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

如何用bokeh显示对数尺度的直方图?

Bokeh是一个用于数据可视化的Python库,它提供了丰富的绘图工具和交互功能。要显示对数尺度的直方图,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
复制
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.io import output_notebook
from bokeh.transform import log_cmap
from bokeh.models import LogColorMapper, LogTicker, ColorBar
  1. 创建一个Bokeh绘图对象:
代码语言:txt
复制
p = figure(plot_width=400, plot_height=400, title="对数尺度直方图", x_axis_type="log")
  1. 准备数据:
代码语言:txt
复制
data = [1, 10, 100, 1000, 10000]
  1. 绘制直方图:
代码语言:txt
复制
hist, edges = np.histogram(data, bins=10)
p.quad(top=hist, bottom=0, left=edges[:-1], right=edges[1:], fill_color="blue", line_color="white", alpha=0.5)
  1. 显示颜色映射和颜色条:
代码语言:txt
复制
color_mapper = LogColorMapper(palette="Viridis256", low=min(data), high=max(data))
color_bar = ColorBar(color_mapper=color_mapper, ticker=LogTicker(), label_standoff=12)
p.add_layout(color_bar, 'right')
  1. 显示图形:
代码语言:txt
复制
output_notebook()
show(p)

这样就可以使用Bokeh显示对数尺度的直方图了。在这个例子中,我们使用了figure函数创建了一个绘图对象,设置了图形的宽度、高度和标题,并指定了x轴的类型为对数尺度。然后,我们准备了数据并使用quad函数绘制了直方图。最后,我们使用LogColorMapperColorBar来显示颜色映射和颜色条,以便更好地展示数据的对数尺度特征。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • Histograms of Oriented Gradients for Human Detection

    以基于线性SVM的人体检测为例,研究了鲁棒视觉目标识别的特征集问题。在回顾了现有的基于边缘和梯度的描述符之后,我们通过实验证明了方向梯度(HOG)描述符的直方图网格在人类检测方面明显优于现有的特征集。我们研究了计算的各个阶段对性能的影响,得出结论:在重叠描述符块中,细尺度梯度、细方向边距、相对粗的空间边距和高质量的局部对比度归一化都是获得良好结果的重要因素。新方法在原有MIT行人数据库的基础上实现了近乎完美的分离,因此我们引入了一个更具挑战性的数据集,其中包含1800多张带注释的人类图像,具有大范围的姿态变化和背景。

    04
    领券