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2022-04-22：给你一个大小为 m x n 的矩阵 board 表示甲板，其中，每个单元格可以是一艘战舰 X 或者是一

2022-04-22：给你一个大小为 m x n 的矩阵 board 表示甲板，其中，每个单元格可以是一艘战舰 'X' 或者是一个空位 '.' ，返回在甲板 board 上放置的 战舰 的数量。...换句话说，战舰只能按 1 x k（1 行，k 列）或 k x 1（k 行，1 列）的形状建造，其中 k 可以是任意大小。两艘战舰之间至少有一个水平或垂直的空位分隔 （即没有相邻的战舰）。...输入：board = [["X",".",".","X"],[".",".",".","X"],[".",".",".","X"]]。 输出：2。 力扣419. 甲板上的战舰。 来自米哈游。...数战舰的左上角，统计左上角的点的个数就行。 时间复杂度：O(N**2)。 代码用rust编写。代码如下： fn main() { let m: Vec> = vec!...['X', '.', '.', 'X'], vec!['.', '.', '.', 'X'], vec!['.', '.', '.

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Python可视化库Matplotlib绘图入门详解

Matplotlib是Python的绘图库，其中的pyplot包封装了很多画图的函数。 Matplotlib.pyplot 包含一系列类似 MATLAB 中绘图函数的相关函数。...1 基本用法 指定x和y plt.plot(x,y) 默认参数，x 为 0~N-1 plt.plot(y) 因此，在上面的例子中，我们没有给定 x 的值，所以其默认值为 [0,1,2,3]。...仅排列在工作表的一列或一行中的数据可以绘制到饼图中。饼图显示一个数据系列中各项的大小与各项总和的比例，数据点显示为整个饼图的百分比。...)饼图外侧显示的说明文字 explode (每一块)离开中心距离 startangle 起始绘制角度,默认图是从x轴正方向逆时针画起,如设定=90则从y轴正方向画起 shadow表示是否阴影 labeldistance...’ 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的区间范围 patches: 返回每个bin里面包含的数据，是一个list ?

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【干货】计算机视觉实战系列02——用Python做图像处理

我们看到，我们成功在一张导入的图片上绘制出了两个蓝色的五角星。如果加一行代码： plot(x,y,linewidth=3.5) 我们就将x,y对应点连接在一起了 结果如下图所示： ?...那么我们回过头来看一下上面的代码：首先为绘制原始图像，然后再x,y列表中给定点的x坐标，y坐标上绘制出蓝色五角星状标记点，注意，我们取x[:2]意为取x列表元素的第零个和第一个，不包含第二个元素，y列表同理...其中contour()本应用于设置等高线，用法为： contour(Z) ：绘制矩阵Z的等高线 contour(Z,n) ：设置等高线的根数（画出来有n根等高线） contour(Z,v) ：v是元素随下标单调递增的一维向量...图像的直方图用来表征该图像的像素值分布情况，用一定数目的小区间(bin)来表征像素值的范围，每个小区间会得到落入该小区域间表示范围的像素数目，该灰度图像的直方图可以使用hist()函数绘制，完整代码如下...其中括号内传入了三个参数，第一个表示Y轴方向的子图个数，第二个表示X轴方向的子图个数，第三个则表示当前要画图的焦点。

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2023-02-11：给你两个整数 m 和 n 。构造一个 m x n 的网格，其中每个单元格最开始是白色，请你用 红、绿、蓝

2023-02-11：给你两个整数 m 和 n 。构造一个 m x n 的网格，其中每个单元格最开始是白色， 请你用 红、绿、蓝 三种颜色为每个单元格涂色。...所有单元格都需要被涂色， 涂色方案需要满足：不存在相邻两个单元格颜色相同的情况。 返回网格涂色的方法数。因为答案可能非常大。 返回 对 109 + 7 取余 的结果。 1 <= n <= 1000。...("ans3 = {}", ans3); } static MOD: i32 = 1000000007; fn color_the_grid(m: i32, n: i32) -> i32 {...as usize) .collect(); return process(0, 0, 0, n, m, &mut dp); } fn process(i: i32, j: i32, s...: i32, n: i32, m: i32, dp: &mut Vec>>) -> i32 { if i == n { return 1; }

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

理论 那么什么是直方图？你可以把直方图看作是一种图，它可以让你对图像的灰度分布有一个整体的了解。它是一个在X轴上有像素值（范围从0到255，不一定），在Y轴上有图像中相应像素数的图。...所以你要做的就是简单地把整个直方图分成16个子部分，每个子部分的值是其中所有像素数的总和。这个子部分被称为 "BIN"。...在第一种情况下，BIN的数量是256（每个像素一个），而在第二种情况下，它只有16。在OpenCV的文档中，BINS是由术语histSize表示的。 DIMS : 它是我们收集数据的参数数量。...img = cv.imread('home.jpg',0) hist = cv.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256]) hist是一个256x1的数组，每个值都对应于该图像中的像素数和其对应的像素值...使用OpenCV 我们可以将直方图的值和它的bin值调整成x，y坐标的样子，这样你就可以用cv.line()或cv.polyline()函数来绘制它，生成与上面相同的图像。

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【python opencv】直方图查找、绘制和分析

那么直方图是什么？您可以将直方图视为图形或绘图，从而可以总体了解图像的强度分布。它是在X轴上具有像素值（不总是从0到255的范围），在Y轴上具有图像中相应像素数的图。 这只是理解图像的另一种方式。...只需要16个值即可表示直方图。这就是在OpenCV教程中有关直方图的示例中显示的内容。 因此，您要做的就是将整个直方图分成16个子部分，每个子部分的值就是其中所有像素数的总和。...每个子部分都称为“ BIN”。在第一种情况下，bin的数量为256个（每个像素一个），而在第二种情况下，bin的数量仅为16个。BINS由OpenCV文档中的histSize术语表示。...img = cv.imread('home.jpg',0) hist = cv.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256]) hist是256x1的数组，每个值对应于该图像中具有相应像素值的像素数...使用 OpenCV 好吧，在这里您可以调整直方图的值及其bin值，使其看起来像x，y坐标，以便您可以使用cv.line()或cv.polyline()函数绘制它以生成与上述相同的图像。

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【Plotly快速入门】用Plotly绘制了几张精湛的图表，美翻了！！

说到Python当中的可视化模块，相信大家用的比较多的还是matplotlib、seaborn等模块，今天小编来尝试用Plotly模块为大家绘制可视化图表，和前两者相比，用Plotly模块会指出来的可视化图表有着很强的交互性...", xaxis_title_text="X轴-键", xaxis_title_font_size=18, xaxis_tickfont_size=16, yaxis_title_text...="Y轴-值", yaxis_title_font_size=18, yaxis_tickfont_size=16, hoverlabel_font_size=16, height...，调用的是Scatter()方法，代码如下 # create figure fig = go.Figure() fig.add_trace( go.Scatter(x=x, y=y, mode...创建假数据 data = np.random.normal(size=1000) 然后我们来绘制直方图，调用的是Histogram()方法，代码如下 # 创建画布 fig = go.Figure()

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2022-04-22：给你一个大小为 m x n 的矩阵 board 表示甲板，其中，每个单元格可以是一艘战舰 ‘X‘ 或者是一个空位 ‘.‘ ，返回在甲板 b

2022-04-22：给你一个大小为 m x n 的矩阵 board 表示甲板，其中，每个单元格可以是一艘战舰 'X' 或者是一个空位 '.' ，返回在甲板 board 上放置的 战舰 的数量。...换句话说，战舰只能按 1 x k（1 行，k 列）或 k x 1（k 行，1 列）的形状建造，其中 k 可以是任意大小。两艘战舰之间至少有一个水平或垂直的空位分隔 （即没有相邻的战舰）。...输入：board = ["X",".",".","X",".",".",".","X",".",".",".","X"]。 输出：2。 力扣419. 甲板上的战舰。 来自米哈游。...数战舰的左上角，统计左上角的点的个数就行。 时间复杂度：O(N**2)。 代码用rust编写。代码如下： fn main() { let m: Vec> = vec!...['X', '.', '.', 'X'], vec!['.', '.', '.', 'X'], vec!['.', '.', '.

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单变量图的类型与直方图绘图基础

Q-Q 图检验数据分布的关键是通过绘制分位数来进行概率分布比较。首先选好区间长度，Q-Q 图上的点 (x, y) 对应第一个分布（X 轴）的分位数和第二个分布（Y 轴）相同的分位数。...因此可以绘制一条以区间个数为参数的曲线。如果两个分布相似，则该 Q-Q 图趋近于落在 y = x 线上。如果两个分布线性相关，则点在 Q-Q 图上趋近于落在一条直线上。...当参数 bins 的值为整数时，定义范围内等宽 bin 的数量。当参数 bins 的值为自定义数值序列时，定义 bin 边缘数值，包括第一个 bin 的左边缘和最后一个 bin 的右边缘。...由于概率密度函数结果是归一化的，即曲线下方的面积为 1，而直方图的总面积是样本数和每个 bin 宽度的乘积，因此，对概率密度函数结果与样本个数、bin 宽度值相乘的结果进行绘制，即可将绘制的曲线缩放到直方图的高度...xmax, 100) # 100为随机选择,值越大,绘制曲线越密集 p = norm.pdf(x, mu, std) N = len(hist_x_data) bin_width = (x.max()

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不使用直方图的6个原因以及应该使用哪个图替代

但是，直方图不允许这样做，因为直方图是基于间隔的，并且间隔“隐藏”了各个值。 一个经典的例子是，缺失值被大量推算为0。例如，让我们看一个由1万个数据点组成的变量，其中26％为0。 ?...但问题是，无论你如何缩小容器的范围，你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的还是离散的。...如果你在Excel、R或Python中拥有所有数据，那么制作直方图很容易:在Excel中，你只需单击直方图图标，在R中执行命令hist(x)，而在Python中则是plt.hist(x)。...换句话说，CDP上的每个点显示: x轴:变量的原始值(正如直方图所示); y轴:有多少个是与观察值相同或少于观察值的数量。 让我们来看一个常见变量的例子:最大心率。 ?...FROM TABLE_NAME 如何在Excel, R, Python中制作一个累积分布图 在Excel中，需要构建两列。

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五分钟入门数据可视化

seaborn 如果要修改X和Y轴的参数需要这样写代码 df中的参数名字和lineplot中的参数的一一对应的，同时lineplot中的year就是x轴的名字，money就是y轴的名字 df = pd.DataFrame...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.boxplot(x, labels=None) 函数，其中参数 x 代表要绘制箱线图的数据，labels 是缺省值，可以为箱线图添加标签。...seaborn 饼图 饼图是常用的统计学模块，可以显示每个部分大小与总和之间的比例。在 Python 数据可视化中，它用的不算多。我们主要采用 Matplotlib 的 pie 函数实现它。...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.pie(x, labels=None) 函数，其中参数 x 代表要绘制饼图的数据，labels 是缺省值，可以为饼图添加标签。...Matplotlib 总结 在 Python 生态系统中绘制数据是一件好事也是一件坏事。绘制数据的工具有很多可供选择既是一件好事也是一件坏事，尽力搞清楚哪一个工具适合你取决于你要实现什么。

2.6K30

数据分析入门系列教程-常用图表

当然也有三维散点图，不过使用的并不是很多 折线图 折线图可以很好的呈现数据随着时间迁移的变化趋势 直方图 直方图把横坐标等分成一定数量的区间，然后再每个区间内用矩形条展示该区间内的数值，可以很好的查看数据的分布情况...条形图 条形图可以查看数据中不同类别之间的分布请求 盒式图 是由五个数值组成：最大值（max）、最小值（min）、中位数（median）和上下四分位数（Q3，Q1），可以帮助我们分析数据的差异性、离散程度和异常值等信息...直方图 matplotlib 实现直方图 matplotlib.pyplot.hist(x, bins=None) x：要输入的一维数组 bins：是直方图中区域的数量 seaborn 实现直方图 seaborn.distplot...条形图 matplotlib 实现条形图 matplotlib.pyplot.bar(x, height, width=0.8) x：x 轴的坐标值 height：y 轴的坐标值 width：条形的宽度...seaborn 实现条形图 seaborn.barplot(x=None, y=None, hue=None, data=None) x，y，hue：分别是两个坐标轴的名称和图例名称 data：传入的数据

1.8K20

大家很喜欢用的可视化神器——Pyecharts|可视化系列07

，pyecharts遵循了大部分Python可视化库的写法，初始化图对象，明确是什么类型的图，设置x，y轴数据及属性，设置图元属性，出图。...翻转xy轴得到条形图 数据进行统计后调整category_gap参数可以绘制出直方图 bar=pyecharts.charts.Bar() bar.add_xaxis(list(df['x'])) bar.add_yaxis...("y",list(df['y']),color='#1eafae',category_gap=0) bar.render_notebook() #直方图 绘制堆叠柱状图，只需要给bar对象添加两个....饼图 直角坐标系基本都是.add_xaxis(x).add_yaxis("y",y)配置X/Y轴的数据（包括箱线图），而饼图、雷达图等，是用add()配置数据。...节点表nodes说明有哪些节点，点的半径大小，每个节点是一个字典类型的数据，边表links说明谁连接谁，从节点A指向点B。

2.3K21

【统计学基础】从可视化到统计检验，比较两个或多个变量分布的方法总结

直方图将数据分组到同等宽的容器（bin）中，并绘制出每个容器中的观察数据的数量。...由于两组的观察次数不同，因此两个直方图不具有可比性 bin的数量是任意的 我们可以使用 stat 选项来绘制密度而不是计数来解决第一个问题，并将 common_norm 设置为 False 分别对每个直方图进行归一化...在 x 轴（收入）的每个点，我们绘制具有相等或更低值的数据点的百分比。...如果两个分布相同，我们会期望每个 bin 中的观察频率相同。这里重要的一点是需要在每个 bin 中进行足够的观察，以使检验有效。...生成与对照组中收入分布的十分位数相对应的bin，然后如果两个分布相同，我计算实验组中每个bin中的预期观察数。

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如何比较两个或多个分布：从可视化到统计检验的方法总结

直方图将数据分组到同等宽的容器（bin）中，并绘制出每个容器中的观察数据的数量。...，因此两个直方图不具有可比性 bin的数量是任意的 我们可以使用 stat 选项来绘制密度而不是计数来解决第一个问题，并将 common_norm 设置为 False 分别对每个直方图进行归一化。...在 x 轴（收入）的每个点，我们绘制具有相等或更低值的数据点的百分比。...如果两个分布相同，我们会期望每个 bin 中的观察频率相同。这里重要的一点是需要在每个 bin 中进行足够的观察，以使检验有效。...生成与对照组中收入分布的十分位数相对应的bin，然后如果两个分布相同，我计算实验组中每个bin中的预期观察数。

1.8K20

Matplotlib从入门到精通02-层次元素和容器

: x：需要绘制的line中点的在x轴上的取值 y：需要绘制的line中点的在y轴上的取值 yerr：指定y轴水平的误差 xerr：指定x轴水平的误差 fmt：指定折线图中某个点的颜色，形状，...**kwargs) 参数说明 : 关于x、y和color的序列，其中color是可选的参数，每个多边形都是由其节点的x和y位置列表定义的，后面可以选择一个颜色说明符。...其中最主要的参数是前4个： x：楔型的形状，一维数组。 explode：如果不是等于None，则是一个len(x)数组，它指定用于偏移每个楔形块的半径的分数。...Axes类表示图形中的一个(子)图。它包含绘制的数据、轴刻度、标签、标题、图例等。它的方法是操纵情节的主要界面。...轴刻度、网格线和标签的抽象基类。刻度标记轴上的位置。它们包含两行作为标记和两个标签;底部和顶部位置各一个’ . xaxis ‘)或用于左右位置(如果是’ . yaxis ')。

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如何比较两个或多个分布：从可视化到统计检验的方法总结

直方图将数据分组到同等宽的容器（bin）中，并绘制出每个容器中的观察数据的数量。...，因此两个直方图不具有可比性 bin的数量是任意的 我们可以使用 stat 选项来绘制密度而不是计数来解决第一个问题，并将 common_norm 设置为 False 分别对每个直方图进行归一化。...在 x 轴（收入）的每个点，我们绘制具有相等或更低值的数据点的百分比。...如果两个分布相同，我们会期望每个 bin 中的观察频率相同。这里重要的一点是需要在每个 bin 中进行足够的观察，以使检验有效。...生成与对照组中收入分布的十分位数相对应的bin，然后如果两个分布相同，我计算实验组中每个bin中的预期观察数。

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40000字 Matplotlib 实操干货，真的全！

因为每个数字都是使用 64 个像素点渲染出来的，我们可以认为每个数字是一个 64 维空间中的点：每个维度代表这其中一个像素的灰度值。但是要在图表中将这么高维度空间的联系可视化出来是非常困难的。...分别在x轴和y轴方向绘制直方图 x_hist.hist(x, 40, histtype='stepfilled', orientation='vertical', color=...'gray') x_hist.invert_yaxis() # x轴方向（右下）直方图倒转y轴方向 y_hist.hist(y, 40, histtype='stepfilled',...注意默认情况下，文字是在指定坐标位置靠左对齐的：这里每个字符串开始的"."的位置就是每种转换的坐标位置。 transData坐标给定的是通常使用的 x 和 y 轴坐标位置。...每个axes对象都有着属性xaxis和yaxis，表示 x 和 y 轴，其中包含着所有的属性用来指代轴的线、刻度和标签。 主要的和次要的刻度 在每个坐标轴上，都有主要的刻度和次要的刻度概念。

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