Tensorboard v1.0-直方图选项卡解释
我正在学习通过张量板可视化张量，但是，我不知道如何在“直方图"选项卡中解释图表.我使用下面的代码进行可视化: sess = tf.Session()tf.summary.histogram('test'，tf.constant([1，1，2，2，3，4，4，4，4]))摘要= tf.summary.merge_all()train_writer = tf.summary.FileWriter(
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如果我有一个由uint16s组成的图像，并且想要为每个位计算一个直方图，即包含强度值的 0..65535 的矢量'x'和一个矢量 y 是具有该值的样本数，是否有矢量化的numpy/线性algreba方法来计算? 解决方案 我使用Numpy进行了明显的处理，并且在Mac上使用图像尺寸需要300毫秒.然后我用OpenCV做同样的事情，它在9毫秒时快了33倍！ #！/usr/bin/env pyt
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如何放大seaborn/matplotlib中的直方图?
我制作了一个看起来像这样的直方图:
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使用python和opencv进行直方图均衡而不使用内置函数
我用过公式:((L-1)/MN) ni在哪里L是灰度总数，M N是图像大小，ni是累积频率 但是我总是得到全黑的图像.我也尝试过使用其他图像. 将numpy导入为np导入cv2path ="C:/Users/Arun Nambiar/Downloads/fingerprint256by256(1).pgm"img = cv2.imread(path，0)#在均衡之前显示图像cv2.imsh
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如何使Python中的直方图(scipy.stats)看起来和R一样好?
以下图及其代码是在R(
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R-历史图按分位数的颜色
我正在尝试做一个简单的 hist 绘图，并通过 quantile 为垃圾箱着色. 我想知道为什么当垃圾桶大小改变时，所有的颜色都弄乱了.也许我从一开始就没有做好. 分位数是 分位数(x)0％25％50％75％100％0.00 33.75 58.00 78.25 123.00 然后我将颜色设置为分位数 k = ifelse(test = x
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Matlab中带有误差条的直方图
我想在条形图中(每个条上方)放置误差条.我尝试过 bincentres = -85:10:85;要素= [1,4,14,24,46,57,63,63,174,147,69,49,22,9,4,2,1,0];err = sqrt(元素);bar(bincentres，nelements);坚持，稍等errorbar(bincentres，nelements，err);推迟 以前，我没有得到错
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R函数查找适合常数的合适值
库(ggplot2)set.seed(1)数据集
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如何将条形图的XtickLabels移到左侧?
我目前正在尝试创建频率直方图，为此，我必须创建一个条形图，在条形之间没有空格.但是，这会将 XTickLabels 居中在条的中间.由于这是一个直方图，我希望数值位于每个条形图之间的直线上，以便可以直观地指示间隔.本质上，我需要将所有刻度标签向左移动. 我正在使用R2016a. 浏览Mathworks只能找到有关如何使用折线图，散点图等的答案. 解决方案 使用 此外，如果您有
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如何更改使用R中的Lattice软件包制作的直方图中x轴上的比例?
我在数据集中的所有年份和月份中都成功制作了可变风速的直方图.但是我希望x轴以1英里/小时的间隔标记.每个bin也是1英里/小时的间隔.当前默认情况下，x轴以20英里/小时的间隔标记. 这是我的R代码. histogram(〜as.numeric(spd)| factor(month)+ factor(year)，数据= spd_sub，xlab ="spd以英里/小时为单位"，nint
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将ggplot geo_geom_histogram()与y-log-scale一起使用为零箱
我有一个集合，其中有> 10000个整数，其值在1到500之间.我想以直方图的形式绘制值，但是，由于只有少数整数的值大于200，因此我想对y轴使用对数刻度. 一个箱的计数为零时出现问题，因为对数值变为-无限大. 为避免这种情况，我想向每个bin添加一个伪计数1.在标准的hist()图中，我可以按照以下步骤进行操作: hist.data = hist(数据，情节= F，间隔= 30)
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更改R中直方图的比例
我的直方图只有一个bin.我如何以使其具有更多垃圾箱的方式对其进行转换? 我想将附加图像中的图形2转换为类似于图形1的图形，这样我可以看到更多的bin. 编辑: 在执行 hist(df $ FutureCost，main =“多护理费分配"，xlab ="Charge($)"，breaks ="FD"，xlim = c(0,500000))，我能够得到更好的图形.多亏了答复.如何
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Python Kolmogorov-Smirnov拟合优度检验中的p值非常低
我有一组数据，并通过对数正态分布拟合相应的直方图.我首先计算对数正态函数的最佳参数，然后绘制直方图和对数正态函数.这样可以得到很好的结果:
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浮点数的直方图直方图
我有一段代码，如果给定范围为[0,1)，它会生成介于-10到10之间的某个值该代码从-10到10之间取值，并将根据其概率将其附加到列表中.例如，由于-10对应于值0，因此会在列表中放置-10次，而10对应于范围中的1，则将被放置100次(作为规范化). 这是代码: #！/usr/bin/env python导入数学将numpy导入为np导入matplotlib.pyplot作为pltpos
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'x'必须是R中的数字直方图
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在R中的plotly直方图函数中自定义bin宽度
我有一个日期和每天通话量的数据集.当我使用plotly R软件包对它们进行绘图时，除其中的1个以外，所有其他每个日期都被分隔到不同的bin中.但是，这一棘手的数据子集却将垃圾箱分为2天间隔，这并不是非常有用的信息.我敢肯定这是一个简单的解决方法，但是我不太确定如何更改垃圾箱宽度. a
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更改R中特定直方图容器的颜色
我已经使用plot函数创建了下面的历史图: hist(mst $ Total [which(mst $ Total
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如何更改由plt.hist()表示为figsize的直方图的尺寸不是参数
我正在尝试使用numpy数组绘制一系列直方图. n，bins，patch = plt.hist(ser，bins = 10，color ='green'，alpha = 0.8，label ='Value'，edgecolor ='orange'，线宽= 2)plt.legend()plt.ylabel('袋数'，size ='x-large')plt.xlabel('Money in US
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直方图不显示密度
我尝试了不同的功能和几个不同的参数，但直方图 hist(估计量，概率= T，br = 5) 不管我选择什么绘图函数或参数， 都不会在y轴上显示密度.向量“估计量"包含100个介于0.4到0.6之间的值. 准确地说:创建历史对象，然后计算并更改密度并通过plot()再次进行绘制的方法，但是我不希望首先绘制历史对象:/
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matplotlib中的背对背直方图
有一个很好的函数可以在Matlab中绘制背对背直方图.我需要在matplotlib中创建一个类似的图形.任何人都可以显示一个有效的代码示例吗? 解决方案 感谢Mark Rushakoff所指向的链接，以下是我最终所做的事情 将numpy导入为np从matplotlib导入pylab作为pldataOne = get_data_one()dataTwo = get_data_two()hN
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