之前的文章一图入门Matplotlib绘图中我们学习了matplotlib中常见图表元素的绘制方法，所有操作都通过可以调用plt的函数实现。...ha和va是horizontalalignment和verticalalignment的缩写，分别表示水平对齐和垂直对齐，其他参数可以参见下面的链接： https://matplotlib.org/api...直方图 柱形图描述的是离散型数据的分布，柱体之间有空隙。直方图则用来展示连续型数据的分布，柱体之间没有空隙。使用hist()函数绘制直方图。hist函数的主要参数如下表所示： ?...使用的参数含义如下表所示： ? 非分裂式饼图 与分列式饼图相比，只需去掉explode参数即可使饼片不分裂。...其中宽度是参考半径显示的，当设置为和半径一样时，就不会显示环形了。此外还设置了textprops参数，控制了环形上的文字颜色。 内嵌环形饼图 将饼图进行嵌套，可以显示多组定性数据的比例分布。
本文提出的方法计算关键帧的2D直方图，局部地图patch，并使用2D直方图的归一化互相关(normalized cross-correlation)作为当前关键帧与地图中关键帧之间的相似性度量。...通过LOAM将与新关键帧相对应的原始点云配准到全局地图中，以计算其2D直方图。将计算的2D直方图与数据库进行比较，该数据库包含由所有过去的关键帧组成的全局地图的2D直方图，以检测可能的闭环。...同时，将新的关键帧2D直方图添加到数据库中以供下一个关键帧使用。一旦检测到闭环，就将关键帧与全局地图对齐，并执行位姿图优化以校正全局地图中的漂移。...1m）则我们将这两张地图对齐。（3） 位姿图优化 一旦两个关键帧对齐，执行位姿图优化。我们使用Google ceres-solver实现图优化。...优化位姿图后，我们通过重新计算包含的点，点的均值和协方差来更新整个地图中的所有像元。 参考文献： [1] Lin J , Zhang F .
在数学上，能表达这种操作的函数也被称为对称函数。 那么我们一般如何实现图读出操作呢？笔者接下来主要介绍两种方法：基于统计的方法 与 基于学习的方法。...假设一个图里有 1000个结点，每个结点的表示是 100维；整张图本可表达 1000 * 100 的特征，这些简单的统计函数却直接将信息量直接压缩到了100维。...具体而言，请读者先通过下面的对比图来直观感受一下直方图是如何巧妙平衡数据信息的压缩与增强的。...对任一特征值，根据其与各个高斯分布交点的纵坐标作为其落入该区域的数值，然后将所有数值归一化，就得到了该特征值分布在各个区间的比例。...那我直接引入一个全局结点代表这张图的根结点，把它跟图中的每个结点通过一种特殊的边连接，最终拿这个结点的表示作为图的表示，岂不妙哉。
align：控制柱状图的对齐方式，可选值包括’center’（居中，默认值）、‘edge’（以x为边缘对齐）。 color：柱状图的颜色，可以是单个颜色或颜色序列。...range: 指定直方图的取值范围，以元组形式表示，例如range=(0, 10)表示只绘制取值在0到10之间的数据的直方图。 density: 是否将直方图的纵轴设置为频率而非计数。...‘bar’ 表示普通的柱形直方图，‘barstacked’ 表示堆叠的柱形直方图，‘step’ 表示阶梯状直方图，‘stepfilled’ 表示填充的阶梯状直方图。 align: 指定柱形的对齐方式。...‘left’ 表示柱形左侧与给定边界对齐，‘mid’ 表示柱形中间与给定边界对齐，‘right’ 表示柱形右侧与给定边界对齐。 color: 指定柱形的颜色。...plt.scatter()函数用于绘制散点图，其常用参数及解释如下： x：指定散点图中点的x轴数据，可以是一个数组或者列表。 y：指定散点图中点的y轴数据，可以是一个数组或者列表。
线图 当你能清楚地看到一个变量与另一个变量之间变化很大时，最好使用线图。让我们看看下面的图来说明。我们可以清楚地看到，所有专业的百分比随时间变化很大。...直方图 直方图对于查看(或真正发现)数据点的分布很有用。看看下面的柱状图，我们绘制了频率和智商的柱状图。我们可以清楚地看到向中心的浓度和中值是什么。我们也可以看到它遵循一个高斯分布。...有人可能会认为，你必须制作两个独立的直方图，把它们放在一起比较。但是，实际上有一个更好的方法:我们可以用不同的透明度覆盖直方图。看看下面的图。均匀分布的透明度设为0。5这样我们就能看到它的背后。...条形图 当您试图将类别很少(可能少于10个)的分类数据可视化时，条形图是最有效的。如果我们有太多的类别，那么图中的条形图就会非常混乱，很难理解。...它们非常适合分类数据，因为您可以根据条形图的大小;分类也很容易划分和颜色编码。我们将看到三种不同类型的条形图:常规的、分组的和堆叠的： ?
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 图像处理之特征提取：HOG特征简单梳理 HOG方向梯度直方图，这里分解为方向梯度与直方图。...在单变量的实值函数的情况，梯度只是导数，或者，对于一个线性函数，也就是线的斜率。...图6 把上图中单个cell对应的方向直方图转换为单维向量，也就是按规定组距对对应方向梯度个数进行编码，（8,10,6,12,4,5,8,6,14），得到单个cell的9个特征，每个block（扫描窗口...这样将一幅直观的梯度图通过分解提取变为计算机容易理解的特征向量。 ...，最后通过不断地学习，而后在检测积累的基础上对对未知图像检测识别有没有行人呢？
在我前面的博客里其实也有讲到这方面的信息，本文再尝试将直方图均衡化引入到这个过程中。...一般来说，RAW图像中的数据每一行是没有冗余量的，即没有BMP位图中所谓的扫描行对齐的概念。所以可以直接遍历每一个数据。...对8位的a图直接在直方图均衡后的结果图 通过比较可以看到确实还是有明显的增强效果的，但是似乎有过曝的现象。...我们可以仿照一种强化的基于局部直方图裁剪均衡化的对比度调节算法 或者限制对比度自适应直方图均衡化算法原理、实现及效果 文中的方法将局部直方图均衡化引入到16位中，尝试看看效果是否有改善，这里不多谈，只说下我遇到的几个问题...二个是我们还可以学习【算法随记四】自动色阶、对比度、直方图均衡等算法的一些小改进 一文中的getWeightedValue函数，即对获取的直方图数据开平方，起到一定的压缩作用，这个可以明显的改善上述的曝光效果
绘制基本箱型图 6.7 向箱型图添加槽口 6.8 向箱型图中添加均值 6.9 绘制小提琴图 6.10 绘制点图 6.11 基于分组数据绘制多个点图 6.12 绘制二维数据的密度图 第五章 散点图...()函数对标的是全局的随机放置 *annotate()与geom_text()函数用来精准定位 #vjust=0时变迁文本的基线会与数据点对齐，调高调低可以对文本位置做上下调整 countries_sp...#与直方图类似，可以通过binwidth（）函数来控制折线图的组距 #或者通过设定每组组距将x轴分为特定数目的组 ggplot(faithful, aes(x = waiting)) + geom_freqpoly...A：使用geom_violin()函数即可 小提琴图是一种用来对多个数据分布进行比较的方法.使用普通的密度曲线来对数个分布进行比较往往有一定困难，因为图中的线条会彼此干扰。...A：使用geom_dotplot()函数。 这种点图也叫做Wilkinson点图。在这种图中点的分组和排列取决于数据。每个点的宽度对应了最大组距。
3.将Western Blot的图片置入新建的画布。 ? 4.按shift+F7，调出对齐工具。这一步是为了将两张WB图片调到相同尺寸，并对齐。 ?...6.点击建立的矩形框，然后点击上方的描边，线条设置为2磅、黑色。然后点击黑色矩形框，再点击对齐工具，将矩形框设置为宽140，长度20。 ?...9.将矩形外框放好之后，左键框选住一个WB结果+外框，然后右键，选择“编组”。 ? 10.点击下方的WB图，通过修改对齐工具中的坐标，拉近两张WB图的距离至合适位置。...然后点击左侧的文字工具，在图中相应位置标注上文字。字体微软雅黑，加粗，大小适宜。 ? ? 注：写文太急，图中HT-29应为HT29，下同。 11.点击文字，将对其工具中的角度修改为45度倾斜。...（大神小学生作品 ↑） 仅需简单的15步，即可组合成和盘龙小学大神一样的作品，不知道这位同学有没有更高高级的办法。
01.描述统计方法 描述统计就是用描述的数字或图表来判断数据是否符合正态分布。常用的方法有Q-Q图、P-P图、直方图、茎叶图。...1.1 Q-Q图 此Q-Q非用于聊天的QQ，Q是quantile的缩写，即分位数。分位数就是将数据从小到大排序，然后切成100份，看不同位置处的值。比如中位数，就是中间位置的值。...plt.show() 与Q-Q图类似的是P-P图，两者的区别是前者的y轴是具体的分位数对应的样本值，而后者是累计概率。...1.2 直方图 直方图分为两种，一种是频率分布直方图，一种是频数分布直方图。频数就是样本值出现的次数，频率是某个值出现的次数与所有样本值出现总次数的比值。...可以使用如下代码来绘制频率分布直方图： import seaborn as sns sns.distplot(x) ? 与直方图类似的还有茎叶图，茎叶图是类似于表格形式去表示每个值出现的频次。
柱状图和饼形图是对定性数据进行频数分析的常用工具，使用前需将每一类的频数计算出来。直方图和累积曲线是对定量数据进行频数分析的常用工具，直方图对应密度函数而累积曲线对应分布函数。...散点图可用来对两组数据的关系进行描述。在没有分析目标时，需要对数据进行探索性的分析，箱形图将帮助我们完成这一任务。 ...： 3.2.2 定量分析（直方图、累积曲线） 直方图类似于柱状图，是用柱的高度来指代频数，不同的是其将定量数据划分为若干连续的区间，在这些连续的区间上绘制柱。...Frequency') 11 pyplot.title('Heights Of Male Students') 12 pyplot.show() 13 14 drawHist(heights) 直方图对应数据的密度函数...当自变量与因变量线性相关时，在散点图中，点近似分布在一条直线上。我们以身高作为自变量，体重作为因变量，讨论身高对体重的影响。
上面的成对图中左侧是生成图，右侧是原图，可以看到正面人脸图像效果是非常好的。 参考文献 [1] Zhang Z, Song Y, Qi H....整体的损失函数包括4部分： 第一部分是标准的GAN损失，包括生成器损失和判别器损失。 第二部分是pixel loss，用于约束生成器的图与输入图的像素平滑。...BeautyGAN是一个人脸妆造迁移算法，它不需要成对图进行训练，可以将一张图的妆造风格迁移到另一张图。...第三个就是直方图匹配损失，定义如下： ? 直方图匹配损失用于控制脸部、眼部、嘴部三个局部区域的效果。M是掩膜，item分别表示脸部、眼部、嘴部三个区域，HM是一个直方图匹配操作。...作者/编辑 言有三 从上图结构可以看出，它首先对输入图像进行正脸对齐，然后使用风格迁移算法将要换的脸图进行面部纹理迁移得到结果图，接着进行反对齐，即恢复人脸的初始姿态，最后基于人脸掩膜与原始图像采用seamless
我们可以看到上面图片灰蒙蒙的能见度很低，有没有方法给它处理一下，来使细节更明显呢？当然有了，就是直方图均衡化。...opencv给了一个内置函数equalizeHist来帮助我们完成直方图均衡化，这是个无脑函数，有两个输入，一个是原图像，另一个就是与原图像同大小的输出图像。我们先看看用该函数均衡化后的结果： ?...在原图直方图中，灰度值大部分之中在一小段区域，而其他部分都是空白的，我们要做的就是将这一小段区域展开到整个灰度范围内（如上图）。 如何展开到整个区域呢？...我们可以制作一个映射表，将原本集中在一起的像素值映射到整幅图中。 那映射的依据呢？比如我们原来有个像素点的灰度为240，我们凭什么把它映射为灰度120呢？靠一个数学公式： ?...5：直方图均衡化自定义函数的实现 我们要做的是希望实现上面的函数T(),然后将函数T映射出来的新的灰度值存到数组中，并将原图像中的灰度值进行替换。
然后将每个 bin 内数字的绝对或相对计数绘制为相应间隔的条形图。上一个示例的结果可能如下图所示： 另一方面，在累积分布函数 (CDF) 中，已排序数字的百分比或相对计数绘制在数字本身上。...作为示例，我们将值 400 添加到上面的给定示例数字中。相应的直方图如下所示： 如果数据集很大，由于与值总数的关系相对较小，可能无法很好地看到异常值。...如果不更改x轴的限制以容纳所有数据，由于分布函数并未在轴限制之前结束且未到达y=1线，因此异常值的存在仍然很明显. 无穷大值的显示 如果某些无穷大值是数据集的一部分，则在直方图中根本看不到它们的存在。...这两条曲线在 y 方向的最大距离验证了分布的类型。这种差异越小，关于分布类型的证据就越多。 集群的识别 与分布类型一样，在直方图中可以很容易地看到集群的存在。...但是只需很少的部分，也可以在 CDF 中清楚地看到集群。一个人只需要寻找下降的斜率，之后梯度会再次增加。下图中可以看到一个示例，它依赖于与上面的直方图相同的数字。
柱状图和饼形图是对定性数据进行频数分析的常用工具，使用前需将每一类的频数计算出来。直方图和累积曲线是对定量数据进行频数分析的常用工具，直方图对应密度函数而累积曲线对应分布函数。...散点图可用来对两组数据的关系进行描述。在没有分析目标时，需要对数据进行探索性的分析，箱形图将帮助我们完成这一任务。 ...3.2.2 定量分析（直方图、累积曲线） 直方图类似于柱状图，是用柱的高度来指代频数，不同的是其将定量数据划分为若干连续的区间，在这些连续的区间上绘制柱。...') 11 pyplot.title('Heights Of Male Students') 12 pyplot.show() 13 14 drawHist(heights) 直方图对应数据的密度函数...3.3 关系分析（散点图） 在散点图中，分别以自变量和因变量作为横纵坐标。当自变量与因变量线性相关时，在散点图中，点近似分布在一条直线上。
其思想是将连续的浮点特征离散成k个离散值，并构造出一个宽度为k的直方图，然后遍历训练数据，统计每个离散值在直方图中的累计统计量。在进行特征选择时，只需要根据直方图的离散值，遍历寻找最优的分割点。...直方图算法的原理很简单，首先要做的就是把浮点型数据转化为bin数据（图中灰色到红色的过程），我们首先要确定对于每一个特征需要多少个桶（分割为多少个数据范围），然后均分，将属于该桶的样本数据更新为bin的值...哪些特征被绑定 由于将特征划分为更小的互斥绑定数量，这是一个NP-hard问题，即在多项式时间内不可能去找到准确的解决办法。...算法描述如下： 输入：特征F，最大冲突数K，图G； 输出：特征捆绑集合bundles； 建立一个图，每个边有权重，其权值对应于特征之间的总冲突。 按照降序排列图中的度数来排序特征。...按顺序对排好序的特征进行遍历，对于当前特征，查看是否能加入已有的bundle（冲突要小于k），若不行，则新建一个bundle。 建图的过程如下： 将每个特征视为图中的一个顶点。
环绕式卡片是一种指标组合可视化效果，下图中间是业绩结果，四周是影响业绩结果的几个指标。Power BI借助PPT，仅使用内置卡片图可以轻松实现。...首先，在PPT选择需要的SMART图形： 卡片数量可以按需调整，比如4+1调整为3+1： 在Power BI最简单的实现卡片组的办法是，把上图当作背景插入，每个圆圈上分别放置一个卡片视觉对象进行叠图，看上去形成一体化效果...有没有可能一个视觉对象实现卡片组？当然没问题。 在PPT把指标文字编辑好，这里数据任意虚拟，起到占位作用。 鼠标右键，将图形另存为可缩放的向量图形，即SVG格式。...记事本打开SVG文件，查找替换将所有双引号替换为单引号。...如果数据字符宽度随时切片器有变化（比如有的门店业绩几万，有的几十万），可能文本对齐会有问题，此时需要在SVG度量值中，加入text-anchor参数进行对齐方式调整。
通过 Matplotlib，我们可以仅需要写几行代码，就可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等，方便数据展示。...scatter ()函数中的color表示颜色，marker表示点的形状,与plot的值通用。...: 横坐标（序列） height：纵坐标（系列） width：条形图的宽度，默认是0.8，可以根据实际大小设置，以更加美观 bottom：用于绘制堆叠条形图，默认值为None align：x轴刻度标签的对齐方式...： x:饼图百分比数据 labels：设置饼图中各个部分的标签 autopct：设置百分比信息的字符串格式化方式，默认值为None,不显示百分比 shadow：设置饼图的阴影，使得看上去有立体感，默认值为...False startangle：设置饼图中第一个部分的起始角度 radius：设置饼图的半径，数值越大，饼图越大 counterclock：设置饼图的方向，默认为True，表示逆时针方向，值为False
简短概述 （1）对于P样本中的每个点Pi，Pi周围的所有k个邻居。 （2）根据距离d和它们的梯度角θ将所有邻居分配给直方图。...对于每个波束，计算[-0.5,0.5]中的分数。如果在梁下方的细胞中存在大量强度变化，则束具有高分。这是通过将每个单元与下一个单元进行比较来计算的。...简短概述 （1）对于P样本中的每个点Pi，Pi周围的所有k个邻居。 （2）根据距离d和无向法线的角度将所有邻居分配到直方图。 （3）假设与每个邻居的Pi对描述一个圆（见图）。...（4） D2比率：还有另一个直方图，可以捕获位于表面和自由空间中的每条线的各部分之间的比率。 （5） D3：对于D3函数，计算Pri，Prj和Prk之间三角形区域的平方根。...增加D3直方图的相应直方图区间。 （6） A3：对于A3函数计算三点之间的角度。此功能再次分为IN，OUT和MIXED。这次使用与角度相反的线。增加相应的A3直方图bin。
本文主要对GEE中的依据栅格图像绘制直方图与时间序列图并调整图像可视化参数操作加以介绍。...其次，将前述柱子数量由20修改为200，可以看到新的直方图柱子数量明显增多，密密麻麻。 同时，我们可以基于.setOptions()函数对直方图的可视化选项进行修改。...同时，基于Google Earth Engine谷歌地球引擎栅格代数与NDVI计算中介绍的.select()函数，将Landsat 8 Collection 1 Tier 1大气表观反射率TOA Reflectance...，导致时间序列折现图出现“断线”的情况），而是一个区域；而一个区域中自然是有很多个像元了，那么这么多像元的数值取哪一个作为最终出现在时间序列图中的数值呢？...此外，将鼠标放到右侧的图中，还可以交互式显示图中的具体数值。 欢迎关注公众号：疯狂学习GIS
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