histogram

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分类我有多个列的熊猫数据帧像以下： columns_all = pd.DataFrame({'m1_h':m1_hist, 'm2_h':m2_hist, ....... 'm6_h':m6_hist, 'm6_f':m6_futu}) 我用下面的绘制根据各列直方图，但列进行排序，但我喜欢所有直方图中与上面数据框中写入的列顺序相同： columns_all.hist(layout=(2,6),

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ggplot与填充和scale_y_log10结合的奇怪行为（）

我试图产生一个直方图ggplot' s geom_histogram根据梯度颜色的酒吧，和log10的他们。下面的代码： library(ggplot2) set.seed(1) df <- data.frame(id=paste("ID",1:1000,sep="."),val=rnorm(1000),stringsAsFactors=F) bins <- 10 cols <- c

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用阴影区域绘制直方图并在R中没有公共边框

我想绘制带有阴影区域（2个X值之间）的直方图，但没有垂直常见线条（断点之间的线条）和abline。我有以下示例代码： x<-rnorm(n=100, m=0, sd=1) h<- hist(x, breaks=50) cuts<- cut(h$breaks, c(-1, 1)) plot(h, col="green"[cuts]) abline(v=mean(x), lty=2, lwd=

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在R中的直方图查找`counts`的子集

我想知道如何能找到的高度以下直方图矩形（即，counts），用于当x轴的值是-1之间+1如图所示10 BLUE点在下图中？ set.seed(0) x = rcauchy(5e4, 0, sqrt(2)/2) cuts <- quantile(x, c(.025,.975)) cut.data = x[x>=cuts[1] & x<=cuts[2]] h = hist(cut.data,

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创建一个垂直柱状图

好吧，基本上我一直在试图让我的柱状图显示星号垂直对齐的字母，它在上面递增。我一直在试图找出让星号在字母重复之上排列的最有效方法。有什么建议么？ **My current output displays this horizontally** asfklafjasjfk A (3) *** F (3) *** J (2) ** K (2) ** L (1) * S (2) ** A

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如何计算图像直方图，而无需在Matlab中对数据进行归一化处理

我有一个图像I哪些像素强度落在0-1的范围内。我可以通过标准化来计算图像直方图，但我发现曲线与原始数据的直方图不完全相同。这会对后来的峰值查找过程造成一些问题（请参阅附上的两张图片）。我的问题是在Matlab中，有没有什么办法，我可以绘制图像直方图没有正常化的数据，这样我可以保持曲线形状不变？当像素强度不在0-1范围内时，这将对这些原始图像有益。目前，如果我不规范化数据，我无法计算它们的直方图。

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使用ggplot2在直方图中对数据进行极限分组

我想对部分数据进行直方图放大。我的问题是，我想剔除范围之外的所有内容，并将其归入最后一类“10+”。使用ggplot2可以做到吗？示例代码： x <- data.frame(runif(10000, 0, 15)) ggplot(x, aes(runif.10000..0..15.)) + geom_histogram(aes(y = (..count..)/sum(..count.

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Matlab记事本显示x轴上的值

我想绘制直方图，使用plot(histcounts(X,edges))。它工作正常，除了在x轴上，显示箱的数量，而不是箱指的实际值。为了让我的意思更清楚些，我附加了两张图。两者显示相同的数据，但对于第一个，我使用plot(histcounts(X,edges))和第二个hist(X,edges)。我使用hist的绘图显示x轴的方式，我希望它看起来像bin，是指bin的值。我希望plot(his

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将其上绘制有两个变量的直方图转换为平滑曲线

以下是生成直方图的代码。对于完整的代码，你可以参考这个iPython Notebook # Splitting the dataset into malignant and benign. dataMalignant=datas[datas['diagnosis'] ==1] dataBenign=datas[datas['diagnosis'] ==0] #Plotting these

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的Python：简单的柱状图从数据帧走了歪

我有一个熊猫数据帧，看起来是这样的： pageviews type 0 48.0 original 1 181.0 licensed 2 50.0 original 3 17.0 original ... 我要创建两个直方图，一个是“原始”类型，一个是“行货”类型。所以我做的： ax = df.hist(by='type') plt.show() 而且我得到这个：这是一个开