隐藏直方图
所以我想绘制一个正态分布，并且我已经看到一种做到这一点的方法是使用以下代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt mu = 5 sigma = 1 s = np.random.normal(mu, sigma, 1000) count, bins, ignored = plt.hist(s, 100, normed=Tr
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将值放在柱状图的中心
我有以下代码来绘制直方图. time_new中的值是发生某事的小时数. time_new=[9, 23, 19, 9, 1, 2, 19, 5, 4, 20, 23, 10, 20, 5, 21, 17, 4, 13, 8, 13, 6, 19, 9, 14, 9, 10, 23, 19, 23, 20, 19, 6, 5, 24, 20, 19, 15, 14, 19, 14, 1
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R直方图范围错误:某些"x"未计数；也许“中断"的范围不超过"x"的范围
我有一个数据集，我想用R中的hist进行绘制.数据集中有许多行的值超出了我关心的值.具体来说，我的R脚本是: library(ggplot2) data = read.table("input.txt", sep=" ", strip.white=TRUE, header=TRUE) pdf("out.pdf") hist(data$actions,breaks=seq(0,130,
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没有垂直线的直方图
创建直方图时，它看起来很像这样: set.seed(1) x
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matplotlib scatter_hist，在直方图中具有逐步填充的直型
我修改了scatter_hist.py示例，发现了此处有两个数据集密谋. 我想使用"stepfilled"类型的直方图，但是如果我将类型设置为"stepfilled"，则Y轴直方图(方向=“水平")不起作用. 还有其他方法可以使直方图看起来像“阶梯填充"样式吗?还是我做错了什么? 这是我的带有histtype ="bar"的代码，以说明我尝试执行的操作.更改为 hist
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给定x和y值绘制直方图
我正在尝试绘制一个直方图，该直方图将每个x值与y值对齐.我尝试使用多种资源，但不幸的是我什么也找不到.这是我可以编写直方图的最好方法. x = (1,2,3,4,5) y = (1,2,3,4,5) h=plt.hist(x,y) plt.axis([0, 6, 0, 6]) plt.show() 我想要一个看起来像下面图像的图，而x轴上没有这些a: 解决方案 从您的曲线图和初
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访问seaborn distplot中的垃圾箱计数
在pyplot的 hist()函数中，我们能够访问直方图bin的值(通过返回n)；是否可以从 Seaborn的分布图中访问相同的信息? Seaborn仅返回轴对象. 最终，我想在直方图的顶部并置一个线图，该线图求和bin中的计数. 解决方案 出于完整性考虑，numpy.histogram是我一直在寻找的东西！
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matplotlib hist()中的条形间距与成千上万个bin
我正在使用matplotlib的hist()函数或bar()制作直方图，我想使用> 10,000个bin(一个bin代表大型实体每个坐标的计数).创建图形时，是否可以在竖线之间创建更多空白?当前，直方图的每个条之间没有空格.例如: # imports import matplotlib matplotlib.use('Agg') import matplotlib.pyplot as plt
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R直方图-变量过多
我试图说明33种不同变量的直方图.由于变量的数量，我认为在不同的颜色“旁边"，我需要以清晰的方式标记每个条形，即使可行，即使使用箭头也是如此. 我想知道 1)如何在R中定义33种不同的颜色 2)如何标记它们，例如在X轴下方垂直，并且彼此之间保持一定距离，以使我的身材更加清晰. 我正在使用Plotrix软件包中的多重函数，对于数据，您只能对33个具有不同长度的随机向量成像！ 谢谢
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使用R中的abline函数使用不同颜色的直方图
我想绘制一个具有不同颜色和图例的直方图. 假设以下数据: df1
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使用matplotlib我如何在python中绘制具有给定数据的直方图
以下是数据: 111, 3 122, 4 155, 3 192, 5 11, 9 123, 10 120, 23 现在如何使用matplotlib中的这两组数据绘制直方图. 请帮忙. 解决方案 您可以创建如下这样的条形图: from matplotlib.pyplot import * x = [111,122,155,192,11,123,120
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在直方图中查找区域设置最小值(一维数组)(Python)
我已经处理了雷达图像，并且要检测水，我必须在直方图中找到局部最小值.直方图在每个区域都有点不同，因此我必须根据每个直方图自动找到局部最小值. 我的输入数组是图像值的一维数组(0.82154、0.012211等).我知道如何在numpy和matplotlib中创建直方图，但是我不知道如何确定图片中显示的最小区域设置.我使用python scipy库. 第一步应该是平滑直方图以便于确定最小
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在R的直方图中将x轴标记为正确
我试图正确命名x轴. hist(InsectSprays$count, col='pink', xlab='Sprays', labels=levels(InsectSprays$spray), xaxt='n') axis(1, at=unique(InsectSprays$spray), labels=levels(InsectSprays$spray)) 但这会产生 我希望字
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带有单独列表的直方图表示频率
假设我有两个列表: x1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,1,10] x2 = [2,4,2,1,1,1,1,1,2,1] 在此，列表的每个索引i是时间点，并且x2[i]表示在时间i观察到的比x1[i]的次数(频率).还要注意x1 [0] = 1和x1 [8] = 1，总频率为4(= x2 [0] + x2 [8]). 如何有效地将其转换为直方图?下面是一种简
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r在直方图ggplot中按bin的百分比
我有一个这样的数据集-> library(ggplot2) response
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标签直方图按bins matplotlib
我有一个直方图，我想在其中用垃圾桶标记x轴.直方图以对数对数图的形式绘制，但是分格非常具体.该图: 垃圾箱: bins = [0, 0.035, 0.07, 0.15, 0.5, 1, 3, 10, 40] 有什么办法可以做到这一点?我相信这也需要摆脱当前的x轴标签. 解决方案 我为您编写了一个示例代码.基本上，您只需要'set_xticks'和'set_xtickla
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如何在R中的直方图的y轴上使用对数刻度?
我在讨论板上有一个大型的数据集，其中包含线程的寿命.我想要一个显示寿命分布的直方图，所以我这样做了: dall
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R-hist(XX，plot = FALSE)$ count的更快替代方法
我正在寻找一种更快的替代R的hist(x, breaks=XXX, plot=FALSE)$count函数的方法，因为我不需要生成任何其他输出(因为我想在sapply调用中使用它，因此需要进行一百万次迭代其中将调用此函数)，例如 x = runif(100000000, 2.5, 2.6) bincounts = hist(x, breaks=seq(0,3,length.out=100),
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在一张图表上绘制直方图和密度函数曲线
我有一个密度函数f，我为此进行了MCMC采样.为了评估抽样的优劣，我需要在同一张图表中绘制hist和curve.问题 hist(samples); curve(dfun,add=TRUE); 它们的尺度不同:某个容器的频率通常为数百，而密度函数的最大值约为1左右.我想做的是在同一高度配置两个图，一个y轴在左侧，另一个在y轴上.有人可以帮忙吗?谢谢. 解决方案 对hist使用pro
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matplotlib极性2d直方图
我正在尝试在极轴上绘制一些直方图数据，但它似乎无法正常工作.下面是一个示例，我使用找到的自定义投影import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt baz = np.zeros((20)) freq = np.zeros((20)) pwr = np.zeros((20)) for x in range(20): ba
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