p, _ = np.histogram(f, bins=256, range=(0, 255))中为什么使用“, _”

时间: 2024-04-05 07:33:18 浏览: 55
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numpy-基于numpy实现的图像处理算法之Entropy.zip

在这段代码中，“_”通常被用作一个占位符，表示一个变量被赋值，但是在后面的代码中没有被使用。在这个特定的代码中，“_”被用来接收histogram函数的第二个返回值，即直方图的bins。因为在此情况下，我们只关心直方图的值而不是bins，所以用“_”来表示bins是不需要的。这种用法的好处是可以减少不必要的内存消耗，同时还可以提高代码的可读性。
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Histogram-Equalization-

ax[0].hist(image.flatten(), bins=256, range=[0,256]) ax[0].set_title('Original Image Histogram') # 执行直方图均衡化 eq_image = exposure.equalize_hist(image) # 显示均衡化后的图像直方图 ax[1].hist(eq_...
pdf

python：绘制直方图（Histogram）

- 通过np.random.normal()生成均值为0，标准差为1的5000个随机数。 - 调用plt.hist()，设置bins=20，将数据分成20个区间。 - 函数返回n（每个区间的频数），bins（区间边界），patches（柱子对象）。...

p, _ = np.histogram(f, bins=256, range=(0, 255))中为什么使用, _

在这个特定的代码中，_,被用来接收np.histogram函数返回的第二个数组，即直方图的bin edges。因为在此情况下，我们只关心直方图的值而不是bin edges，所以用_,来表示bin edges是不需要的。这种用法的好处是...

bins = np.arange(11) # hist, _ = np.histogram(d, bins=bins)

然后使用 np.histogram 函数计算直方图，第一个参数 d 是数据，第二个参数 bins 是直方图的边界。函数返回两个值，第一个值是直方图的频数，第二个值是直方图的边界。这里使用了下划线（_）来表示返回值中的第二个值...

pdf, _ = np.histogram(processed_image.ravel(), bins=256, range=(0, 255), density=True)

具体来说，它将 processed_image 中的所有元素展平为一维数组，并按照指定的区间范围和区间数量（256）进行直方图统计，返回的结果是一个长度为 256 的一维数组 pdf，存储了每个区间的概率密度值。其中，...

# 将颜色相关性作为权重计算当前块的颜色直方图 hist, _ = np.histogram(lab_img[i:i+block_size, j:j+block_size], bins=256, range=(0, 256), weights=corr.flatten()) # 将当前块的颜色直方图加入颜色相关图中 corr_map[i//block_size, j//block_size] = np.mean(hist)这段代码有什么错误

hist, _ = np.histogram(block, bins=256, range=(0, 256), weights=block.reshape(-1, block.shape[-1])) # 将当前块的颜色直方图加权平均后加入颜色相关图中 corr_map[i//block_size, j//block_size] = np....

hist = np.histogram(image, bins=256, range=(0,255))[0]含义

这行代码是使用numpy库中的histogram函数对image进行直方图统计。其中，bins参数表示将整个范围划分为256个区间，range参数表示统计的范围为0到255。最后使用[0]取得直方图统计数据。

def get_lbp(self, image): """ 获取给定图片的LBP，划分成几个区域后 :param rgb: :return: """ gridx = 6 gridy = 6 widx = 8 widy = 8 hists = [] for i in range(gridx): for j in range(gridy): mat = image[i * widx: (i + 1) * widx, j * widy: (j + 1) * widy] lbp = skif.local_binary_pattern(mat, 8, 1, 'uniform') max_bins = 10 hist, _ = np.histogram(lbp, normed=True, bins=max_bins, range=(0, max_bins)) hists.append(hist) out = np.array(hists).reshape(-1, 1) return out

这是一个函数，用于获取给定图片...然后，将LBP图像中的像素值分为若干个区间，统计每个区间中像素的数量，得到一个直方图。该直方图即为该区域的LBP特征。 最终，将所有区域的LBP特征组合成一个向量，并返回该向量。

请解读以下代码：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(42) dice = np.random.randint(1, 7, 1000) bins = np.arange(1, 8, 1) count = np.histogram(dice, bins=bins)[0] fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) ax.bar(bins[:-1], count, align='center', alpha=0.7, color='black', edgecolor='darkblue') ax.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5) ax.set_xlabel('Result') ax.set_ylabel('Occurrences') ax.set_title('Histogram of Dice Throwing Results') ax.set_xticks(bins[:-1]) ax.set_xticklabels(bins[:-1]) plt.savefig('dice_histogram.jpg') plt.show()

4. 第四行代码使用numpy库的histogram()函数统计了每个投掷结果的出现次数，并返回一个包含每个区间中元素个数的列表。 5. 第五行代码创建了一个大小为8x6英寸的画布，并将其分成1行1列，用ax变量表示画布上的坐标系...

解释每条语句作用import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 解决中文显示问题 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def main(): #主函数 total_time = 100000 # 记录骰子的结果 roll1_arr = np.random.randint(1, 7, size=total_time) roll2_arr = np.random.randint(1, 7, size=total_time) result_arr = roll1_arr + roll2_arr hist, bins = np.histogram(result_arr, bins=range(2, 14)) print(hist) print(bins) # 数据可视化 plt.hist(result_arr, bins=range(2, 14), density=1, edgecolor='black', linewidth=1, rwidth=0.5) # 设置x轴坐标点显示 tick_label = ['2点', '3点', '4点', '5点', '6点', '7点', '8点', '9点', '10点', '11点', '12点'] tick_pos = np.arange(2, 13) + 0.5 plt.xticks(tick_pos, tick_label) plt.title('骰子点数统计') plt.xlabel('点数') plt.ylabel('频率') plt.show() if __name__ == '__main__': main()

- hist, bins = np.histogram(result_arr, bins=range(2, 14))：使用 numpy 库中的 histogram() 方法对点数和数组进行统计，返回值为两个数组 hist 和 bins，分别表示点数和的频数和频率。 - plt.hist(result_arr...

Traceback (most recent call last) <ipython-input-11-2dc8f7ae1506> in <module> 25 26 # 将颜色相关性作为权重计算当前块的颜色直方图 ---> 27 hist= np.histogram(lab_img[i:i+block_size, j:j+block_size], bins=256, range=(0, 256), weights=corr.flatten()) 28 29 # 将当前块的颜色直方图加入颜色相关图中 <__array_function__ internals> in histogram(*args, **kwargs) D:\anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\histograms.py in histogram(a, bins, range, normed, weights, density) 788 789 """ --> 790 a, weights = _ravel_and_check_weights(a, weights) 791 792 bin_edges, uniform_bins = _get_bin_edges(a, bins, range, weights) D:\anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\histograms.py in _ravel_and_check_weights(a, weights) 295 weights = np.asarray(weights) 296 if weights.shape != a.shape: --> 297 raise ValueError( 298 'weights should have the same shape as a.') 299 weights = weights.ravel() ValueError: weights should have the same shape as a.

hist, _ = np.histogram(block, bins=256, range=(0, 256), weights=weights.flatten()) # 将当前块的颜色直方图加入颜色相关图中 corr_map[i//block_size, j//block_size] = np.mean(hist) 这里通过 block_...

fig, ax = plt.subplots() bins = np.arange(-3, 8) ax.plot(x, np.full_like(x, -0.1), '|k', markeredgewidth=1) for count, edge in zip(*np.histogram(x, bins)): for i in range(count): ax.add_patch(plt.Rectangle((edge, i), 1, 1, alpha=0.5)) ax.set_xlim(-4, 8) ax.set_ylim(-0.2, 8)

然后，使用 np.arange() 函数定义了一个从 -3 到 7 的间隔为 1 的数组，作为直方图的边界。接着，使用 ax.plot() 函数绘制了一条水平直线，作为直方图的基准线。然后，使用 np.histogram() 函数计算了每个区间...

def predict(patches, DEBUG): labels = np.zeros(len(patches)) index = 0 for Amplitude, theta in patches: #过滤梯度太小的点 mask = (Amplitude>25).astype(np.float32) h, b = np.histogram(theta[mask.astype(np.bool_)], bins=range(0,80,5)) low, high = b[h.argmax()], b[h.argmax()+1] #统计直方图峰值方向的点数 newmask = ((Amplitude>25) * (theta<=high) * (theta>=low)).astype(np.float32) value = ((Amplitude*newmask)>0).sum() #进行阈值设置，根据不同的场景进行调节 if value > 1500: labels[index] = 1 index += 1 #调试模式下，打印相关的参数 if(DEBUG): print(h) print(low, high) print(value) cv2.imshow("newAmplitude", Amplitude*newmask) cv2.waitKey(0) return labels

接着，函数再次根据Amplitude和theta的值，将符合条件的点所在的位置标记为目标点（标记为1），不符合条件的位置标记为非目标点（标记为0）。这个阈值可以根据不同的场景进行调节。最后，如果DEBUG为True，函数会将...

怎么把代码的图片保存下来？ import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-whitegrid') import pandas as pd import numpy as np epsilon = 100 vals_laplace = [np.random.laplace(loc=0, scale=1/epsilon) for x in range(100000)] delta = 1e-5 sigma = np.sqrt(2 * np.log(1.25 / delta)) * 1 / epsilon vals_gauss = [np.random.normal(loc=0, scale=sigma) for x in range(100000)] plt.hist(vals_laplace, bins=50, label='Laplace') plt.hist(vals_gauss, bins=50, alpha=.7, label='Gaussian') plt.legend() plt.show()

你可以使用matplotlib的savefig函数将代码中的图片保存到本地文件系统中。将plt.show()替换为以下代码即可： plt.savefig('histogram.png') 这会将生成的图片保存到当前工作目录下的histogram.png...

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。

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....

types = df['type'].unique() labels = types.tolist() fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) ax = plt.subplot(111) b_num = np.arange(0, 10.5, 0.5) for t in types: ax.hist(df.loc[df['type'] == t, 'rating'], bins=b_num, rwidth=0.9, alpha=0.6, label=t, ) ax.legend() ax.set_xlabel('rating') ax.set_ylabel(r'Count(rating)') plt.show()重叠绘制直方图，输出效果达到每个间距的值是累加后的值

np.histogram(df.loc[df['type'] == t, 'rating'], bins=b_num)用于统计各个type的直方图数据，hist_data.append(hist)将直方图数据进行累加，hist_data = np.vstack(hist_data)将数据转换为二维数组，hist_...

np.histogram

hist, bin_edges = np.histogram(data, bins=10, range=(-5, 5), density=True) print(hist) print(bin_edges) 输出结果： [0.00388186 0.02544543 0.10065016 0.23025173 0.36643884 0.33054423 0....

np.histogram函数

np.histogram函数是NumPy库中的一个函数，用于计算一维数组的直方图。直方图是对数据分布的统计信息进行可视化的一种方式。 np.histogram函数的语法如下： numpy.histogram(a, bins=10, range=None, normed=...

np.histogram2d

hist, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=10, range=None, normed=False, weights=None) 其中，参数x和y分别是输入的一维数组，bins指定了每个维度上的方格数量，range指定了每个维度的范围...

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