plt.bar(range(len(x_histogram)), x_histogram)怎么样把画的直方图的横纵坐标交换一下
时间: 2024-06-06 20:08:00 浏览: 7
可以使用plt.barh()函数来实现交换画直方图的横纵坐标,具体代码如下:
plt.barh(range(len(x_histogram)), x_histogram)
plt.yticks(range(len(x_histogram)), x_ticks)
plt.xlabel('Frequency')
plt.ylabel('Category')
其中,plt.barh()函数用于绘制水平方向的直方图,x_ticks是横坐标的刻度标签,plt.yticks()函数用于设置y轴的刻度标签,plt.xlabel()和plt.ylabel()函数分别用于设置x轴和y轴的标签。
相关问题
matplotlib绘制直方图x坐标能是字符串吗
在 Matplotlib 中绘制直方图时,x轴的坐标通常是数值型数据。然而,如果你想要使用字符串作为x轴的坐标,也是可以实现的。
一种常见的方法是使用`xticks()`函数手动设置x轴刻度和标签,然后使用`bar()`函数绘制直方图。以下是一个示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 字符串标签
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
# 数值数据
data = np.random.randint(1, 10, size=5)
# 绘制直方图
plt.bar(range(len(data)), data)
# 设置x轴刻度和标签
plt.xticks(range(len(data)), labels)
# 设置标题和轴标签
plt.title('Histogram with String Labels')
plt.xlabel('Label')
plt.ylabel('Value')
# 显示图形
plt.show()
```
在这个例子中,我们使用`bar()`函数绘制直方图,然后使用`xticks()`函数手动设置x轴刻度和标签。`range(len(data))`用于指定刻度位置,而`labels`则用于指定标签。这样就可以在直方图的x轴上使用字符串作为刻度和标签了。
需要注意的是,如果字符串的长度过长,可能会导致x轴上的标签重叠,影响可读性。因此,应该适当调整字符串的长度或使用斜体字体来解决这个问题。
bbx_ls = [] for line in lines: obj = Object3d(line) center = np.array(obj.t) center[2]=center[2]+obj.h # ry=obj.ry heading_angle =-obj.ry - np.pi / 2 R = rotz((heading_angle)) # only boundingbox range = (obj.l, obj.w, obj.h) # all vertical range = (obj.l, obj.w, 10) # print(center,obj.ry,range) bbx = o3d.geometry.OrientedBoundingBox(center, R, range) bbx_ls.append(bbx) # o3d.visualization.draw_geometries([pcd, origin] + bbx_ls) for box in bbx_ls: cropped_cloud = pcd.crop(box) # if set colors # colors = [[0, 255, 0] for i in np.arange(len(cropped_cloud.points))] # cropped_cloud.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors) points = np.array(cropped_cloud.points) print(points.shape) o3d.visualization.draw_geometries([cropped_cloud,box])根据上述截取的部分代码,加代码,提取出目标区域点云数据的x,y,z坐标,不管x和y坐标,只要z坐标,将点汇聚到z轴上,画出直方图,统计高度,每隔0.1米进行划分,横坐标为高度,纵坐标为点的数量。
可以按照以下方式补充代码:
```
# 声明一个列表,存储所有点的z坐标
z_list = []
for box in bbx_ls:
cropped_cloud = pcd.crop(box)
points = np.array(cropped_cloud.points)
# 将所有点的z坐标加入列表
z_list.extend(points[:, 2])
# 统计直方图
hist, bin_edges = np.histogram(z_list, bins=np.arange(0, max(z_list) + 0.1, 0.1))
# 画出直方图
plt.bar(bin_edges[:-1], hist, width=0.1)
plt.xlabel("Height (m)")
plt.ylabel("Number of points")
plt.show()
```
这段代码会将所有目标区域点云数据中的点的z坐标加入一个列表中,然后使用 `numpy` 库的 `histogram` 函数统计直方图,步长为0.1米,最大高度为所有点中的最大z坐标。最后使用 `matplotlib` 库画出直方图。
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