회색 음영 이미지의 대비를 향상시켜 코드를 명확하게 만드는 코드 작업을 시도하고 있습니다. 이 코드를 작동시킬 수없는 것 같습니다. 나는 각 방정식의 분포 빈도를 (픽셀을 제외하고 모듈을 사용하지 않고) 픽셀에서 얻으려고 노력 중이며 누적 분포 빈도를 구해서 아래 방정식을 사용하여 값을 변경할 수 있습니다. 내 코드에 어떤 문제가 있습니까? import c
dropbox에서 사용할 수있는 데이터 집합 (하나의 열)이 있습니다. 보관 용 계정에는 다음 수치를 생성하는 코드 플롯 코드가 있습니다. : Not normalized histogram for velocities 및 Not normalized distribution for the radius. 내가 뭘하고 싶은있는 다음 정상화 속도로 반경 그래프로 좋은하
두 개의 막대 그래프가 있으므로 한 번에 하나씩 할 수 있습니다. 여기 aes(y...) ggplot(data) +
aes(x=values) +
geom_histogram(binwidth=2, fill='blue', alpha=0.3, color="black", aes(y=(..count..)*100/(sum(..count..)/6)))
휴식 시간을 상수 값 (breaks=16)으로 설정 한 R 히스토그램이 있습니다. 십진수 대신 백분율로 히스토그램의 x-tick 값을 어떻게 표시합니까? 나는 x 축을 커스텀으로 쓰기를 생각하고 있었지만, break가 상수 값으로 설정되어있을 때 어떻게해야하는지 잘 모르겠습니다.
matplotlib의 히스토그램을 사용하면 빈 수를 선택할 수 있습니다. 그러나 어떻게 numpy의 막대 그래프에서 bin 수를 선택할 수 있습니까? 쓰레기통 이때 범위 import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
array = [1,3,4,4,8,9,10,12]
range = int((max(array
간단하다면 용서해주세요. 그러나 저는 Python을 처음 사용합니다. 나는 모든 위도 (180)와 경도 (360) 및 시간 (6624)에 대해 numpy.shape (시간, 위도, 경도)가있는 3D 배열 인 데이터 포인트가있는 일일 풍속 데이터를 사용합니다. 나는 모든 풍속을 추출하여 히스토그램이나 확률 밀도 함수를 그릴 수 있도록 새로운 배열이나 목록에
나는 이미 많은 질문을 발견했지만, 어쨌든 정말 도움이되지 못했습니다. set.seed(1)
df = data.frame("data" = runif(1000, min=0, max=100))
a = ggplot(data = df, aes(x = data))+
geom_histogram(aes(y=..density..),colour="black"
속성과 클래스의 수, 속성과 클래스의 설명, 인스턴스와 클래스의 수에 대한 히스토그램이 필요합니다. 프로그램을 처음 사용하는 동안 이것은 지금까지 시도한 것입니다. import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.mlab as mlab
import matplotlib.pyplot as plt
d