首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

你如何规范直方图,使每个bin的总和为1?

要规范直方图,使每个bin的总和为1,可以通过以下步骤实现:

  1. 确定数据集:首先,确定要绘制直方图的数据集。这可以是任何数值型数据集,例如某个特定指标的测量结果或统计数据。
  2. 确定bin的数量:根据数据的范围和分布情况,决定将数据分成多少个bin。通常,bin的数量越多,直方图越详细,但也要考虑到数据集的大小和可视化的需要。
  3. 计算bin的宽度:根据数据的范围和bin的数量,计算每个bin的宽度。可以使用以下公式计算宽度:宽度 = (数据的最大值 - 数据的最小值)/ bin的数量。
  4. 分配数据到bin:将数据集中的每个数据点分配到相应的bin中。可以使用数据点与最小值的差除以bin的宽度来确定数据点所属的bin的索引。
  5. 统计每个bin的频数:对于每个bin,统计属于该bin的数据点的数量。可以使用计数器或数组来记录每个bin的频数。
  6. 规范化每个bin的频数:将每个bin的频数除以数据集的总数,以得到每个bin的相对频率。这样可以确保每个bin的总和为1。
  7. 绘制直方图:使用规范化后的频数作为纵轴,bin的范围作为横轴,绘制直方图。可以使用各种数据可视化工具和编程语言来实现。

需要注意的是,规范化直方图的目的是比较不同bin之间的相对频率,以便更好地理解数据的分布情况。这在统计分析、数据挖掘和机器学习等领域中非常有用。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

R数据科学|5.4内容介绍及习题解答

此外,如果数据质量不高,若对每个变量都采取这种做法,那么最后可能会发现数据已经所剩无几! 2. 缺失值代替 最简单做法就是使用mutate()函数创建一个新变量来代替原来变量。...上面ifelse()函数含义:如果y小于3或y大于20,则y=NA,反之,y还是原来值。...5.4 习题解答 该节作业习题较少,就直接在内容后面附上了。 问题一 直方图如何处理缺失值?条形图如何处理缺失值?为什么会有这种区别? 解答 直方图:当计算每个箱中观察数时,丢失值被删除。...在直方图中x需要是数值型,stat_bin()按范围将观察结果分组到各个箱中。由于NA观测值数值是未知,它们不能被放置在特定容器中,因此被丢弃。...解答 该命令在计算平均值和总和之前从原数据中删除NA值。

2.3K30

opencv(4.5.3)-python(二十三)--直方图寻找、绘制、分析

下面是一张来自Cambridge in Color网站图片,我建议访问该网站了解更多细节。 可以看到这个图像和它直方图(这个直方图灰度图像绘制,不是彩色图像)。...所以要做就是简单地把整个直方图分成16个子部分,每个子部分值是其中所有像素数总和。这个子部分被称为 "BIN"。...但如果你想找到图像特定区域直方图必须其创建一个掩膜图像并将其作为掩膜(我将在后面展示一个例子) • histSize:这代表我们BIN计数。需要在方括号中给出。对于满刻度,我们传递256。...现在我们应该绘制直方图,但如何绘制呢? 绘制直方图 有两种方法可以做到这一点。 • 方法1:使用Matplotlib绘图函数 • 方法2:使用OpenCV绘图函数 1....1. 使用OpenCV 我们可以将直方图值和它bin值调整成x,y坐标的样子,这样就可以用cv.line()或cv.polyline()函数来绘制它,生成与上面相同图像。

74120

【python opencv】直方图查找、绘制和分析

直方图中,您可以看到暗区域多于亮区域,而中间调数量(中间值像素值,例如127附近)则非常少。 寻找直方图 现在我们有了一个关于直方图想法,我们可以研究如何找到它。...只需要16个值即可表示直方图。这就是在OpenCV教程中有关直方图示例中显示内容。 因此,您要做就是将整个直方图分成16个子部分,每个子部分值就是其中所有像素数总和。...每个子部分都称为“ BIN”。在第一种情况下,bin数量256个(每个像素一个),而在第二种情况下,bin数量仅为16个。BINS由OpenCV文档中histSize术语表示。...它是我们计算直方图通道索引。例如,如果输入灰度图像,则其值[0]。对于彩色图像,您可以传递[0],[1]或[2]分别计算蓝色,绿色或红色通道直方图。 mask:图像掩码。...但是bin将具有257个元素,因为Numpy计算出bin范围0-0.99、1-1.99、2-2.99等。因此最终范围255-255.99。为了表示这一点,他们还在最后添加了256。

1.2K20

使用Julia进行统计绘图

本文(以及系列中将要发布其他文章)目标是使用完全相同数据重现[SPJ02]中可视化效果,但每次当然会使用另一个绘图包,以便对所有包进行1:1比较。...其规范不仅描述了可视化效果,还描述了事件、兴趣点以及如何对这些事件作出反应规则。但这个特性超出了本文范围。...以下代码使用参数bin设置true柱状几何图形,通过以下@vlplot命令创建了一个直方图,显示了不同国家之间人均GDP分布: countries |> @vlplot(...为了使bin数量与Gadfly示例中数量完全相同,我们使用以下代码将其明确设置20: countries |> @vlplot( title = "Distribution...再加上相对非Julia语法,需要一些时间来学习和适应,我不建议VegaLite用于偶尔用户。它需要一些学习和训练。但是,如果投入了时间和精力,将获得一个非常强大(且互动性强)可视化工具。

13510

Python数据分析入门(十五):绘制直方图

直方图是数值数据分布精确图形表示。为了构建直方图,第一步是将值范围分段,即将整个值范围分成一系列间隔,然后计算每个间隔中有多少值。这些值通常被指定为连续,不重叠变量间隔。...比如[1,2,3,4],那么分组时候会按照三个区间分成3组,分别是[1,2)/[2,3)/[3,4]。 range:元组或者None,如果元组,那么指定x划分区间最大值和最小值。...density:默认是False,如果等于True,那么将会使用频率分布直方图每个条形表示不是个数,而是频率/组距(落在各组样本数据个数称为频数,频数除以样本总个数频率)。...而如果想要让nums总和1,那么就需要设置cumulative=True参数,示例代码如下: nums,bins,patches = plt.hist(durations,bins=20,edgecolor...("%.4f"%num,xy=(bin,num),xytext=(bin+0.2,num+0.0005)) 直方图应用场景: 显示各组数据数量分布情况。

1.1K50

seaborn从入门到精通03-绘图功能实现03-分布绘图distributional plots

直方图是一种条形图,其中表示数据变量轴被划分为一组离散bins,并且每个bin观测值计数使用相应bar高度表示: sns.displot(penguins, x="flipper_length_mm...将变量赋值hue将为每个变量唯一值绘制单独直方图,并通过颜色区分它们: sns.displot(penguins, x="flipper_length_mm", hue="species")...因此,密度轴是不能直接解释。另一种选择是将柱形归一化,使其高度之和1。...与直方图或KDE不同,它直接表示每个数据点。这意味着不需要考虑bin大小或平滑参数。...ECDF图主要缺点是它表示分布形状不如直方图或密度曲线直观。考虑鳍状肢长度双峰性如何直方图中立即显现,但要在ECDF图中看到它,必须寻找不同斜率。

23130

seaborn从入门到精通03-绘图功能实现03-分布绘图distributional plots

直方图是一种条形图,其中表示数据变量轴被划分为一组离散bins,并且每个bin观测值计数使用相应bar高度表示: sns.displot(penguins, x="flipper_length_mm...将变量赋值hue将为每个变量唯一值绘制单独直方图,并通过颜色区分它们: sns.displot(penguins, x="flipper_length_mm", hue="species")...因此,密度轴是不能直接解释。另一种选择是将柱形归一化,使其高度之和1。...与直方图或KDE不同,它直接表示每个数据点。这意味着不需要考虑bin大小或平滑参数。...ECDF图主要缺点是它表示分布形状不如直方图或密度曲线直观。考虑鳍状肢长度双峰性如何直方图中立即显现,但要在ECDF图中看到它,必须寻找不同斜率。

23620

【OpenCV入门之十】如何计算图像直方图

上述直方图概念是基于图像像素值,其实对图像梯度、每个像素角度、等一切图像属性值,我们都可以建立直方图。这个才是直方图概念真正意义,不过是基于图像像素灰度直方图是最常见。...直方图最常见几个属性: dims:要收集数据参数数量。 在我们示例中,dims = 1,因为我们只计算每个像素强度值(在灰度图像中)。 bin:它是每个暗淡细分数量。...如有,则表示只计算mask元素值255位置直方图 OutputArray hist,//输出直方图数据 int dims,// 维数 const int* histsize,// 直方图级数 ,...现在我们准备开始每个平面配置直方图。...double alpha = 1, // 1,用来规范值,2.规范范围,并且是下限 double beta = 0, // 只用来规范范围并且是上限

1.2K20

计算与推断思维 十二、为什么均值重要

这是例子,说明了为什么 SD 是延展度有效度量。无论直方图形状如何,平均值和 SD 一起告诉很多东西,关于直方图在数轴上位置。...400 次下注净收益是每个单独赌注 400 个奖金总和。 这个总和概率分布近似正态,我们可以近似它均值和标准差。...中心极限定理表明,无论用于抽取样本总体分布如何,带放回抽取大型随机样本总和或均值概率分布大致是正态。...还可以看到,样本均值三个直方图每一个中心都非常接近总体均值。 在每种情况下,“样本均值均值”非常接近 16.66 分钟,是总体均值。 每个直方图上方打印输出都提供了这两个值。...那是因为直方图一个条和两一个条互换,延展度没有变化。 更重要是,出于我们目的,标准差随着 1 比例增加而增加,直到 1 比例 0.5;然后开始对称下降。

1K20

OpenCV系列之直方图-2:直方图均衡 | 二十七

我建议您阅读直方图均衡化上Wikipedia页面,以获取有关它更多详细信息。它很好地解释了示例,使您在阅读完之后几乎可以理解所有内容。相反,在这里我们将看到其Numpy实现。...可以看到直方图位于较亮区域。我们需要全频谱。为此,我们需要一个转换函数,将亮区域输入像素映射到整个区域输出像素。这就是直方图均衡化作用。...cdf_m.min())*255/(cdf_m.max()-cdf_m.min()) cdf = np.ma.filled(cdf_m,0).astype('uint8') 现在我们有了查找表,该表我们提供了有关每个输入像素值输出像素值是什么信息...如果任何直方图bin超出指定对比度限制(在OpenCV中默认为40),则在应用直方图均衡之前,将这些像素裁剪并均匀地分布到其他bin。均衡后,要消除图块边界中伪影,请应用双线性插值。....Masked Arrays in Numpy:http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/maskedarray.html) 有关对比度调整问题:` 1.如何

1.1K10

计算与推断思维 六、可视化

actors.scatter('Number of Movies', 'Total Gross') 散点图包含 50 个点,表中每个演员一个。 一般来说,可以看到它向上倾斜。...如果要手动绘制条形图,则可以做出完全不同选择,并且仍然会是完全正确条形图,前提是使用相同宽度绘制了所有条形,并使所有间隔保持相同。 最重要是,条形可以以任何顺序绘制。...在我们研究,按年龄组分类的人口普查数据例子中,分类变量SEX中,'Male'数字代码1,'Female'数字代码2,以及分组1和2合计0。...从比例角度来讲,我们说直方图中所有条形面积“总计 1”。 平顶和细节水平 即使密度刻度使用面积正确表示了百分比,但是通过将值分组到桶中,丢失了一些细节。...在本节中,我们将看到如何叠加绘图,即将它们绘制在单个图形中,拥有同一对坐标轴 为了使重叠有意义,重叠图必须表示相同变量并以相同单位进行测量。

2.7K20

NumPy 随机数据分布与 Seaborn 可视化详解

p:每个概率数组,总和必须 1。size:输出数组形状。..., 2, 3, 4, 5])x = permutation(arr)print(x)练习使用 choice 方法生成 200 个随机数,其中 1 出现概率 0.1,2 出现概率 0.2,3 出现概率...该函数接受以下参数:data:要绘制分布数据。可以是数组、列表或 Pandas 数据框。hist:如果 True(默认),则绘制直方图;如果 False,则只绘制密度曲线。...kde:如果 True(默认),则使用核密度估计 (KDE) 来估计数据分布;如果 False,则使用直方图。bins:用于创建直方图直方图数量。norm:用于规范分布类型。...示例:绘制自定义分布以下示例演示如何绘制自定义分布:import seaborn as snsimport numpy as np# 生成自定义数据data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4

8500

图像处理-灰度变换-直方图

通常采用直方图均衡化及直方图规定化两种变换,使图像灰度范围拉开或使灰度均匀分布,从而增大反差,使图像细节清晰,以达到增强目的。...直方图均衡化,对图像进行非线性拉伸,重新分配图像灰度值,使一定范围内图像灰度值大致相等。...通常均衡化选择变换函数是灰度累积概率,直方图均衡化算法步骤: 计算原图像灰度直方图 P(S_k)=n_kn,其中n像素总数,n_k灰度级S_k像素个数 计算原始图像累积直方图 CDF...累积分布函数 累积分布函数具有一些好性质,那么如何运用累积分布函数使得直方图均衡化?比较概率分布函数和累积分布函数,前者二维图像是参差不齐,后者是单调递增。...,L-1 n是图像素总和,n_k是当前灰度级像素个数,L是图像中灰度级总数 操作步骤有: 直方图规定化 直方图规定化,就是对原始图像做变换,使得变换后图像直方图跟我们规定一样。

1.3K20

做人,均衡点更好~

直方图均衡化,可以对在不同光线条件下拍摄不同图片进行均衡化处理,使得这些图片具有大致相同光照条件。因此,我们可以用在训练模型之前,对图像进行对预处理。 直方图均衡 1....在视觉感知中,对比度是由物体与其他物体颜色和亮度差异决定,而我们视觉系统对对比度比对绝对亮度更敏感。那么,如何量化一个图像中对比度呢?我们先了解下直方图, 如右图。...其中,公式表示如下: 其中, 是图像中灰度级 像素个数。 是第 个灰度级, 。由于 增量是 ,直方图可以表示 。即,图像中不同灰度级像素出现次数。...是图像中灰度级 像素个数 是第 个灰度级, 因此,该函数主要有以下几个特性: 使函数值压缩到[0,1]区间。 给出灰度级 在图像中出现概率密度统计。...直方图均衡化公式如下所示: 注: 是图像中像素总和 是当前灰度级像素个数 是图像中可能灰度级总数 其中,直方图均衡化是采用灰度级变换: ,目的是欲将原始图直方图变换为均匀分布形式

50930

纯干货:Box Size置信度偏差会损害目标检测器

具体来说,研究者们演示了如何修改直方图分箱校准,不仅可以避免性能受损,还可以通过条件置信校准来提高性能。...每个组只有一个各自置信值检测,在这个例子中很明显,置信阈值0.55检测器对于未校准检测(0,1)精度50%;如果检测器被完美校准 (2,3),精度70%。...P从大到小对预测进行排序来最大化AP计算中总和。...由于我们希望保持每个子组内排序,我们在直方图bin中心之间添加linear splines。...我们还将对splinessupports设置每个bin中检测平均置信度,以最大限度地减少每个bin内不均匀分布置信度造成错误。在上图右中可以看到supports处减少方差以及所有修改。

43330

Python可视化库Matplotlib绘图入门详解

1 基本用法 指定x和y plt.plot(x,y) 默认参数,x 0~N-1 plt.plot(y) 因此,在上面的例子中,我们没有给定 x 值,所以其默认值 [0,1,2,3]。...绘制每个国家或地区电影数量柱状图: ? ? ? 绘制散点图 ? 用两组数据构成多个坐标点,考察坐标点分布,判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点分布模式。 散点图将序列显示一组点。...仅排列在工作表一列或一行中数据可以绘制到饼图中。饼图显示一个数据系列中各项大小与各项总和比例,数据点显示整个饼图百分比。...直方图也可以被归一化以显示“相对”频率。然后,它显示了属于几个类别中每个案例比例,其高度等于1。 根据电影评分绘制直方图: ?...’ 返回值 : n: 直方图向量,是否归一化由参数normed设定 bins: 返回各个bin区间范围 patches: 返回每个bin里面包含数据,是一个list ?

2.7K21

推荐收藏 | 又有10道XGBoost面试题送给你

XGBoost如何处理不平衡数据 对于不平衡数据集,例如用户购买行为,肯定是极其不平衡,这对XGBoost训练有很大影响,XGBoost有两种自带方法来解决: 第一种,如果在意AUC,采用...例如,当正负样本比例1:10时,scale_pos_weight可以取10; 第二种,如果在意概率(预测得分合理性),不能重新平衡数据集(会破坏数据真实分布),应该设置max_delta_step...仔细想想发现,因为现在模型普遍都会带着正则项,而 LR 等线性模型正则项是对权重惩罚,也就是 W1一旦过大,惩罚就会很大,进一步压缩 W1值,使他不至于过大。...(2)分割点查找算法:XGB使用特征预排序算法,LGB使用基于直方图切分点算法,其优势如下: 减少内存占用,比如离散256个bin时,只需要用8位整形就可以保存一个样本被映射哪个bin(这个bin...而直方图算法在建立完直方图后,只需要对每个特征遍历直方图即可,复杂度?(#???????×#????)。

2.1K21

图像学习-HOG特征

128个数如何用一个9个bin直方图来表示成9个数数组。...一些HOG实现中可以让指定signed gradients。 下一步就是这些8*8网格创建直方图直方图包含了9个bin来对应0,20,40,...160这些角度。 下面这张图解释了这个过程。...8*8网格直方图 这里,在我们表示中,Y轴是0度(从上往下)。可以看到有很多值分布在0,180bin里面,这其实也就是说明这个网格中梯度方向很多都是要么朝上,要么朝下。...也许想到直接在我们得到9*1直方图上面做归一化,这也可以,但是更好方法是从一个16*16块上做归一化,也就是4个9*1直方图组合成一个36*1向量,然后做归一化,接着,窗口再朝后面挪8个像素...可视化HOG 通常HOG特征描述子是画出8*8网格中9*1归一化直方图,见下图。可以发现直方图主要方向捕捉了这个人外形,特别是躯干和腿。 ?

1.6K60

不使用直方图6个原因以及应该使用哪个图替代

通常,当变量包含一些频繁值时,我们需要意识到这一点。但是,直方图不允许这样做,因为直方图是基于间隔,并且间隔“隐藏”了各个值。 一个经典例子是,缺失值被大量推算0。...例如,让我们看一个由1万个数据点组成变量,其中26%0。 ? 左边图是使用默认参数得到。通过观察它,会相信这个变量有一个“平滑”行为,甚至不会察觉到有非常多0。...右边图是通过缩小箱子得到,并给出了一个更清晰现实表现。但问题是,无论如何缩小容器范围,永远无法确定第一个容器中是否只包含0或其他一些值。 4、不能区分连续和离散变量。...一般来说,我们想知道一个数值变量是连续还是离散。根据直方图,这几乎是不可能。 让我们以变量“年龄”例。...但是假设数据存储在数据库中。不想下载所有的数据只是为了制作一个直方图,对吧?基本上,所需要只是一个包含每个容器极端间隔和观测计数表。

1.2K10
领券