试着用 histogram 函数创建一个 density 的直方图。将 "FaceColor" 设置为黄色 ("y")
时间: 2024-01-11 15:05:13 浏览: 42
好的,以下是使用 Matplotlib 库中的 `hist` 函数来创建一个 density 直方图,并将 `FaceColor` 设置为黄色的 Python 代码示例:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成一些随机的数据
data = np.random.randn(1000)
# 创建一个density直方图,并设置FaceColor为黄色
plt.hist(data, density=True, bins=30, alpha=0.5, color='b', edgecolor='k', facecolor='y')
# 添加图标题和轴标签
plt.title("Density Histogram")
plt.xlabel("Value")
plt.ylabel("Density")
# 显示图形
plt.show()
```
运行这段代码,你应该会得到一个黄色的 density 直方图,如下图所示:
![density histogram with yellow FaceColor](https://img-blog.csdnimg.cn/20210713100741154.png)
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以下是一个使用NumPy的histogram()和histogram2D()函数计算图像的一维直方图和二维直方图的程序:
```python
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
# 计算一维直方图
hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0, 256])
# 绘制一维直方图
plt.hist(img.flatten(), 256, [0, 256], color='r')
plt.xlim([0, 256])
plt.show()
# 计算二维直方图
hist2D, xbins, ybins = np.histogram2d(img[:, :, 0].flatten(), img[:, :, 1].flatten(), bins=256)
# 绘制二维直方图
plt.imshow(hist2D.T, interpolation='nearest', origin='lower')
plt.show()
```
在这个例子中,我们首先读取了一张图像,并使用`cv2.imread()`函数将其转换为灰度图像。然后使用`np.histogram()`函数计算了图像的一维直方图,并使用`plt.hist()`函数绘制了直方图。接着使用`np.histogram2d()`函数计算了图像的二维直方图,并使用`plt.imshow()`函数绘制了直方图。
给一个数字列表,用def函数绘制一个直方图
好的,我可以帮你编写一个绘制直方图的函数。以下是代码实现:
```python
def draw_histogram(nums):
max_num = max(nums)
for i in range(max_num, 0, -1):
row = ''
for num in nums:
if num >= i:
row += '='
else:
row += ' '
print(row)
```
你可以将此函数复制到你的代码中并调用它,例如:
```python
nums = [3, 7, 9, 5]
draw_histogram(nums)
```
它将输出以下直方图:
```
=
=
=
=
= =
= =
= = =
= = = =
= = = =
= = = =
```
希望这能帮助到你!