## 如何实现Python中好看的直方图
### 1. 流程概览
首先，我们需要准备数据集，然后使用Python中的matplotlib库来绘制直方图。以下是整个过程的步骤：
```mermaid
erDiagram
数据集 --> 绘制直方图
```
### 2. 详细步骤
#### 步骤1：准备数据集
在这个步骤中，我们首先需要准备一些数据来绘制直方图。这里我们以一个简单的
# Python好看的直方图与拟合曲线
直方图是一种常用的数据可视化方式，可以有效地展示数据的分布情况。在Python中，使用matplotlib库可以很方便地绘制出漂亮的直方图，并且还可以利用scipy库的拟合函数功能，为直方图添加拟合曲线。本文将介绍如何使用Python绘制好看的直方图，并添加拟合曲线的方法。
## 准备工作
首先，我们需要安装matplotlib和scipy库。可以使用
方法一作者｜冯昱尧https://www.zhihu.com/question/21664179/answer/18928725强烈推荐 Python 的绘图模块 matplotlib: python plotting 。画出来的图真的是高端大气上档次，低调奢华有内涵~ 适用于从 2D 到 3D，从标量到矢量的各种绘图。能够保存成从 eps, pdf 到 svg, png, jpg 的多种格式。并
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2023-08-05 23:05:16
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可以0、前言有不少初学者会2113问，Python 写的程序看起来好丑5261啊，只能在那个黑黑4102的框里运行吗？隔壁家的 JS 好像挺好1653看的，还能有酷炫效果呢……其实呢，术业有专攻，Python 擅长的领域在后台服务器、数据处理、科学计算等方面，以及作为一种工具，搞定各种可以自动化的事情。做界面并不是它的优势项目。但即便如此，本可以靠实力的 Python，偏偏也能靠脸走出一片天。从诞
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2023-08-24 21:59:43
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前言：matplotlib 是Python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。本文将以例子的形式分析matplot中支持的，分析中常用的几种图。其中包括填充图、散点图(scatter plots)、. 条形图(bar plots)、等高线图(contour plots)、 点阵图和３Ｄ图，下面来一起看看详细的介绍：一、填充图参考代码简要分析 这
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2023-07-01 12:36:08
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文章目录前言一、直方图是什么？二、使用步骤1.绘制直方图2.使用掩膜进行直方图绘制3.彩色图像直方图均衡化4.直方图阈值法总结 前言随着人工智能的不断发展，OpenCV这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习OpenCV，本文就介绍了OpenCV的基础内容。一、直方图是什么？通过直方图你可以对整幅图像的灰度分布有一个整体的了解。 直方图的 x 轴是灰度值（0 到 255），y 轴是图片中具有同一
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2023-08-04 10:33:50
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**数值型变量的可视化**本篇是数据可视化系列中的第二篇，承接上文，本文主要介绍如何使用matplotlib模块、pandas模块和seaborn模块绘制直方图、核密度图、箱线图、小提琴图、折线图以及面积图。一.直方图和核密度曲线1.matplotlib模块plt.hist(x,bins=10,range=None,normed=False,weights=None,
cumul
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2023-08-29 16:57:39
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今天给大家带来一些30秒就能学会的代码片段，这些代码潜力无限，蕴含了丰富的python编程思维，应用领域非常广泛，而且学起来非常简单。1."二维列表"解读：根据给定的长和宽，以及初始值，返回一个二维列表。def initialize_2d_list(w, h, val=None):
return [[val for x in range(w)] for y in range(h)]&nbs
英文原文：https://tommikaikkonen.github.io/introducing-prettyprinter-for-python/ 译者：woodyPrettyPrinter是Python 3.6 及以上版本中的一个功能强大、支持语法高亮、描述性的美化打印包。它使用了改进的Wadler-Leijen布局算法，和Haskell打印美化库中的prettyprinter以
Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm13.3 使用OpenCV绘制直方图OpenCV提供了函数cv2.calcHist()用来计算图像的统计直方图，该函数能统计各个灰度级的像素点个数。利用matplotlib.pyplot模块中的plot()函数，可以将函数cv2.calcHist()的统计结果绘制成直方图。1．用cv2.cal
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2023-08-02 17:40:53
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你以为的散点图长这样：其实散点图还可以长这样： 看起来是不是即高大上又美观，下面就带着大家一起学习一下如何用pyecharts画出漂亮的散点图一、最基本的散点图from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Scatter
x=['一月','二月','三月','四月','五月','六月','
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2023-06-19 13:47:05
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在图像处理中，直方图是非常重要，也是非常有用的一个处理要素。在skimage库中对直方图的处理，是放在exposure这个模块中。1、计算直方图函数：skimage.exposure.histogram(image,nbins=256)在numpy包中，也提供了一个计算直方图的函数histogram(),两者大同小义。返回一个tuple（hist, bins_center), 前一个数组是直方图的
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2023-09-13 17:09:32
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（一）图像直方图要画直方图必须要安装matplotlib库，Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库。图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表，其横坐标代表了图像像素的种类，可以是灰度的，也可以是彩色的。纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比。图像是由像素构成，因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征。直方图的显示方式是左暗
本篇文章介绍如何用OpenCV Python来计算直方图，并简略介绍用NumPy和Matplotlib计算和绘制直方图直方图的背景知识、用途什么的就直接略过去了。这里直接介绍方法。计算并显示直方图与C++中一样，在Python中调用的OpenCV直方图计算函数为cv2.calcHist。cv2.calcHist的原型为：1. cv2.calcHist(images, channels, mask
在图像处理中，直方图是非常重要，也是非常有用的一个处理要素。在skimage库中对直方图的处理，是放在exposure这个模块中。1、计算直方图函数：skimage.exposure.histogram(image,nbins=256)在numpy包中，也提供了一个计算直方图的函数histogram(),两者大同小义。返回一个tuple（hist, bins_center), 前一个数组是直方图的
学习样例开发工具：python3.8、pycharm2020.3.3 开发过程分析数据 总共三列数据，分别是年份，月份及对应的客流量，如果将数据可视化，我们可以将年份作为横坐标，可以将客流量总和作为纵坐标，也可以将客流量的平均值作为纵坐标，体现每年客流量总量的变化，等等引入模块首先我们的目的是获取xls文件并作图，那么就要引入相关的模块import xlrd
import matplotlib.p
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2023-06-27 21:58:04
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前言经过前面对 matplotlib 模块从底层架构、基本绘制步骤等学习，我们已经学习了折线图、柱状图的绘制方法。在分析数据的时候，我们会根据数据的特点来选择对应图表来展示，需要表示质量这一概念，需要用直方图。本期，我们将学习matplotlib 模块绘制直方图相关属性和方法，Let‘s go~1. 直方图概述什么是直方图？直方图是一种可视化表示数据在连续间隔或者特定时间段内容的分布情况直方图又称
2020-05-28 17:19:53直方图Histogram图像直方图，是指对整个图像在灰度范围内的像素值(0~255)根据不同的范围统计出现频率次数，据此生成的直方图，称为图像直方图-直方图。直方图反映了图像灰度的分布情况。是图像的统计学特征。 上述直方图概念是基于图像像素值，其实对图像梯度、每个像素的角度、等一切图像的属性值，我们都可以建立直方图。这个才是直方图的概念真
今天在实现图像阈值分割的时候，需要找到能将背景与物体区分开的灰度阈值，因为处理到的图像比较简单，它的直方图具有一个十分明显的特点，也就是它的直方图以双峰一谷的形式呈现，将物体与背景区分开来的阈值也就是谷所对应的阈值，利用数学概念解释一下，双峰就对应着两个极大值，谷对应着极小值，也就是在两个极大值之间找到
1 直方图的计算，绘制与分析 目标： • 使用 OpenCV 或 Numpy 函数计算直方图 • 使用 Opencv 或者 Matplotlib 函数绘制直方图 • 将要学习的函数有： cv2.calcHist( )， np.histogram( ) 通过直方图你可以对整幅图像的灰度分布有一个整体的了解。直方图的 x 轴是灰度值（0 到 255）， y 轴是图片中具有同一个灰度值的点的
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2023-09-01 12:09:24
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