开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

2D直方图，其中一个轴是累积的，而另一个轴不是

2D直方图是一种用于可视化数据分布的图形表示方法。它由两个轴组成，其中一个轴表示数据的取值范围，另一个轴表示数据的频次或累积频次。

在2D直方图中，一个轴是累积的意味着它表示的是数据的累积频次。这意味着每个柱子的高度表示的是该取值范围内的数据点的累积数量，而不是单个取值范围内的频次。

2D直方图在数据分析和统计领域中具有广泛的应用。它可以帮助我们理解数据的分布情况，发现数据的模式和趋势。通过观察直方图的形状和峰值，我们可以得出关于数据集的一些重要信息，如数据的中心趋势、离散程度和异常值等。

在云计算领域，2D直方图可以用于分析和可视化大规模数据集的分布情况。通过将数据存储在云上，并利用云计算平台提供的强大计算和存储能力，我们可以对数据进行高效的处理和分析。腾讯云提供了一系列与数据分析和可视化相关的产品和服务，如腾讯云数据湖分析、腾讯云数据仓库等，可以帮助用户实现对大规模数据的2D直方图分析。

腾讯云数据湖分析（Tencent Cloud Data Lake Analytics）是一种基于云原生架构的大数据分析服务。它提供了强大的数据处理和分析能力，支持用户使用SQL语言进行数据查询和分析。用户可以通过腾讯云数据湖分析构建2D直方图，从而深入了解数据的分布情况。

腾讯云数据仓库（Tencent Cloud Data Warehouse）是一种用于存储和管理大规模结构化数据的云服务。它提供了高性能的数据存储和查询能力，支持用户进行复杂的数据分析和挖掘。用户可以通过腾讯云数据仓库构建2D直方图，对数据进行可视化分析。

更多关于腾讯云数据湖分析和数据仓库的详细信息，请访问以下链接：

腾讯云数据湖分析：https://cloud.tencent.com/product/dla
腾讯云数据仓库：https://cloud.tencent.com/product/dw

相关搜索:2D数组，其中较大的数组是动态的，而较小的数组不是 Matplotlib:如何添加另一个X轴，其中刻度与具有自定义标签的图形上的点相对应 React loading HOC:列表中提供的所有道具都设置为可选，如果其中任何一个是未定义的，则显示微调器而不是组件 Seaborn.Distplot生成了一个直方图和一条带有不同x轴的KDE线--它们是如何在图中合并的？V-if和V-else不是我想要的那样工作。我想隐藏一个部分，而另一个部分是真的为什么我的格式化函数接收的是索引而不是轴值？为什么，当提升到数组的级别并将其除以另一个数组时，获得的是数字，而不是一个数组？创建列表列表，其中一些值是固定的，而另一个值是可变的在React将ID从一个页面传递到另一个页面时，它传递的是URL，而不是API 复制2D张量中的行y[i]次，其中i是另一个张量y中的索引？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

累积分布函数和直方图哪个更好？

CDF 的主要优点以及我们主要使用它而不是直方图的原因在对两个图的主要解释之后列出如下。基本说明在探讨不同地块的优势之前，首先在此对其进行描述。应该给出一组数字。...因此，必须根据离群值到主要值的距离来扩展 bin 的数量。但这通常只能在事后很好地完成，而不是先验的，或者需要一些复杂的算法来选择 bin 大小。...如果 x 轴的限制没有根据异常值而改变，则异常值也可能完全被监督。直方图没有表明在显示的轴限制之外仍然存在数据。在累积分布函数内，可以通过 CDF 曲线的尾部看到异常值。...防止误解和操纵的安全性 直方图的另一个缺点是它对某些显示参数（如 bin 大小）的敏感性。...同样的数字看起来完全不同，当选择6个直方图条块进行说明的时候. 在这种情况下，直方图看起来像具有 3 个集群的多峰分布，而不是正态分布。

1411 0

《数据可视化基础》第四章：可视化图形推荐

这个点图是把点放到数量相对应的位置上来进行展示的。 ? 如果对于有多组类别的计数。我们可以使用分组或者堆叠的条形图来进行展示。同时也可以把两个类别映射到X和Y轴上，这样就得到了热图来进行展示了。 ?...2 分布 直方图和密度图提供了最直观的分布可视化效果，但都需要选择可视化参数，并且可能会产生误导。累积密度和q-q图始终如实地表示数据，但更难以解释。 ?...在这种情况下，轮廓线，2D箱或六角箱可提供替代方案。另一方面，当我们要可视化两个以上的变量时，我们可以选择以相关图而不是基础原始数据的形式绘制相关系数。 ?...如果我们有两个响应变量的时间序列，我们可以绘制一个连接的散点图，其中我们首先在散点图中绘制两个响应变量，然后连接对应于相邻时间点的点。我们可以使用平滑线来表示较大数据集中的趋势。 ?...5 地理空间数据显示地理空间数据的主要模式是地图。地图可以获取地球上的坐标并将其投影到平坦的表面上，这样地球上的形状和距离就可以用2D表示中的形状和距离来近似表示。

2.4K3 0

教程 | 5种快速易用的Python Matplotlib数据可视化方法

and provide a title ax.set_title(title) ax.set_xlabel(x_label) ax.set_ylabel(y_label) 线图当一个变量随另一个变量的变化而变化的幅度很大时...使用这种柱形（而不是散点图等）可以清楚地可视化每一个箱体（X 轴的一个等距区间）间频率的变化。...其次，cumulative 参数是一个布尔值，它允许我们选择直方图是不是累积的，即选择概率密度函数（PDF）或累积密度函数（CDF）。...如下图所示，我们第一个变量会随不同的分组（G1、G2 等）而变化，我们在每一组上比较不同的性别。正如代码所示，y_data_list 变量现在实际上是一组列表，其中每个子列表代表了一个不同的组。...绘制该图的代码与分组条形图有相同的风格，我们循环地遍历每一组，但我们这次在旧的柱体之上而不是旁边绘制新的柱体。 ?

2.4K6 0

5 种快速易用的 Python Matplotlib 数据可视化方法

provide a title ax.set_title(title) ax.set_xlabel(x_label) ax.set_ylabel(y_label) 线图当一个变量随另一个变量的变化而变化的幅度很大时...使用这种柱形（而不是散点图等）可以清楚地可视化每一个箱体（X 轴的一个等距区间）间频率的变化。...其次，cumulative 参数是一个布尔值，它允许我们选择直方图是不是累积的，即选择概率密度函数（PDF）或累积密度函数（CDF）。...如下图所示，我们第一个变量会随不同的分组（G1、G2 等）而变化，我们在每一组上比较不同的性别。正如代码所示，y_data_list 变量现在实际上是一组列表，其中每个子列表代表了一个不同的组。...绘制该图的代码与分组条形图有相同的风格，我们循环地遍历每一组，但我们这次在旧的柱体之上而不是旁边绘制新的柱体。

1.9K4 0

5个快速而简单的数据可视化方法和Python代码

使用条形图(而不是散点图)可以让我们清楚地看到每个存储箱的频率之间的相对差异。...其次，“累积”参数是一个布尔值，它允许我们选择直方图是否是累积的。这基本上是选择概率密度函数(PDF)或累积密度函数(CDF)。...根据这个范围和所需的箱子数量，我们实际上可以计算出每个箱子的宽度。最后，我们在同一块图上绘制两个直方图，其中一个稍微透明一些。...我们要比较的第一个变量是各组得分的变化情况。我们还将性别本身与颜色编码进行了比较。看一下代码，' ydatalist '变量现在实际上是列表的列表，其中每个子列表表示不同的组。...我们循环遍历每一组，但是这次我们在旧的条形图上绘图，而不是在它们旁边画新条形图。 ? 常规条形图 ? 分组条形图 ?

2K1 0

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。 ?...另一种选择:累积分布图（Cumulative Distribution）在看到为什么直方图不是理想选择的6个原因后，一个自然的问题是:“我还有其他选择吗?”...这里确实存在一个更好的替代方案，称为“累积分布图”(CDP)。我知道这个名字不太容易记住，但我保证值得。累积分布图是一个变量的分位数分布图。...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。 ?...如果只有一堆可能的值（即变量是离散的），则可以立即看出来，因为曲线是阶梯形的。 5.可以轻松比较分布。比较同一图上的两个或多个分布很容易，因为它们只是曲线，而不是面积。

1.2K1 0

直方图均衡化的原理及实现途径_请简述图像直方图均衡的原理

图像的灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数：其中，横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的率。...二、直方图均衡化 2.1 直方图均衡化的概念 直方图均衡化(Histogram Equalization)是一种增强图像对比度(Image Contrast)的方法，其主要思想是将一副图像的直方图分布通过累积分布函数变成近似均匀分布...，即像素映射函数的值域应在0和255之间；综合以上两个条件，累积分布函数是个好的选择，因为累积分布函数是单调增函数（控制大小关系），并且值域是0到1（控制越界问题），所以直方图均衡化中使用的是累积分布函数...2.2 累积分布函数的数学原理因为图像由一个个像素点组成，所以图像直方图均衡化是通过离散形式的累积分布函数求解的，直方图均衡化过程中，映射方法是：其中，s_k指当前灰度级经过累积分布函数映射后的值...，计算出图像的灰度直方图； ②计算灰度直方图的累积分布函数； ③根据累积分布函数和直方图均衡化原理得到输入与输出之间的映射关系。

3.6K5 0

SLAM学习笔记（十九）开源3D激光SLAM总结大全——Cartographer3D,LOAM,Lego-LOAM,LIO-SAM,LVI-SAM,Livox-LOAM的原理解析及区别

但是一个抽象的特征怎么进行旋转？答：直方图横坐标代表AB和机器人坐标系x轴的夹角，如果对点云进行旋转，也就代表了对这个夹角进行了旋转。旋转点云，对应其实也就是对整个直方图的横坐标向右平移。...然而只有点云才能提取直方图，而Cartographer3D使用的是三维栅格地图。历史地图中的点云从哪里来？根据源码我推测，程序在各个submap中的每个位姿节点里存放了特征直方图。...离散：从一个位置跳变到另一个位置；连续：从一个位置，逐渐平滑的过渡到另一个位置。假设现在有一个如下的曲线图：我们可以构成三点共识： 1....框架 Point Cloud Registration：点云不是同一时刻获取的，每一个帧点云，其中的每一个点，都是不同时刻获取的，因此把它进行运动补偿：获取每个点的时间戳，位姿插值，把点云先投影到同一时刻...有些算法在其他数据集上比它要好，有的算法比它更快，有的算法结合了更多的信息，例如GPS等，Kitti数据集中并未提供（是作为GT的，而不是传感器数据）。

4.6K4 0

有这5小段代码在手，轻松实现数据可视化（Python+Matplotlib）

下图为不同IQ人群所占比例的直方图。从中可以清楚地看出中心期望值和中位数，看出它遵循正态分布。使用直方图（而不是散点图）可以清楚地显示出不同组数据频率之间的相对差异。...第一个参数是n_bins参数，用于控制直方图的离散度。...第二个参数是累积参数cumulative，是一个布尔值，通过它控制直方图是否累积，也就是选择使用概率密度函数（PDF）还是累积密度函数（CDF）。...如图所示，两组关系其一是分数与组（组G1，G2，...等）的关系，其二是用颜色区分的性别之间的关系。代码中，y_data_list是一个列表，其中又包含多个子列表，每个子列表代表一个组。...代码与柱状图样式相同，同样为循环遍历每个组，只是这次是在旧柱体基础上堆叠，而不是在其旁边绘制新柱体。

1.3K6 0

这5小段代码轻松实现数据可视化（Python+Matplotlib）

and provide a title ax.set_title(title) ax.set_xlabel(x_label) ax.set_ylabel(y_label) 折线图如果一个变量随着另一个变量的变化而大幅度变化...下图为不同IQ人群所占比例的直方图。从中可以清楚地看出中心期望值和中位数，看出它遵循正态分布。使用直方图（而不是散点图）可以清楚地显示出不同组数据频率之间的相对差异。...第二个参数是累积参数cumulative，是一个布尔值，通过它控制直方图是否累积，也就是选择使用概率密度函数（PDF）还是累积密度函数（CDF）。...如图所示，两组关系其一是分数与组（组G1，G2，...等）的关系，其二是用颜色区分的性别之间的关系。代码中，y_data_list是一个列表，其中又包含多个子列表，每个子列表代表一个组。...代码与柱状图样式相同，同样为循环遍历每个组，只是这次是在旧柱体基础上堆叠，而不是在其旁边绘制新柱体。 ?

9633 0

冈萨雷斯《数字图像处理》第3版课后习题

（百度答案：）由于离散图像的直方图也是离散的，其灰度累积分布函数是一个不减的阶梯函数。如果映射后的图像仍然能取到所有灰度级，则不发生任何变化。...3.8 原题：在某些应用中，将输入图像的直方图模型化为高斯概率密度函数效果会是比较好的，高斯概率密度函数为：其中m和σ分别是高斯概率密度函数的均值和标准差。...这是高斯密度函数的累积分布函数，该函数或者是数字可积的，或者其值有表可查。第三点，不是很重要，但学生要说清楚，那就是r的高端值（high-end value）。...另一个可行方法就是除以一个足够大的值，使得在大于r部分函数曲线下的面积可以忽略（这实际上就是相当于比例缩小标准差）。学生还需做的工作就是处理直方图，此时的变换函数是一种和的形式。...3.24 原题：证明如式（3.6-3）所示的拉普拉斯变换是各向同性的（即旋转不变）。您需要下列轴旋转θ角的坐标方程为：其中(x,y)为未旋转的坐标，而为旋转后的坐标。

1.1K1 0

正态性检验

我们先来想一下正态分布的特征，正态分布的x轴为样本值，从左到右x是逐渐增大的，y轴是每个样本值对应的出现的概率。概率值先上升后下降，且在中间位置达到最高。...可以把Q-Q图中的y轴理解成正态分布中的x轴，如果拟合出来的直线是45度，可以保证中位数两边的数值分布是一样的，即正态分布中基于中位数左右对称。...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。...CDF( cumulative distribution function)：累积分布函数，是概率密度函数的积分。 ?

2K2 0

NumPy 1.26 中文文档（四十二）

如果轴是整数元组，则对元组中指定的所有轴执行平均值计算，而不是以前的单个轴或所有轴。 weightsarray_like，可选与a中的值相关联的权重数组。...如果这是一个 int 元组，则将在多个轴上执行平均值，而不是以前的单个轴或所有轴的平均值。 dtype数据类型, 可选用于计算平均值的类型。...如果传入的是 int 的元组，则会在多个轴上执行标准差计算，而不是之前的单个轴或所有轴的计算。 dtypedtype，可选用于计算标准差的类型。...axisNone 或整数或整数元组，可选计算方差的轴或轴。默认是计算扁平化数组的方差。版本 1.7.0 中的新功能。如果这是一个整数元组，将在多个轴上执行方差，而不是以前的单个轴或所有轴。...x中的值沿第一个维度进行直方图处理，而y中的值沿第二个维度进行直方图处理。 xedges ndarray，形状(nx+1,) 第一个维度的 bin 边缘。

1261 0

【MATLAB 从零到进阶】day10 概率密度、分布和逆概率分布函数值的计算（上）

，其中均值为75，标准差为8 ，并作出各列的频数直方图 % 调用normrnd函数生成1000行3列的随机数矩阵x，其元素服从均值为75，标准差为8的正态分布 >> x = normrnd(75, 8,...1000, 3); >> hist(x) % 绘制矩阵x每列的频数直方图 >> xlabel('正态分布随机数（\mu = 75, \sigma = 8）'); % 为X轴加标签 >> ylabel(...【例】调用normrnd函数生成1000×3的正态分布随机数矩阵，其中第各列均值分别为0，15，40，标准差分别为1，2，3，并作出各列的频数直方图 >> x = normrnd(repmat([0 15...10000, 1); >> [fp, xp] = ecdf(x); % 计算经验累积概率分布函数值 >> ecdfhist(fp, xp, 50); % 绘制频率直方图 >> xlabel('二项分布（...其中卡方分布的参数（自由度）为10 >> x = random('chi2', 10, 10000, 1); >> [fp, xp] = ecdf(x); % 计算经验累积概率分布函数值 >> ecdfhist

2.2K2 0

没想到图像直方图有这么多应用场景

上图a是4x4的二值图像，b是对应的直方图，可以看出X轴表示像素范围(0-黑色、1-白色),Y轴表示像素值出现的频次，即分布。...对灰度图像来说，它的像素值取值范围会扩展到0～255之间，其直方图可以表示如下： ? 从上面的图中可以发现灰度图像的直方图依然是X轴表示像素值范围、Y轴表示各个像素值出现频次，即像素分布。...而三角法对直方图分布单峰的图像分割效果比较好，图示如下下： ? 直方图均衡化 直方图均衡化是一种通过提升图像对比度实现图像增强的方法，它跟最基础的基于像素差值放缩改变对比度的方法效果更好。...需要注意的是，直方图反向投影是基于颜色的，所以会对RGB彩色图像转换到HSV色彩空间，然后基于H跟S两个通道生成2D直方图数据分布，如下图所示： ?...它的缺点图示如下： ? 上图说明直方图数据完全一致的图像，但是图像的空间结构完全不同，根本没有相似性可言，所以图像直方图信息只是图像的基本属性之一，但是不是图像的唯一特征。

1.8K2 1

直方图均衡 Histogram Equalization

在横轴上表示亮度值从黑色到白色；在竖轴上表示某一亮度所累积的像素数量。这里的亮度值指的是灰度等级，范围一般从 0 到 255，0 表示黑色，255 表示白色。 ? 上面图片显示的是对比度差的两个例子。...L 是图像中灰度级别的总数（通常为256），n 是图像中的像素总数，px(i) 实际上是像素值 i 的图像直方图，归一化为 [0,1]。 直方图均衡化的处理依赖于累积概率函数（cdf）的使用。...cdf 是位于其域中的所有概率的累积和，数字图像的 cdf 定义如下： ? 模拟图像的 cdf 定义如下： ? 该处理方法的思想是使用原图像的累积分布函数来转换像素值。...这样才能使得像素值在所有亮度范围中均匀分布，而不是集中在某一部分。 ? 假设我们的转换函数为 cdf： ? 通常，在概率统计中可以得到这样的定律： ?...上面就是灰度图片的直方图均衡实现过程。简单概括就是对像素进行点操作（point operator），将原始像素值映射为另一个范围。

2.4K3 0

canvas 高级功能（上）

2.1 平移最基本的操作就是平移，即将2D渲染上下文的原点从一个位置移动到另一个位置。...在画布中进行平移使用的是translate方法时，实际上它移动的是2D渲染上下文的坐标原点，而不是所绘制的对象。...❞ 2.2 缩放 另一个变形方法就是缩放(scale)，顾名思义，它是调整 2D渲染上下文的尺寸。它与平移的区别在于(x, y)参数是缩放倍数，而不是像素值。...最重要的是第一行和第二行，其中包含的数字值对应画布中使用的至f。你可以看到，每一个数字值都对应一种特定的变形。例如，表示在 x 轴的缩放倍数，表示在 y 轴的平移。...需要指出的是，transform方法实际上是将现有的变换矩阵乘以你所指定的值，而不是直接设置变换矩阵的值。这意味着其中会有一个累积效应。

2K2 0

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（十四）：Matplotlib详解：1、2d绘图（下）：箱线图、热力图、面积图、等高线图、极坐标图

一、前言 Python是一种高级编程语言，由Guido van Rossum于1991年创建。它以简洁、易读的语法而闻名，并且具有强大的功能和广泛的应用领域。...__version__) 三、Matplotlib详解 Matplotlib是一个用于创建数据可视化的Python库。...这使得您可以方便地将生成的图表保存为文件，或嵌入到文档、报告和演示文稿中。无论是进行科学研究、数据分析、报告撰写还是可视化展示，Matplotlib都是一个强大而灵活的工具。...折线图、散点图、柱状图、直方图、饼图 2d绘图（上）：折线图、散点图、柱状图、直方图、饼图_QomolangmaH的博客-CSDN博客 https://blog.csdn.net/m0_63834988...极坐标图（Polar Plot）使用极坐标而不是直角坐标来显示数据，常用于显示周期性数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as

1101 0

matplotlib 直方图

本篇介绍 matplotlib 中直方图的用法。直方图用来表示变量的分布特征。matplotlib 中用 hist() 函数用来绘制直方图。...我们先绘制一个简单的直方图： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np X = np.random.randint(0,101,1000) plt.hist...(X,color ="cyan",edgecolor='k') plt.show() hist()函数的参数中： X 是长度为N的数组，表示单组数据；或者是长度为N的数组组成的序列，表示多组数据 color...，默认权重都为1 #density=True#归一化 #cumulative=True #累积 plt.xticks(bins)#可设置X轴的刻度线 plt.title("归一化的累积直方图示例",fontsize...=18,color ="b")#可设置字的大小和颜色 plt.xlabel("x 轴标签",color ="b") plt.ylabel("y 轴标签",color ="b") plt.show()

2K3 0

opencv(4.5.3)-python(二十五)--二维直方图

它之所以被称为一维，是因为我们只考虑了一个特征，即像素的灰度灰度值。但在二维直方图中，你要考虑两个特征。通常情况下，它被用于寻找颜色直方图，其中两个特征是每个像素的色调和饱和度值。...现在我们可以检查如何绘制这个颜色直方图。绘制二维直方图 方法-1：使用cv.imshow() 我们得到的结果是一个大小为180x256的二维数组。...方法-2：使用Matplotlib 我们可以使用matplotlib.pyplot.imshow()函数来绘制带有不同颜色图谱的2D直方图。这可以让我们更好地了解不同的像素密度。...X轴显示S值，Y轴显示色调。在直方图中，你可以看到H=100和S=200附近的一些高值。它与天空的蓝色相对应。同样地，在H=25和S=100附近可以看到另一个峰值。它对应的是宫殿的黄色。...得到的直方图图像与这个颜色图相乘。他还使用了一些预处理步骤来去除孤立的小像素，从而得到了一个好的直方图。我把它留给读者，让他们去运行这段代码，分析它，思考它。下面是该代码对上述相同图像的输出。

5213 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭