已知各城市十年的国民收入，用hist函数生成直方图

好的，以下是使用 hist 函数绘制各城市十年国民收入的直方图的步骤：

1. 准备数据：首先，需要准备需要绘制的数据，这里我们以各城市十年的国民收入数据为例。可以使用以下代码将数据导入 R：

income <- read.csv("income.csv")

2. 数据处理：将数据按照城市进行分组，并计算每个城市十年的平均国民收入。可以使用以下代码实现：

library(dplyr)

income_avg <- income %>%
  group_by(city) %>%
  summarize(avg_income = mean(income))

3. 绘制直方图：使用 hist 函数绘制直方图，例如：

hist(income_avg$avg_income, breaks = seq(0, 300000, by = 10000), 
     col = "steelblue", xlab = "Average Income", ylab = "Frequency", 
     main = "Histogram of Average Income by City (2011-2020)")

其中，`income_avg$avg_income` 是上一步处理后的平均收入数据，`breaks` 是直方图柱子的边界，`col` 是柱子的填充颜色，`xlab` 是 x 轴标签，`ylab` 是 y 轴标签，`main` 是图表标题。

以上就是使用 hist 函数绘制各城市十年国民收入的直方图的基本步骤。

相关问题

灰度直方图统计不使用已知函数

好的，以下是不使用已知函数完成灰度直方图统计的代码实现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图片并转为灰度图像
img = plt.imread("image.png")
gray = np.dot(img[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])

# 统计灰度直方图
hist = np.zeros((256,), dtype=int)
for i in range(gray.shape[0]):
    for j in range(gray.shape[1]):
        hist[int(gray[i,j])] += 1

# 绘制灰度直方图
x = np.arange(256)
plt.bar(x, hist, width=1)
plt.show()

其中，使用`np.zeros`函数创建一个长度为256的数组`hist`，用于存储灰度直方图的统计结果，数组的每个元素都初始化为0。接下来使用两个for循环遍历灰度图像的每个像素，然后根据每个像素的灰度值将`hist`数组中相应的元素加1，最终得到灰度直方图的统计结果。最后使用`plt.bar`函数绘制灰度直方图。

灰度直方图均衡化不使用已知函数

好的，以下是不使用已知函数完成灰度直方图均衡化的代码实现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图片并转为灰度图像
img = plt.imread("image.png")
gray = np.dot(img[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])

# 统计灰度直方图
hist = np.zeros((256,), dtype=int)
for i in range(gray.shape[0]):
    for j in range(gray.shape[1]):
        hist[int(gray[i,j])] += 1

# 计算累计分布函数
cdf = np.zeros((256,), dtype=float)
cdf[0] = hist[0] / (gray.shape[0] * gray.shape[1])
for i in range(1, 256):
    cdf[i] = cdf[i-1] + hist[i] / (gray.shape[0] * gray.shape[1])

# 灰度直方图均衡化
equalized = np.zeros(gray.shape, dtype=int)
for i in range(gray.shape[0]):
    for j in range(gray.shape[1]):
        equalized[i,j] = int(cdf[int(gray[i,j])] * 255)

# 绘制均衡化后的图像和灰度直方图
x = np.arange(256)
plt.imshow(equalized, cmap='gray')
plt.show()

hist_eq = np.zeros((256,), dtype=int)
for i in range(equalized.shape[0]):
    for j in range(equalized.shape[1]):
        hist_eq[equalized[i,j]] += 1

plt.bar(x, hist_eq, width=1)
plt.show()

其中，与上面的代码实现相似，首先使用两个for循环遍历灰度图像的每个像素，根据每个像素的灰度值统计灰度直方图。接下来，计算灰度直方图的累计分布函数，再使用两个for循环遍历灰度图像的每个像素，根据累计分布函数将灰度值映射到[0, 255]的范围内，最终得到均衡化后的灰度图像。最后使用`plt.imshow`和`plt.bar`函数绘制均衡化后的图像和灰度直方图。