python中plt.hist()的用法

时间: 2023-04-27 11:01:08 浏览: 172
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关于python中plt.hist参数的使用详解

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plt.hist()是matplotlib库中的一个函数，用于绘制直方图。它可以接受一个数组作为输入，将其分成多个区间，然后统计每个区间内元素的个数，并将结果绘制成一个直方图。plt.hist()函数可以设置多个参数，包括数据、区间数、颜色、透明度等，以便用户根据需要进行自定义。
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plt.hist在python中的使用方法

plt.hist是Python中matplotlib库中的一个函数，用于绘制直方图。它的基本语法如下： import matplotlib.pyplot as plt plt.hist(x, bins=None, range=None, density=False, histtype='bar', color=None, ...

plt.hist(dict(graph.degree()).values(), bins=500) plt.title("Connectedness of Marvel Characters") plt.xlabel("Degree") plt.ylabel("Frequency")

其中，dict(graph.degree()) 将 NetworkX 图中的节点度数转换为一个字典，values() 方法获取字典中的值（即节点度数），然后使用 hist 函数将其绘制成直方图。bins 参数指定直方图的箱数，这里设置为 500。...

请修改这段代码使其正确。import matplotlib.pyplot as plt plt.subplot(121) plt.hist(df['age'],bins=range(0,101,5)) plt.title("年龄直方图") plt.xlabel("年龄") plt.ylabel("个数") plt.subplot(122) plt.plot(df.groupby(pd.cut(df['age'],range(0, 101, 5)))['age'].count()) plt.title("年龄曲线图") plt.xlabel("年龄") plt.ylabel("频率") plt.savefig('20201208041006age.png') plt.show()

注意，这里使用了 set_title、set_xlabel 和 set_ylabel 方法来设置标题和标签，而不是直接在 title、xlabel 和 ylabel 参数中传入字符串。 3. 最后使用 plt.savefig 方法将图像保存为文件，并调用 ...

plt.hist()函数

plt.hist()函数是Matplotlib库中的一个函数，用于绘制直方图。直方图是一种统计图形，用于表示数据的分布情况，其中数据被分成多个“区间”（也称为“箱子”或“柱子”），每个区间的数量表示该区间内数据的数量。...

plt.hist改变纵坐标默认值，比如同时乘以一个数

首先，我们需要了解一下plt.hist函数的用法。plt.hist函数用于绘制直方图，其参数中有一个weights参数用于设置每个数据点的权重。默认情况下，每个数据点的权重都为1，即默认的纵坐标值为数据点的数量。 我们可以...

import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import numpy as np img = Image.open('image.jpg') img_array = np.array(img) plt.hist(img_array.ravel(), bins=256, range=(0, 255)) plt.xlabel('Pixel Values') plt.ylabel('Frequency') plt.show() new_img = Image.fromarray(img_array) new_img.save('new_image.jpg')设置坐标大小

你可以使用plt.xlim()和plt.ylim()方法来设置坐标大小。以下是修改后的代码： python import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import numpy as np img = Image.open('image.jpg') img_...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读入灰度图像并显示 img = plt.imread('image.jpg') plt.imshow(img, cmap='gray') plt.show() # 统计直方图并用柱状图显示 hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0, 256]) plt.bar(bins[:-1], hist, width=1) plt.show() # 均衡化图像并显示 cdf = hist.cumsum() cdf_normalized = cdf / cdf.max() img_equalized = np.interp(img.flatten(), bins[:-1], cdf_normalized) img_equalized = img_equalized.reshape(img.shape) plt.imshow(img_equalized, cmap='gray') plt.show() # 统计均衡化后的直方图并用柱状图显示 hist_equalized, bins_equalized = np.histogram(img_equalized.flatten(), 256, [0, 256]) plt.bar(bins_equalized[:-1], hist_equalized, width=1) plt.show()实验中的关键点、难点、实验参数对于结果的影响

实验中的关键点是理解直方图均衡化的原理和算法，并掌握 Python 中相关的库函数和操作方法。 难点在于如何理解和实现直方图均衡化的算法，以及如何通过 Python 代码实现直方图统计和可视化。 实验参数对结果的影响...

# 划分区间 bins = [0,1,2,3,4,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,60,70,80,90,100,1220] data = data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_befor_big['本年比上一年归母倍数'] # 统计每个柱子的数据 hist, edges = pd.cut(data, bins=bins, right=False, include_lowest=True, retbins=True) counts = hist.value_counts() # 按照 hist 的顺序重新排序 counts counts = counts.reindex(hist.cat.categories) # 按照 bins 的顺序给每个柱子指定标签 labels = counts.index.astype(str) fig, ax = plt.subplots(figsize=(18, 6)) # 绘制柱形图 plt.bar(labels, counts) # 添加数据标签 for i, v in enumerate(counts.values): plt.text(i, v, str(v), ha='center', va='bottom') # 设置图表标题和坐标轴标签 plt.title('准确数据-本年小于前一年归母倍数') plt.xlabel('Range') plt.ylabel('Count') # 显示图表 plt.show() # 划分区间 bins1 = [0,1,2,3,4,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,60,70,80,90,100,1220] data1 = data_forecast_is_stk_bs_rpt_cw_befor_big['本年比上一年归母倍数'] # 统计每个柱子的数据 hist1, edges1 = pd.cut(data1, bins=bins1, right=False, include_lowest=True, retbins=True) counts1 = hist1.value_counts() # 按照 hist 的顺序重新排序 counts counts1 = counts1.reindex(hist.cat.categories) # 按照 bins 的顺序给每个柱子指定标签 labels1 = counts1.index.astype(str) fig1, ax1 = plt.subplots(figsize=(18, 6)) # 绘制柱形图 plt.bar(labels, counts) # 添加数据标签 for i, v in enumerate(counts.values): plt.text(i, v, str(v), ha='center', va='bottom') # 设置图表标题和坐标轴标签 plt.title('准确数据-本年小于前一年归母倍数') plt.xlabel('Range') plt.ylabel('Count') # 显示图表 plt.show() 把这2个柱形图做成1个对比柱形图

可以使用 Matplotlib 中的 subplots() 方法创建一个含有两个子图的 Figure 对象，然后在每个子图上分别绘制对应的柱形图，最后使用 tight_layout() 方法调整子图的位置和间距。 以下是可能的代码实现： python ...

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

1. 将Matplotlib绘图对象转化为PIL图像对象，可以使用FigureCanvasTkAgg类中的print_figure方法，将图像输出为二进制流 2. 使用PIL库的Image模块打开二进制流，得到PIL图像对象 3. 使用PIL库的ImageTk模块将PIL图像...

# 划分区间 bins = [0,1,2,3,4,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,60,70,80,90,100,1220] data = data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_befor_big['本年比上一年归母倍数'] # 统计每个柱子的数据 hist, edges = pd.cut(data, bins=bins, right=False, include_lowest=True, retbins=True) counts = hist.value_counts() # 按照 bins 的顺序给每个柱子指定标签 labels = counts.index.astype(str) fig, ax = plt.subplots(figsize=(18, 6)) # 绘制柱形图 plt.bar(labels, counts) # 添加数据标签 for i, v in enumerate(counts.values): plt.text(i, v, str(v), ha='center', va='bottom') # 设置图表标题和坐标轴标签 plt.title('Score Distribution') plt.xlabel('Range') plt.ylabel('Count') # 显示图表 plt.show() 怎么修改counts的顺序 目前是按汇总量排序 能不能按hist的顺序

可以使用reindex()方法来改变counts的顺序，使其按照hist的顺序排列。代码示例如下： python # 统计每个柱子的数据 ...在上述代码中，使用reindex()方法按照hist的顺序重新排序counts，然后绘制柱形图。

python广义极值_python scipy stats.genextreme用法及代码示例

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Matplotlib.pyplot.hist函数用于绘制直方图，它的用法如下： python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成随机数据 np.random.seed(42) x = np.random.normal(size=1000) # 绘制直方图 ...

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