为了能够稍后显示和隐藏某些系列，我保存了该变量的副本. 我的问题是，如果我这样做: final XYSeriesCollection data = create
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Python:Pandas以居中的x值绘制直方图
我想绘制以下数据集(列maxnet). 如果我使用Pandas DataFrame在Python中执行以下操作: df['maxnet'].hist(bins=10,range=(5,11), grid=False, alpha=0.3, histtype="stepfilled") 我得到下图: 如您所见，我没有在每个条形下居中放置x轴值.我希望将x值(6、7、8、9、1
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频率柱上带有标签的因子直方图
通常，如果我需要制作带有标签的直方图，我将使用hist(rnorm(100),labels=TRUE).但是，如果我的数据是因素，那么我需要使用plot(as.factor(c("a","a","b"))).问题是labels=TRUE不能与plot一起使用. 我该如何解决? 我最好希望找到一种解决方案，而无需加载精美的软件包. 解决方案 您实际上是在第二个示例中创建条形图 以
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熊猫python中一个字段与另一个字段的直方图
我正在尝试绘制一列相对于另一列的直方图分布.例如，如果数据框列为['count'，'age']，则我想绘制每个年龄段的总计数.假设在 年龄:0-10->总数是20 年龄:10-20->总数是10 年龄:20-30-> ...等等 我尝试了groupby('age')，然后绘制了直方图，但没有用. 谢谢. 更新 这是我的一些数据 df.head()
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使用更快的hist()或findInterval()获得与cut()相同的输出?
我阅读了这篇文章 http://www.r -bloggers.com/comparing-hist-and-cut-r-functions/并在我的PC上测试了hist()比cut()快约4倍.我的脚本通过cut()循环了很多次，因此节省的时间非常可观.因此，我试图切换到更快的功能，但是在获取cut()的确切输出时遇到了困难. 从下面的示例代码中: data
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在C ++控制台应用程序中计算单词中的字符
这是我要解决的问题: 要求用户输入一堆想要的单词，直到输入0.之后 计算每个字母在所有单词中出现的次数，并打印出每个字母的列表以及出现的次数.示例: Enter word> hello Enter word> lemon Enter word> goodbye Enter word> 0 Letter: h appears 1 times letter: e appears 3 tim
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用正态分布拟合加权直方图
我知道如何使用SCipy库拟合以正态分布输入直方图的数据(用python拟合直方图)，但是如果在具有数据的基础上又具有相同维度的权重数组，我该怎么做?有适当的功能吗?还是我应该创建一个由数据提供数据并对其加权的第二个数组? 干杯. 编辑: 这已经在这里得到了答案: NumPy中的加权标准偏差? 解决方案 如果您正在寻找正态分布N(mu，sigma) 您可以从输入数据
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求和而不是频率的R直方图
我是使用R的新手，我试图生成一个直方图，其中轴显示的是另一列的总和，而不仅仅是频率计数. 示例 我有一个包含两列的矩阵:RATE和BALANCE.我想生成一个显示余额总和的直方图，而不仅仅是记录计数. hist(mydata$RATE)#仅显示频率.我如何求和mydata$BALANCE 我想生成一个对BALANCE列求和的直方图，而不仅仅是进行记录计数.类似于hist(myd
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带轴的一维直方图的2D填充轮廓图
我希望这个问题超出了“阅读手册"的范围.我的任务很简单，仅绘制以下内容，但中间的图应为fill.contour图: http://gallery.r-enthusiasts.com/graph/Scatterplot_with_marginal_histograms_78 背景:我更喜欢fill.contour而不是hist2d.因为，我可以使用平滑的内核，所以离散数据的绘制不会太难看.我也
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如何使用ggplot向多个直方图添加图例?
我正在尝试向图中添加图例，但是它不起作用. 你有什么想法 ? 这是我的代码: ggplot(data =stats_201507_AF ) + geom_histogram(aes(gross_ind),fill="dodgerblue3", show.legend =T,bins=25)+ geom_histogram(aes(net_ind),fill="springg
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将正态分布曲线添加到直方图R
我正在尝试将正态分布曲线叠加到R中的直方图上.我知道这是一个曾经被问过的问题，但是我很难找到适合我的解决方案. 这是我的代码: hist(input_data$"X109_scalesraw_23", freq = TRUE, breaks = 30, col = "cadetblue", xlim = c(0,30), ylim = c(0,150), mai
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创建具有多个位置出现次数的直方图
我有一组看起来像这样的数据(略大一些): 2 7 3 9 5 3 2 4 7 3 3 4 2 2 我想生成一个直方图，其条形图的高度为2(7 + 4 + 2)，所以13为13，高度为3，5为3，7为3. 我希望这个问题不要太愚蠢，但是我发现的教程没有讨论这个问题.感谢您的任何事先帮助. 解决方案 DF
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是否可以删除带有多个垃圾箱的直方图中的空间?
我正在绘制带有许多bin(1000+)的直方图.代码如下: library(tidyverse) xx=rpois(1000,lambda = 40) y=density(xx,n=1000,from=0) ggplot(data.frame(x = y$x, y = y$y), aes(x, y)) + geom_line() + geom_histogram(stat='i
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如何将计数添加到直方图?
我想将直方图的计数数据添加到matplotlib中的绘图中.这是我的数据； import matplotlib.pyplot as plt data = [['B', 1], ['C', 2], ['A', 3],['A', 4], ['B', 5], ['B', 6],['A', 7], ['B', 8], ['C', 9],['D',10]] df = pd.DataFrame(dat
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如何对齐两个numpy直方图，以便它们共享相同的bin/index，并将直方图频率转换为概率?
如何将两个数据集X和Y转换为x轴/索引相同的直方图，而不是将变量X的x轴范围统称为低于或高于变量Y的x轴范围(例如下面的代码生成)?我希望将numpy直方图的输出值准备好之后再绘制在共享的直方图中. import numpy as np from numpy.random import randn n = 100 # number of bins #datasets X = randn
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使用facet_wrap显示多个直方图
样本数据 df
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