我试图从13个不同的表中为三个不同的变量制作一个直方图。为简单起见,我将这些变量称为'x','y','z‘。也就是说,我需要为所有13个表中的所有x变量创建一个直方图,为所有13个表中的所有y变量创建一个直方图,并为所有z表中的所有z表创建一个直方图。13个不同的表有多个变量的10k+行,所以我必须做一个布尔值来选择“好”的值。到目前为止,我有: fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
for itable in range(len(numtable)): #making a for loop to c
我正在尝试从保存在.dat文件中的数据制作直方图:我已经制作了其他类型的图,但在尝试制作直方图时收到错误: ValueError: X只有一个数据点。必须提供垃圾箱或射程控制器。该表肯定有(许多)多个数据点!下面的代码...
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
a=open('/24_5_15b.dat','r')
header0=a.readline()
W1=[]
W2=[]
for line in a:
line=line.strip()
columns=line.
我将一组数据赋给了一个名为"data1“的变量。我知道如何制作某些列的直方图,由hist(data1$RT)编写。但在RT列中,有“高”、“中”和“低”、“因子”,我想为每个因子变量制作3个独立的直方图,但不知道如何做。以下是数据的一个示例:
Frequency Prime_type RT
1 high prime 450
2 high prime 460
3 med prime 520
4 med prime 430
5 low prime 450
6 low
我制作了一个函数的'cdf‘(累积分布)的直方图。直方图基本上是No。数量与亮度的对比。现在,如何从直方图中提取数据点?我需要实际的亮度值。我在Python中使用Matplotlib,任何在线书籍、示例、教程等都无济于事。
l= [ss.gammainccinv(aa+1, u[i]) for i in a] #is the cdf function
plt.hist(l, 50, histtype= 'step', align='mid') #is the histogram
plt.show()
我不确定是否应该将bin与边缘或中点对齐,但我所需要的
我有三张桌子:
Memory_map:
- Id
- Memory_map_version
- Product_id_hex
- Parameter --------------------> want to add this to Histogram table
Histogram_read:
- Id
- Memory_map_version -------> these 2 keys are referencing to the Memo
我正在尝试从numpy ndarray类型的图像中读取RGB像素。我在两个类文件中实现了它。搜索直方图并寻找矩。第一个过程将首先进行直方图搜索(调用class histogram),然后继续搜索时刻(调用class momen)。在这两个类中,都有读取输入图像的RGB像素的每个过程。我使用以下代码访问RGB像素: def getbyte(self, gambar):
for i in range(0,gambar.shape[0]):
for j in range(0,gambar.shape[1]):
self.p.append(gambar
我对编程非常陌生,我有一个关于dict()函数的问题。
最初,我需要编写一个程序,该程序接受一个字符串参数,并返回一个新字符串,其中包含不在参数字符串中的字母表中的所有字母。
要求包括使用下面的两个全局参数和使用直方图函数。
alphabet = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
test_miss = ["zzz","subdermatoglyphic","the quick brown fox jumps over the lazy dog"]
def histogram(s):
d =
我正在尝试用python制作直方图。我从下面的代码片段开始:
def histogram(L):
d = {}
for x in L:
if x in d:
d[x] += 1
else:
d[x] = 1
return d
我知道它是使用字典功能来解决这个问题。但我只是对第四行感到困惑:if x in d:
d将被构造,d中还没有任何东西,那么为什么x在d中呢?
因此,在数据库中,我试图使用python中的matplot库绘制一个直方图。如下所示:
cnx = sqlite3.connect('practice.db')
sql = pd.read_sql_query('''
SELECT CAST((deliverydistance/1)as int)*1 as bin, count(*)
FROM orders
group by 1
order by 1;
''',cnx)
输出
从sql表中,我尝试使用for循环提取列,并将它们放在数组中。
distance =[]
counts