本文介绍基于Python语言，读取Excel表格文件数据，以其中某一列数据的值为标准，对于这一列数据处于指定范围的所有行，再用其他几列数据的数值，加以数据筛选与剔除；同时，对筛选前、后的数据分别绘制若干直方图...在这一过程中，我们还希望绘制在数据删除前、后，这4列（也就是blue_dif、green_dif、red_dif与inf_dif这4列）数据各自的直方图，一共是8张图。...、red_original和inf_original的新Series中，这些数据为我们后期绘制直方图做好了准备。 ...紧接着，使用Matplotlib创建直方图来可视化原始数据和处理后数据的分布；这些直方图被分别存储在8个不同的图形中。 ...代码的最后，将处理后的数据保存为新的.csv文件，该文件路径由result_file_path指定。 运行上述代码，我们将得到8张直方图，如下图所示。且在指定的文件夹中看到结果文件。
最近在给某网站的后台添加一系列的统计功能，遇到很多需要按条件计数的情况。尝试了几种方法，下面简要记录，供大家参考。 问题描述 为使讨论简单易懂，我将问题稍作简化，去掉诸多的背景。...于是，皇帝请了一个程序员帮他编了一个程序，用数据库来存储所有的儿子的信息，这样就可以用程序来统计和管理啦。...方法2：使用嵌套的SELECT 使用嵌套的SELECT也可以达到目的，在每个SELECT子句中统计一个条件下的数据，然后用一个主SELECT把这些统计数据整合起来。...，做到了分类计数。...缺点就是语句比较长，对语句长度有洁癖的同学可能会比较不舒服。 总结 对于确定分类的按条件计数，可以尽量不用GROUP BY，从而避免排序动作，加速Query的执行。
昨天的文章《PQ-M及函数：如何按某列数据筛选出一个表里最大的行？》...发表后，有朋友留言，问在PQ里怎么实现Excel中的Countif效果： 实际上，也许这位朋友已经隐约感觉到，用文中提到的Table.SelectRows这个函数就能解决问题。...原理很简单，其实就是用Table.SelectRows对“源”表按条件（源表中“编号”列等于当前行“编号”）进行筛选，然后对筛选出来的结果用Table.RowCount函数进行计数即可。...同样的函数组合，通过增加函数的判断条件，可以实现多条件下的计数，比如，不光要求编号相同，还要求地区也是相同的，如下： 总之，通过Table.SelectRows可以实现各种复杂条件下的表格筛选功能...，然后，针对筛选的结果，即可再进一步按需要进行各种计算、转换等处理。
小勤：我要统计每栋楼的楼层情况和单元数，但楼层里有走廊的不能统计，这种情况怎么办？ 大海：加个辅助列将楼层的情况做个判断，然后用辅助列的数据做透视？...Step-1：将数据添加到数据模型（如果是要整合其他数据或直接拿同事发过来的数据用的话，可以通过Power Query获取数据然后添加到数据模型） Step-2：在数据模型里直接写度量“非走廊“（名字可以随便起...），公式为：非走廊:=CALCULATE(COUNTA([楼层]),'表3'[楼层]"走廊") Step-3：创建数据透视表 结果如下： 小勤：就要这样的效果！...大海：Power Pivot里的DAX函数其实比Power Query的M语言和函数还要好计一些，因为除了DAX里特有的函数外，大部分函数跟Excel里的都比较接近，比如其中的COUNTA和Excel里的...大海：你看CALCULATE函数里写了2个参数，第一个就是 COUNTA，即对楼层进行计数，第二个参数是一个条件，整个公式的意思就是，基于第二个参数给定的条件用COUNTA函数计算楼层数。
通过该语句可以实现指定日期到当前日期的日期列表数据，并用0填充要统计的sum字段 SELECT @cdate := date_add(@cdate,interval - 1 day) `date` ,...0 as `sum` from (SELECT @cdate :=date_add(CURDATE(),interval + 1 day) from 数据表名>) t1 where @cdate...要统计的SQL语句，如： select DATE_FORMAT(createTime,'%Y-%m-%d') as `date`,sum(money) from payTable group by...- 1 day) `date` , 0 as `sum` from (SELECT @cdate :=date_add(CURDATE(),interval + 1 day) from 数据表名
按天统计 1、创建基础表 CREATE TABLE num (i INT); INSERT INTO num (i) VALUES (0),(1),(2),(3),(4),(5),(6),(7),(8)...numlist WHERE adddate('2018-03-01', numlist.id) <= date_add('2018-03-01',interval 1 month) 复制 3、需要统计的数据...FROM user GROUP BY udate) u on temp.date = u.udate order by temp.date 复制 查看结果集 按月统计差不多，上面的懂了，下面的是一样的
//按天统计 select count(dataid) as 每天操作数量, sum() from tablename group by trunc(createtime, 'DD')) //按自然周统计...select to_char(date,'iw'),sum() from tablename group by to_char(date,'iw') //按自然月统计 select to_char...(date,'mm'),sum() from tablename group by to_char(date,'mm') //按季统计 select to_char(date,'q'),sum(...) from tablename group by to_char(date,'q') //按年统计 select to_char(date,'yyyy'),sum() from tablename
尤其是在处理大量数据时。...非比较要求输入数据满足一定条件，或者对数据特征进行合理利用 常见的非比较排序算法包括 计数排序 通常适用于范围比较小的整数排序，通过统计每个元素的出现次数，然后将元素按顺序放入数组 桶排序 将数据放到若干个桶中...，随后对每个桶进行排序，最后再将所有桶的数据进行合并 基数排序 通过将待排序数值按位数分组，逐位进行排序，通常配合计数排序实现 计数排序 计数排序是一种非比较的排序算法，适用于特定条件下的排序，尤其是当待排序的元素范围较小其重复元素较多的时候...，数组的大小通常为最大值和最小值的差+1，用于存放每个元素的出现次数 3.计数：遍历原始数组，统计每个元素相同的次数，对每个元素在计数数组中对应的位置进行计数。...5.排序输出，根据计数数组生成的已排序数组，遍历计数数组，按次数将对应的元素输出到结果数组中 计数排序的时间复杂度O（n+k），其中n是待排序元素的数量，k是计数数组的大小。
说明:对于格式(1) ,显示图像I 的直方图,n 为灰度级 数目,灰度图像的缺省值为256 ,黑白图像缺省值为2 ;对于 格式(2) ,J 返回调色板为map 的图像I 的直方图;对格式(3) ,返回图像...I 的每个灰度上的像素点数目;格式(4) 对图 像I 均衡化处理,n 表示灰度级数目,缺省值为64 ;格式(5) 对调色板为map 的灰度图像均衡化处理,返回有n 级灰度 的图像;格式(6) 对图像I...( I ,256) ; %显示原始图像直方图, 灰度级为256 tit le(′原始图像直方图′) ; %直方图均衡化处理 J = histeq( I ,32) ; %均衡化处理为灰度级为32 的直方图...tit le(′规定化后图像′) ; figure , imhist ( L) ; tit le(′规定化后图像直方图′) ; 程序实现的图像如图1～7 所示,其中图1 和图2 为原 始图像及其直方图,...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
一维直方图主要用hist来展示，二维的关系可以用散点图、多hist叠加、hist2d或seaborn来展现，seaborn的主要数据类型是pandas，因此需要转换，又复习了一下Numpy转pandas...alpha=0.5,histtype='stepfilled', color='steelblue', edgecolor='none') plt.show() image.png # 加载sklearn的鸢尾花数据集...,dpi=80) kwargs = dict(histtype='stepfilled', alpha=0.3, density=True, bins=10) # 分别查看不同类型鸢尾花在四个维度上的直方图...type2, **kwargs) plt.hist(type3, **kwargs) plt.title(titles[i]) plt.show() image.png # 构造身高和体重的线性关系数据...-随机数据 # 均值为175，方差为15，且正态分布的1000个随机值 height=np.random.normal(175,15,size=1000) # 构造体重值随机数 weight = (height
本文主要介绍了灰度直方图相关的处理，包括以下几个方面的内容： 利用OpenCV计算图像的灰度直方图，并绘制直方图曲线 直方图均衡化的原理及实现 直方图规定化（匹配）的原理及实现 图像的灰度直方图 一幅图像由不同灰度值的像素组成...要和输入图像具有相同的大小，在进行直方图计算的时候，只会统计该掩码不为0的对应像素 hist，输出的直方图 dims，直方图的维度 histSize，直方图每个维度的大小 ranges，直方图每个维度要统计的灰度级的范围...直方图规定化的实现 直方图规定化的实现可以分为一下三步： 计算原图像的累积直方图 计算规定直方图的累积直方图 计算两累积直方图的差值的绝对值 根据累积直方图差值建立灰度级的映射 具体代码实现如下： void...但是直方图的均衡化操作也有一定的确定，在均衡化的过程中对图像中的数据不加选择，这样有可能会增强图像的背景；变换后图像的灰度级减少，有可能造成某些细节的消失；会压缩图像直方图中的高峰，造成处理后图像对比度的不自然等...直方图规定化，也称为直方图匹配，经过规定化处理将原图像的直方图变换为特定形状的直方图（上面中的示例，就是将图像的直方图变换为另一幅图像的直方图）。
学习目标： 1.直方图均衡化在matlab的实现 学习产出 p=imread(‘liena.jpg’); g=rgb2gray(p);%读取图片灰度化的图像 x=size(g,1);y=size...(g,2);%得到图片的格式 g_r=imhist(g)..../(x*y);%图像的离散化直方图 s=zeros(256,1);%均衡化直方图的容器 picure=im2uint8(zeros(x,y));%均衡化后的图像的容器 for i=1:256...if g(i,j)==u picure(i,j)=S(u); end end end end 最后 原图像 原直方图...均衡化的图像 均衡化后的直方图 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/183730.html原文链接：https://javaforall.cn
文章目录 灰度直方图及直方图均衡化 目的 内容 1.直方图的显示 2.计算并绘制图像直方图 3.直方图均衡化 灰度直方图及直方图均衡化 目的 1.直方图的显示 2.计算并绘制图像直方图 3.直方图的均衡化...内容 灰度直方图用于显示图像的灰度值分布情况,是数字图像处理中最简单和最实用的工具。...MATLAB中提供了专门绘制直方图的函数 imhist() 。...') % 从得到的直方图可以看出，图像的对比度很低，灰度级集中在70-160 范围内，如果只取 % 这个范围内的灰度，并扩展到[0,255]，则会明显增强图像对比度 J=imadjust(I,[70/255...histeq 函数（自动直方图均衡化） K=histeq(I); figure; imshow(K),title('经直方图均衡化后的图') figure; imhist(K),title('直方图均衡化后的直方图
灰度直方图的定义 灰度直方图定义为数字图像中各灰度级与其出现的频数之间的统计关系，用公式表示为P(k)=\frac{n_k}{n}, \quad k=0,1,......,L-1且\sum_{k=0}^{L-1}P(k)=1式中，k为图像f(m,n)的第k级灰度值；n_k为f(m,n)中灰度值为k的像素个数；n为图像的总像素个数；L为灰度级数。...直方图与图像清晰度的关系 总的来说：直方图反映了图像的清晰程度，当直方图均匀分布时，图像最清晰。...具体说来： 暗图像对应的直方图组成成分集中在灰度值较小（暗）的左边一侧； 亮图像的直方图则倾向于灰度值较大（亮）的右边一侧； 对比度较低的图像对应的直方图窄而集中于灰度级的中部； 对比度高的图像对应的直方图分布范围宽而且分布均匀...直方图均衡化 直方图均衡化就是通过原始图像的灰度非线性变换，使其直方图变成均匀分布，以增加图像灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度，使图像达到清晰的效果。
由于列B唯一值的个数没有超过254，因此产生的是频率直方图。...EDNPOINT_VALUE是列的值。可以看出这种频率直方图统计的列的信息是非常精确的。它为每一个列值分配了一个桶。...再看高度均衡直方图的情况。...而频率直方图可以精确到9991，高度均衡直方图只精确到了8750。因此可以说频率直方图比高度均衡直方图稳定、精确。 可是现实很多时候，列的唯一值是超过254的，因此只能使用高度均衡直方图。...2020年度数据库技术年刊 推荐下载：2020数据技术嘉年华PPT下载
微信公众号：yale记 关注可了解更多的教程。问题或建议，请公众号留言; 背景介绍 今天我们将学习如何在Matplotlib中创建直方图。...直方图非常适合将数据分成到多个箱子中，并根据这些个箱子查看数据的位置。 可以理解直方图为倾向于通过将段分组在一起来显示分布。例如可能是年龄组，或测试分数。...可能你只是展示20-25岁，25-30岁......等等，而不是展示一个群体的每个年龄段。让我们开始吧...... ?...入门实例 接下来看一个例子：读取一个data.csv文件内容为统计不同年龄段的所有所有受访人的人数信息分布，并指定一个中年年龄为29的位置进行显示，csv文件内容大致如下共计79211条数据： ?...data['Responder_id'] ages = data['Age'] #定义箱子分段列表 bins = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100] #构造直方图
select e.emp_name workID, sum(case when i.status = 'New' THEN 1 ELSE 0 END) bu...
灰度直方图的统计 1 概述 灰度直方图是关于灰度级分布的函数，是对图像中灰度级分布的统计。灰度直方图是将数字图像中的所有像素，按照灰度值的大小，统计其出现的频率。...灰度直方图是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中某种灰度出现的频率。 灰度直方图主要应用于图像分割、图像增强、及图像灰度变换等处理过程。...从数学的角度来说，灰度图像直方图描述的是图像各个灰度级的统计特征，它是图像灰度值的一个函数来统计一幅图像中各个灰度级出现的频率或次数。...灰度直方图的计算公式如下： 其中，rk是像素的灰度级，nk是具有灰度rk的像素的个数，MN是图像中总的像素个数。...图2 matlab直方图统计（归一化） 3 FPGA的仿真实现 FPGA的直方图统计电路的设计很简单，以8bit灰度图像为例，总共有0-255种灰度，以输入的灰度作为双端口RAM的地址，然后对图像的每个灰度值与地址比对
)，又称质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的条纹表示数据分布的情况。...一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。直方图是数值数据分布的精确图形表示。为了构建直方图，第一步是将值的范围分段，即将整个值的范围分成一系列间隔，然后计算每个间隔中有多少值。...绘制直方图： 直方图的绘制方法，使用的是plt.hist方法来实现，这个方法的参数以及返回值如下： 参数： x：数组或者可以循环的序列。直方图将会从这组数据中进行分组。...density：默认是False，如果等于True，那么将会使用频率分布直方图。每个条形表示的不是个数，而是频率/组距（落在各组样本数据的个数称为频数，频数除以样本总个数为频率）。...： 显示各组数据数量分布的情况。
对于一些报表性的后台，有些会提供数据导出功能。如果查询维度过多又都是耗时操作，那就像是开了潘多拉盒子，会造成比较恶劣的后果。 数据的导出，下载，是和产品的定位息息相关的。...我们的目标，就是要让下载服务的资源使用达到均衡的状态，拦截一些重复下载需求，尤其是一些大数据量的下载需求。 以下内容更多是思路性的。为啥说是思路性质呢？...二、文件 数据导出下载，一般都会合并多页的请求，这个普通的展示是不一样的。生成文件的过程，不要放在内存中。尤其对于并发性有些规模的，或者结果集很大的。...日终、月终、年终等数据，都可以这种方式进行。 但是要考虑资源占用。如果你的报表数据，访问频率并不是很高，那么这部分的文件生成，就是得不偿失的。 这通常会引发大量的计算。...所以，到底什么模块适用于此种策略，是值得认真考虑的。 五、触发式 这种方式就比较投巧，投入也是巨大的。具体思路，就是把系统中产生数据的地方，通过消息，或者开放api等，将数据分享出去。
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