我想在配对图上改变直方图的条形的颜色,这样我对每个变量都有不同的颜色。似乎我可以通过将'fill =‘选项更改为新的颜色来更改所有对角线直方图的颜色,但当我尝试替换四种颜色的列表时,我得到了错误报告: "r:美学必须长度为1或与数据(15)相同: fill“ 因此,颜色似乎以某种方式与直方图指定的柱状图数量相关联,而不是每个直方图的填充颜色? 为对角线上的每个直方图实现不同颜色的最佳方法是什么? 示例代码如下: require(GGally)
# function for scatter plots with smoothed trend line
lower_plots
我一直在网上搜索如何绘制存储在矩阵中的值的直方图,但我在这样做时遇到了一些困难。我已经创建了一个forval循环,在这里我为一个测试的1000次试验存储了p值,现在我想在直方图上绘制这些p值。
/* Loop generating 1000 trials and storing p-values */
mata: pvalue1000 = J(1000,1,.)
forvalues i = 1/1000 {
clear
quiet set obs 1000
gen n = _n
quiet gen A = runiform()
quiet ttes
我在MATLAB中使用dataset上的plot命令“手动”创建一个直方图(在hist命令中,我可以将命令的输出分配给两个矩阵),以手动获取计数和中点。我真正想做的是在直方图上的每个条形上添加一个标签,说明该列的中点值。因为我已经有了一个包含所有这些中心值的向量,所以我的问题在于弄清楚如何实际创建标签,并将它们放在每个条形图之上。任何帮助添加这些将是非常感谢的!
到目前为止我尝试过的:
基于另一个StackOverflow帖子,我看到了一个沿这些行的命令
for b = 1:nBins
text(bins(b),counts(b)*2,num2str(a(b==binIdx,1)),&
这是对、和问题的跟进。
目前,我有一个12个面板格,其中相同的黑色直方图轮廓叠加在12个不同的实体灰度直方图上:
这样就很容易将每个面板中的新数据与同一组其他数据进行比较。忽略了一些与这个问题无关的细节,我的代码如下所示:
histogram(~ foo | bar,
data=mydata[mydata$bar!="none",], # get only the 12 categories
col=mylightgray, border=mylightgray,
panel=function(...){p
我正在尝试绘制图像中不同颜色像素的频率。我可以在三个不同的图形上绘制三个不同的直方图,但我想把它们都画在同一张图上,红色代表红色,绿色代表绿色等等。从我在这个网站和其他网站上的答案可以看出,以下方法应该可以工作,但它不能,只有第二个出现。我做错了什么?
hold on;
x = 0:1:255;
figure ('name', 'red') ;
red = (newImg(:,:,1));
r = red(:)';
r = cast(r,'double');
[graph1,graph2] = hist (r,x);
bar(graph
尽管有大量关于将泊松分布拟合到直方图上的帖子,但在关注了所有这些帖子之后,似乎没有一篇文章对我有效。 我希望在我绘制的直方图上拟合泊松分布: import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
from scipy.misc import factorial
def poisson(t, rate, scale): #scale is added here so the y-axis
# of the fit fits the height of histogram