还可以创建联合分布图（marginal rugs），使用直方图，箱形图（box）或小提琴来显示双变量分布，也可以添加趋势线。...散点图矩阵（SPLOM）允许您可视化多个链接的散点图：数据集中的每个变量与其他变量的关系。 数据集中的每一行都显示为每个图中的一个点。 你可以进行缩放、平移或选择操作，你会发现所有图都链接在一起！...这种方法的强大之处在于它以相同的方式处理所有可视化变量：您可以将数据框列映射到颜色，然后通过更改参数来改变您的想法并将其映射到大小或进行行分面（facet-row）。...接受整个整洁的 dataframe 的列名作为输入（而不是原始的 numpy 向量）也允许 px 为你节省大量的时间，因为它知道列的名称，它可以生成所有的 Plotly.py 配置用于标记图例、轴、悬停框...仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代：您整理一次数据集，从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表，包括在 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、在地图上绘制，在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等
sin和cos曲线绘制到同一个二维坐标系中，如果想绘制到两张画布中，可以调用subplot()函数将画布分区。...matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建x, y np.random.seed(0) # 执行多次，通过设置相同的种子，可以确保每次运行生成的随机数序列是可重复的...') # 显示绘制图形 plt.show() 运行效果如下： 补充：zip函数将多个可迭代对象中对应位置的元素打包成一个个元组，然后返回一个新的可迭代对象（通常是一个zip对象）。...绘制直方图 直方图与柱状图的分格类似，都是由若干个柱组成，但直方图和柱状图的含义却有很大的差异。直方图是用来观察分布状态的，而柱状图是用来看每一个X坐标对应的Y的值的。...也就是说，直方图关注的是分布，并不关心具体的某个值，而柱状图关心的是具体的某个值。使用hist函数绘制直方图。
还可以创建联合分布图（marginal rugs），使用直方图，箱形图（box）或小提琴来显示双变量分布，也可以添加趋势线。...数据集中的每一行都显示为每个图中的一个点。 你可以进行缩放、平移或选择操作，你会发现所有图都链接在一起！ image.png 平行坐标允许您同时显示3个以上的连续变量。...这种方法的强大之处在于它以相同的方式处理所有可视化变量：您可以将数据框列映射到颜色，然后通过更改参数来改变您的想法并将其映射到大小或进行行分面（facet-row）。...接受整个整洁的 dataframe 的列名作为输入（而不是原始的 numpy 向量）也允许 px 为你节省大量的时间，因为它知道列的名称，它可以生成所有的 Plotly.py 配置用于标记图例、轴、悬停框...仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代：您整理一次数据集，从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表，包括在 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、在地图上绘制，在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等
还可以创建联合分布图（marginal rugs），使用直方图，箱形图（box）或小提琴来显示双变量分布，也可以添加趋势线。...散点图矩阵（SPLOM）允许你可视化多个链接的散点图：数据集中的每个变量与其他变量的关系。数据集中的每一行都显示为每个图中的一个点。你可以进行缩放、平移或选择操作，你会发现所有图都链接在一起！ ?...这种方法的强大之处在于它以相同的方式处理所有可视化变量：你可以将数据框列映射到颜色，然后通过更改参数来改变你的想法并将其映射到大小或进行行分面（facet-row）。...接受整个整洁的 dataframe 的列名作为输入（而不是原始的 numpy 向量）也允许 px 为你节省大量的时间，因为它知道列的名称，它可以生成所有的 Plotly.py 配置用于标记图例、轴、悬停框...仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代：你整理一次数据集，从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表，包括在 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、在地图上绘制，在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等
翻译及二次校对：cvtutorials.com 目标 学习: • 使用OpenCV和Numpy函数寻找直方图 • 使用OpenCV和Matplotlib函数绘制直方图 • 你将看到这些函数：cv.calcHist...下面是一张来自Cambridge in Color网站的图片，我建议你访问该网站了解更多细节。 你可以看到这个图像和它的直方图(这个直方图是为灰度图像绘制的，不是彩色图像）。...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。...这在OpenCV-Python2官方样本中已经有了。请查看样本/python/hist.py中的代码。 掩膜的应用 我们用cv.calcHist()来寻找全图的直方图。...在直方图图中，蓝线显示的是完整图像的直方图，而绿线显示的是被遮蔽区域的直方图。 其他资源 • 彩色剑桥
本文将介绍 5 种数据可视化方法，并用 Python 和 Matplotlib 写一些快速易用的可视化函数。下图展示了选择正确可视化方法的导向图。 ? 选择正确可视化方法的导向图。...我们首先将 Matplotlib 的 pyplot 导入为 plt，并调用函数 plt.subplots() 来创建新的图。...使用箱体（离散化）确实能帮助我们观察到「更完整的图像」，因为使用所有数据点而不采用离散化会观察不到近似的数据分布，可能在可视化中存在许多噪声，使其只能近似地而不能描述真正的数据分布。 ?...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）。...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。 ?
本文将介绍 5 种数据可视化方法，并用 Python 和 Matplotlib 写一些快速易用的可视化函数。下图展示了选择正确可视化方法的导向图。 选择正确可视化方法的导向图。...我们首先将 Matplotlib 的 pyplot 导入为 plt，并调用函数 plt.subplots() 来创建新的图。...使用箱体（离散化）确实能帮助我们观察到「更完整的图像」，因为使用所有数据点而不采用离散化会观察不到近似的数据分布，可能在可视化中存在许多噪声，使其只能近似地而不能描述真正的数据分布。...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）。...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。
我发现从我自己的数据（来自设计师的某个方向）而不是从完全静态的图表中发现数据的结论更具洞察力。 此外，为用户提供一定的自由度使他们能够略微不同的解释，从而产生有关数据集的有益讨论。...在前面内容中，为所有航班制作了直方图，但现在我们将针对每个航空公司进行。 由于每个航空公司的航班数量差异很大，我们可以按比例显示延迟，而不是原始计数。...每次，我们创建窗口小部件，编写更新函数以更改绘图上显示的数据，并使用事件处理程序将更新功能链接到窗口小部件。 我们甚至可以通过重写函数来从多个元素中使用相同的更新函数，以从小部件中提取需要的值。...所有这些工作的最终结果如下： ? 三、在 Bokeh 中创建交互式可视化应用程序 接下来将重点介绍 Bokeh 应用程序的结构，而不是绘图细节，但后续会提供所有内容的完整代码。...函数用于绘制带有交互式控件的图。
我发现从我自己的数据（来自设计师的某个方向）而不是从完全静态的图表中发现数据的结论更具洞察力。 此外，为用户提供一定的自由度使他们能够略微不同的解释，从而产生有关数据集的有益讨论。 1....在前面内容中，为所有航班制作了直方图，但现在我们将针对每个航空公司进行。 由于每个航空公司的航班数量差异很大，我们可以按比例显示延迟，而不是原始计数。...每次，我们创建窗口小部件，编写更新函数以更改绘图上显示的数据，并使用事件处理程序将更新功能链接到窗口小部件。 我们甚至可以通过重写函数来从多个元素中使用相同的更新函数，以从小部件中提取需要的值。...所有这些工作的最终结果如下： ? 03 在 Bokeh 中创建交互式可视化应用程序 接下来将重点介绍 Bokeh 应用程序的结构，而不是绘图细节，但后续会提供所有内容的完整代码。...函数用于绘制带有交互式控件的图。
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。...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。...几个数据集的比较 CDF 比直方图更适合比较多个数据集。可以将任意数量的 CDF 绘制到相同的轴上，而不会出现任何比较问题。因此，每个集合实际包含多少数据无关紧要。...直方图很快就会变得混乱，并且很难在视觉上区分不同的数据集。除了直方图的所有其他缺点之外，在此处生成这些缺点也更加复杂。例如，所有数据集的所有 bin 都必须同步。这甚至可能恶化直方图的现有缺点。...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。
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。...您可以看到图像及其直方图。（请记住，此直方图是针对灰度图像而非彩色图像绘制的）。直方图的左侧区域显示图像中较暗像素的数量，而右侧区域则显示明亮像素的数量。...从直方图中，您可以看到暗区域多于亮区域，而中间调的数量（中间值的像素值，例如127附近）则非常少。 寻找直方图 现在我们有了一个关于直方图的想法，我们可以研究如何找到它。...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。...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。
已经有一个python样本（samples/python/color_histogram.py）用于寻找颜色直方图。我们将尝试理解如何创建这样的颜色直方图，这对理解直方图反投影等进一步的主题很有用。...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。...如果你运行该代码，你可以看到直方图也显示了相应的颜色。或者简单地说，它输出了一个彩色编码的直方图。它的效果非常好（尽管你需要额外增加一堆行）。 在那段代码中，作者用HSV创建了一个颜色图。...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。
在本文中，我们将着眼于5种数据可视化方法，用Python的Matplotlib库实现一些快速而简单的功能。 首先，请大家看看这张大的地图，它能指引你根据不同情况，选择正确的可视化方法： ?...最后再为该图设置好必要的标题和轴标签。这个函数轻松地实现了端到端的绘图！...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。...有些人可能会认为，必须要制作两个独立的直方图将它们并排放在一起进行比较。但实际上，有更好的方法：用不同透明度实现直方图的叠加。比如下图，将均匀分布透明度设置为0.5，以便看清后面的正态分布。...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。 ?
在本文中，我们将着眼于5种数据可视化方法，用Python的Matplotlib库实现一些快速而简单的功能。...最后再为该图设置好必要的标题和轴标签。这个函数轻松地实现了端到端的绘图！...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。...有些人可能会认为，必须要制作两个独立的直方图将它们并排放在一起进行比较。但实际上，有更好的方法：用不同透明度实现直方图的叠加。比如下图，将均匀分布透明度设置为0.5，以便看清后面的正态分布。...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。
Matplotlib是一个流行的Python库，可以很容易地用于创建数据可视化。然而，设置数据、参数、图形和绘图在每次执行新项目时都可能变得非常混乱和繁琐。...而且由于应用不同，我们不知道选择哪一个图例，比如直方图，饼状图，曲线图等等。这里有一个很棒的思维导图，可以帮助您为工作选择正确的可视化效果： ?...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。用散点图来绘制这些图会非常杂乱，很难真正理解和看到发生了什么。...使用条形图(而不是散点图)可以让我们清楚地看到每个箱子频率之间的相对差异。...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。
要绘制的其他关键字参数会传递到相应的matplotlib绘图函数，因此你可以通过了解更多的matplotlib的 API信息来进一步定制这些图表。...展示轴网格(默认是打开的) ▲表9-3 Series.plot方法参数 DataFrame拥有多个选项，允许灵活地处理列；例如，是否将各列绘制到同一个子图中，或为各列生成独立的子图。...参数 描述 subplots 将DataFrame的每一列绘制在独立的子图中 sharex 如果subplots=True，则共享相同的x轴、刻度和范围 sharey 如果subplots=True，则共享相同的...在DataFrame中，柱状图将每一行中的值分组到并排的柱子中的一组。...▲图9-21 小费百分比的直方图 密度图是一种与直方图相关的图表类型，它通过计算可能产生观测数据的连续概率分布估计而产生。通常的做法是将这种分布近似为“内核”的混合，也就是像正态分布那样简单的分布。
对于数据科学家来说，具有可视化的能力是至关重要的。我们的利益相关者或客户将更多地依赖于视觉提示，而不是复杂的机器学习模型。 有大量优秀的Python可视化库可用，包括内置的matplotlib。...在本文中，我们将了解什么是seaborn以及为什么应该使用它而不是matplotlib。然后我们将使用seaborn在Python中为数据生成各种不同的可视化。 目录 什么是Seaborn?...在本节中，我们将看到两个变量之间的关系。例子中的数据是已分类的(分为不同的组)。 我们将使用seaborn库的catplot()函数来绘制分类数据图。...这不是结束，seaborn是一个巨大的库，有许多用于不同目的的绘图函数。其中一个目的是引入多维度。我们也可以想象高维的关系。让我们用群图来检验一下。...我们还可以在其中添加一个加固图，而不是使用KDE(核密度估计)，这意味着在每次观察时，它都会画一个小的垂直标尺。
创建直方图 密度图（核密度估计） 密度图是展示单变量分布的另一种方法，本质上是通过绘制每个数据点为中心的正态分布，然后消除重叠的图，使曲线下的面积为1来创建的 密度图是展示单变量分布的另一种方法，本质上是通过绘制每个数据点为中心的正态分布...regplot不仅可以绘制散点图，还会拟合回归线，把fit_reg设置为False，将只显示散点图 lmplot函数和regplot函数类似，也可以用于创建散点图。...小提琴图能显示与箱线图相同的值 小提琴图把"箱线"绘成核密度估计，有助于保留数据的更多可视化信息 成对关系 当大部分数据是数值时，可以使用pairplot函数把所有成对关系绘制出来 pairplot...函数会为单变量绘制直方图，双变量绘制散点图 sns.pairplot(tips) pairplot的缺点是存在冗余信息，图的上半部分和下半部分相同 可以使用pairgrid手动指定图的上半部分和下半部分...如果想在图中包含更多信息，可以使用颜色、大小和形状来区分它们 通过颜色区分 使用violinplot函数时，可以通过hue参数按性别（sex）给图着色 可以为“小提琴”的左右两半着不同颜色，用于区分性别
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