hist(log(x),freq=F,xlim=c(0,10),ylim=c(0,15000),breaks=100) 错误于freq && !equidist: 'length = 20' in coercion to 'logical(1)' 为什么

这个错误信息是在使用R语言的`hist`函数时产生的，特别是当尝试设置`freq = F`并且同时设置了`breaks = 100`时。错误消息指出`freq`应该是一个布尔值（即TRUE或FALSE），而在这里它被理解为长度为20的向量，这不符合`freq`参数的期望格式。 `freq = F`通常意味着`hist`函数应计算频率而不是累积频率，也就是每个区间内的观察次数。当你设置了`breaks = 100`，这意味着你希望划分100个等宽的区间。在这种情况下，你应该确保`freq`参数是一个布尔值来指示是否计算频率。修复这个错误的方法是明确地将`freq`设为`FALSE`，如下所示： ```R hist(log(x), freq = FALSE, xlim = c(0, 10), ylim = c(0, 15000), breaks = 100) ``` 如果你的数据已经按照均匀间隔进行了划分（例如，`x`是等间距的数值），那么`breaks`设置为整数会自动创建等宽的区间，此时`freq = FALSE`就是正确的。如果`x`不是均匀分布的，你应该确认`breaks`的数量适合数据分布，并保持`freq`为`TRUE`以便正确计算每个区间的频率。

ax = state['Murder.Rate'].plot.hist(density=True, xlim=[0,12], bins=range(1,12))

这段代码是用来绘制一个直方图，其中横表示"Murder.Rate"的值，纵轴表示该值的频率或密度。通过设置参数density=True，可以将纵轴的值转换为密度，而不是频率。xlim=[0,12]用于设置横轴的范围在0到12之间。bins=range(1,12)表示将数据分为11个区间进行统计。绘制完成后，将返回一个AxesSubplot对象，并将其赋值给变量ax。

hist.panel breaks = FD设置

hist.panel中的breaks参数用于设置直方图的分组方式，FD是一种自适应的分组方式，可以根据数据的分布情况自动选择合适的组数。FD的全称是Freedman-Diaconis规则，它的计算公式是由数据的中位数和四分位数计算得出的。在R语言中，可以将breaks参数设置为"FD"来使用FD分组方式，例如： ``` hist(panel, breaks = "FD") ```

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hist(log(x),freq=F,xlim=c(0,10),ylim=c(0,15000),breaks=100) 错误于freq && !equidist: 'length = 20' in coercion to 'logical(1)' 为什么

ax = state['Murder.Rate'].plot.hist(density=True, xlim=[0,12], bins=range(1,12))

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Index=0:N-1; Hist{2}=log(Index+20)/60; % 15 Hist{2}=Hist{2}/sum(Hist{2}); Hist_cumulation{2}=cumsum(Hist{2}); subplot(3,3,6),stem(0:N-1,Hist{2}),title('log函数变换直方图')

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def channel_hist(image): color = ('b', 'g', 'r') for i, color in enumerate(color): hist = cv2.calcHist([image], [i], None, [256], [0, 256]) plt.plot(hist, color) plt.xlim([0, 256]) #plt.show() return plt

def channel_hist(image): color = ('b', 'g', 'r') for i, color in enumerate(color): hist = cv2.calcHist([image], [i], None, [256], [0, 256]) plt.plot(hist, color) plt.xlim([0, 256]) #plt.show() return plt.show()

plt.hist(X[y==lab, cnt], label=lab, bins=10, alpha=0.3,)中的X[y==lab, cnt]什么意思

def channel_hist(image): color = ('b', 'g', 'r') for i, color in enumerate(color): hist = cv2.calcHist([image], [i], None, [256], [0, 256]) plt.plot(hist, color) plt.xlim([0, 256]) #plt.show() return plt使用 PIL 库将 Matplotlib 绘图对象转换为 Tkinter 图像对象

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