np.histogram2d和plt.hist2d区别
时间: 2023-12-20 18:06:02 浏览: 38
np.histogram2d和plt.hist2d都是用于生成二维直方图的函数,但它们有一些区别。
np.histogram2d是NumPy库中的函数,用于计算二维直方图。它接受两个一维数组作为输入,表示二维数据的x和y坐标,并返回一个包含二维直方图和x、y轴的边界数组。np.histogram2d函数只计算直方图数据,不会将其可视化。
plt.hist2d是Matplotlib库中的函数,用于生成并可视化二维直方图。它接受两个一维数组作为输入,表示二维数据的x和y坐标,然后将数据分成多个bin,并计算每个bin中的数据点数量。plt.hist2d函数会生成一个二维直方图,并将其可视化为一个热度图。
因此,np.histogram2d主要用于计算二维直方图的数据,而plt.hist2d不仅可以计算二维直方图,还可以将其可视化。
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plt.hist2d的示例代码
以下是使用matplotlib中的plt.hist2d函数绘制二维直方图的示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成随机数据
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)
# 绘制二维直方图
plt.hist2d(x, y, bins=30, cmap='Blues')
# 添加颜色条
plt.colorbar()
# 添加标题和标签
plt.title('2D Histogram')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
# 显示图像
plt.show()
```
其中,x和y分别表示二维数据的横纵坐标,bins参数指定直方图的箱子数目,cmap参数指定颜色映射。执行以上代码可以得到一个类似于以下的二维直方图:
![2D Histogram](https://img-blog.csdn.net/20180322171633290)
编写一个程序使用NumPy的histogram()和histogram2D()函数计算图像的一维直方图和二维直方图
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。