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如何创建使用日期的Google直方图[1]? 我已经放置了示例代码(带工作编号和非工作日期示例):http://jsfiddle.net/Qquse/417/和下面的代码[2] [1]https://developers.google.com/chart/interactive/docs/gallery/histogram [2] google.load("visualiz
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我是POWER Bi的新手 我要创建直方图并定义轴: X->功能(TERM、R&A;D.) Y->方法(成本、收益.) Value_>总和(金额) 和在每种方法中都有垂直直方图 我看不到在哪里可以定义X轴和Y轴来构建直方图 在Tableau Software和Spotfire中,我可以在列中定义多个维度 但不在Power BI中 谢谢 推荐答案 您是否在试用时提供了his
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我设法在网上找到如何在 R 中将正态曲线叠加到直方图上,但我想保留直方图的正常“频率"y 轴.请参阅下面的两个代码段,并注意在第二个代码段中,y 轴如何替换为“密度".我怎样才能将 y 轴保持为“频率",就像在第一个图中一样. 作为奖励:我还想在密度曲线上标记 SD 区域(最多 3 个 SD).我怎样才能做到这一点?我试过abline,但是这条线延伸到图的顶部,看起来很丑. g = d$m
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我试图在 python 中使用 Plotly 绘制累积直方图,但让它看起来像“步骤",即没有颜色的条形图,只显示顶线.像这样的: 基本上,我正在尝试重现以下 matplotlib 代码的行为: import matplotlib.pyplot as pltplt.hist(x, 累积=True, histtype='step') 到目前为止,我能做的最好的事情是: 导入 plotl
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我想用这种风格制作直方图: 但是在 Python 中使用 plotly.IE.我想合并条形图并仅绘制轮廓.我正在使用此代码: 导入 plotly.graph_objects将 numpy 导入为 npx = np.random.randn(500)fig = go.Figure(data=[go.Histogram(x=x)])图.show() 我一直在寻找有关如何执行此操作的示例,但找
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有谁知道如何设置辅助 x 轴及其范围? 我试图在这里显示一个垂直直方图,但它目前仍然太小 垂直直方图 import pandas as pd将 numpy 导入为 np导入 plotly.graph_objects从 plotly.subplots 导入 make_subplots从 plotly.graph_objs.layout 导入 YAxis,XAxis,Marginx1
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在这个例子中: import matplotlib.pyplot as plt颜色= ['白色','橙色','绿色','紫色']费率 = ['5','5','4','3']plt.bar(颜色,费率) 图中的条形按字母顺序排列. 如何使它们以与代码中相同的顺序显示(从最高到最低的比率)? 解决方案 Matplotlib 2.1 为 使用字符串作为其绘图函数的输入 - 称为“分类"
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Google Charts 使用什么公式来构建直方图?例如,它是否使用 Sturge 规则?多恩法则?斯科特的规则?等.是否有任何关于它如何构建默认 bin 大小、最小值和最大值的文档? 这是直方图 Google 图表页面. Google Charts 会自动为您选择 bin 数量.所有 bin 的宽度相等,高度与 bin 中数据点的数量成正比.在其他方面,直方图类似于柱状图.
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我有一组浮点值(总是小于 0).我想将其放入直方图中,IE.直方图中的每个条形都包含值范围 [0,0.150) 我拥有的数据如下所示: 0.0000.0050.1240.0000.0040.0000.1110.112 在我下面的代码中,我希望得到看起来像这样的结果 [0, 0.005) 5[0.005, 0.011) 0...等等.. 我试图用我的这段代码做这样的分箱.但它似乎不起作
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我在 R 中制作直方图时遇到问题.问题是我告诉它制作 5 个 bin,但它生成 4 个,我告诉它生成 5 个,它生成了 8 个. data 关于如何修复它的任何想法? 解决方案 使用breaks 参数: hist(data,breaks=seq(0,80,l=6),freq=FALSE,col="orange",main="Histogram",xlab="x",ylab="f(x
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我有一堆 csv 数据集,每个大约 10Gb.我想从他们的列中生成直方图.但似乎在 numpy 中执行此操作的唯一方法是首先将整个列加载到 numpy 数组中,然后对该数组调用 numpy.histogram.这会消耗不必要的内存量. numpy 是否支持在线分箱?我希望在读取它们时逐行迭代我的 csv 和 bin 值.这样在任何时候内存中最多有一行. 自己动手并不难,但想知道是否有人
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我有兴趣在 R 中创建一个包含两个(或更多)人口的直方图,意思是 - 我不希望两个直方图共享同一个图形,而是一个包含两种或更多颜色的条形图. 找到下面的图片 - 这就是我想要完成的. 有什么想法吗? 解决方案 这实际上是 ggplot2 中令人讨厌的默认设置: 库(ggplot2)ggplot(iris, aes(x=Sepal.Length, fill=Species))
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所以基本上我想计算一个浮点在给定列表中出现的次数.例如:用户输入一个等级列表(100 分中的所有分数),它们以十个为一组进行排序.0-10、10-20、20-30..等)的分数出现多少次?比如考试成绩分布.我知道我可以使用计数功能,但由于我不是在寻找特定数字,因此遇到了麻烦.有没有结合计数和范围的方法?感谢您的帮助. 解决方案 要将数据分组,将其除以间隔宽度.要计算每个组中的数量,请考虑使
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我是 matplotlib (1.3.1-2) 的新手,我找不到合适的起点.我想用 matplotlib 在直方图中绘制点随时间的分布. 基本上我想绘制日期出现的累积总和. 日期2011-12-132011-12-132013-11-012013-11-012013-06-042013-06-042014-01-01... 那会让 2011-12-13 ->2次2013-11-01 -
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我有计数数据(其中 100 个),每个数据对应一个 bin(0 到 99).我需要将这些数据绘制为直方图.但是,直方图计算这些数据并不能正确绘制,因为我的数据已经分箱. 随机导入导入 matplotlib.pyplot 作为 pltx = random.sample(range(1000), 100)xbins = [0, len(x)]#plt.hist(x, bins=xbins, colo
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首先,我有一个数组int a[1000][1000].所有这些整数都在 0 到 32767 之间,它们是已知常量:它们在程序运行期间永远不会改变. 其次,我有一个数组 b[32768],其中包含 0 到 32 之间的整数.我使用这个数组将 a 中的所有数组映射到 32 个 bin: int bins[32]{};for (auto e : a[i])//将 a[i] 映射到 32 个 bi
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我有一个特别的问题.我会尽量准确地描述这一点. 我正在做一个非常重要的“微优化".一次运行数天的循环.所以如果我能减少这个循环时间,它需要一半的时间.10 天会减少到只有 5 天等等. 我现在拥有的循环是函数:“testbenchmark1". 我有 4 个索引需要像这样循环增加.但是当从列表中访问索引时,实际上需要一些额外的时间,正如我所注意到的.这就是我想知道是否有其他解决方
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我是 Python 新手. 我有一个 numpy 矩阵,尺寸为 42x42,值在 0-996 范围内.我想使用这些数据创建一个二维直方图.我一直在看教程,但它们似乎都展示了如何从随机数据而不是 numpy 矩阵创建 2D 直方图. 到目前为止,我已经导入: 将 numpy 导入为 np导入 matplotlib.pyplot 作为 plt从 matplotlib 导入颜色 我不确定
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在 StackOverflow 的其他地方,有人问了一个关于深度缓冲区直方图的问题 - 创建深度缓冲区带有 GLSL 的直方图纹理. 我正在编写一个 iOS 图像处理应用程序,对这个问题很感兴趣,但不清楚所提供的答案.那么,是否可以通过 GLSL 使用 GPU 创建图像直方图? 解决方案 是的.这显然不是最好的方法,但它确实是 iOS 中最好的方法,因为不支持 OpenCL.您将失去
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我想用 ggplot2 创建下一个直方图密度图.以“正常"方式(基础包)非常简单: set.seed(46)向量
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