我正在使用Jupyter笔记本中的绘制直方图,如下所示:
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
df = pd.read_csv('CTG.csv', sep=',')
sns.distplot(df['LBE'])
我有一个列数组,其中包含我想要绘制直方图的值,并且我尝试为每个列绘制一个直方图:
c
在matplotlib中制作一系列具有相同X和Y尺度的子图的最佳方法是什么,但是这些子图是基于具有最极端数据的子图的最小/最大范围来计算的?例如,如果您有一系列要绘制的直方图:
# my_data is a list of lists
for n, data in enumerate(my_data):
# data is to be histogram plotted
subplot(numplots, 1, n+1)
# make histogram
hist(data, bins=10)
每个直方图在X轴和Y轴上将有不同的范围/刻度。我希望所有这些都是相同的,并根据绘制的
我正在使用matplotlib在一个图中成功地绘制多个直方图:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(1)
for i in range(0, 6):
data = np.random.normal(size=1000)
plt.hist(data, bins=30, alpha = 0.5)
plt.show()
但是,我希望使用PdfPages将此图导出为pdf格式。我想将每个直方图添加到单独的页面中,我成功地做到了这一点:
import matplotlib.pyp
我想找出一种方法来找到灰度图像的直方图。所以首先我找到了图像的平均重量,然后输出为灰度,很好。我只是对把灰色图像绘制成直方图感到困惑。有人能帮我弄清楚如何将灰度图像绘制成直方图吗?
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as py
from PIL import Image as im
from scipy import misc
img = misc.imread("Zpicture.jpg")
def weightedAverage(pixel): ## function to calculate
return
我有几个正在绘制直方图的数组,如下所示:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.random.normal(0,.5,1000)
y = np.random.normal(0,.5,100000)
plt.hist((x,y),normed=True)
当然,这使两个数组各自规范化,因此它们都有相同的峰值。我希望将它们规范化为元素的总数,这样y的直方图将明显高于x的直方图。在matplotlib中是否有一种方便的方法来实现这一点,或者我必须在numpy中乱搞?我什么都没找到。
另一种说法是,如果我要对这两个数组绘
我有一个带有ts_array时间戳的数组,它遵循dd-mm-yyyy格式,比如03-08-2012。现在,我想用matplotlib 1.5.1和Python 2.7绘制一个直方图如下:
import matplotlib.pyplot as plt
timestamps = dict((x, ts_array.count(x)) for x in ts_array)
plt.hist(timestamps)
plt.title("Timestamp Histogram")
plt.xlabel("Value")
plt.ylabel("Freque
我有计数数据( 100个),每个数据对应一个bin (0到99)。我需要将这些数据绘制为直方图。但是,直方图会对这些数据进行计数,并且不会正确绘制,因为我的数据已经入库。
import random
import matplotlib.pyplot as plt
x = random.sample(range(1000), 100)
xbins = [0, len(x)]
#plt.hist(x, bins=xbins, color = 'blue')
#Does not make the histogram correct. It counts the occurances
我通常不使用Matplotlib,我试图在时间序列直方图中绘制一些信息。
当我把数据放进去时,我的直方图工作得很好,但我无法得到它来显示X轴勾标。
下面是我的代码(使用占位符数据):
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
from matplotlib.dates import HourLocator as HourLocater
import datetime
from datetime import datetime
from datetime import timedelt
我必须使用参数p= 0.01模拟100,000个几何随机变量,并将结果绘制在直方图上,其中每个值对应于1到1000的值。什么是存储桶,如何创建直方图?这就是我到目前为止所拥有的。 p = 0.01
n = 100000
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
y = np.random.geometric(p,n)