直方图将y轴变成百分比python代码

以下是将直方图y轴转换为百分比的Python代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一组随机数据
data = np.random.randn(1000)

# 绘制直方图
n, bins, patches = plt.hist(data, bins=20)

# 将y轴转换为百分比
plt.gca().yaxis.set_major_formatter(plt.FormatStrFormatter('%d%%' % np.max(n)))

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们使用NumPy生成了一组随机数据，并使用Matplotlib绘制了直方图。然后，我们使用`plt.gca().yaxis.set_major_formatter`方法将y轴格式化为百分比，最后显示图形。

相关问题

matlab直方图y轴长

在MATLAB中，直方图的y轴表示频数或者频率。频数是指在某个区间内出现的数据的个数，而频率是指频数与总数据个数的比值。直方图的y轴长度取决于数据的分布情况和直方图的参数设置。

如果使用MATLAB中的`histogram`函数绘制直方图，默认情况下，y轴表示频数。可以通过设置`Normalization`参数为`'probability'`来将y轴表示为频率。

以下是一个示例代码，展示如何绘制直方图并设置y轴长度：

data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]; % 示例数据

histogram(data) % 绘制直方图，默认y轴为频数

% 绘制频率直方图
figure
histogram(data, 'Normalization', 'probability') % 设置y轴为频率

用直方图对图像区分的python代码

下面是用Python的matplotlib库实现对图像的直方图分析：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

# 读取图片
img = Image.open('image.jpg')
img.show()

# 将图片转换为灰度图像
gray = img.convert('L')

# 计算灰度直方图
hist, bins = np.histogram(gray, bins=256, range=[0, 255])

# 绘制直方图
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.bar(bins[:-1], hist, width=1)
plt.xlim(min(bins), max(bins))
plt.grid()
plt.show()

其中，`Image`库用于读取图片，`numpy`库用于计算直方图，`matplotlib`库用于绘制直方图。首先读取图片，然后将其转换为灰度图像，接着计算灰度直方图，最后绘制直方图。