一、位置参数二、默认参数三、关键字参数四、可变参数五、字典参数 tip:# parameter 形参# argument 实参 一、位置参数调用函数时根据函数定义的参数位置来传递参数1 def test(a, b): # a和b都是位置参数
2 print(a)
3 print(b)
4
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6 test(1,2) 
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2024-07-31 16:06:31
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本博文源于《python数据可视化》(黑马程序员编著).旨在于讲解如何用python绘制直方图。先讲解hist的参数，最后给出一个演示案例。hist参数讲解hist(x,bins=None,range=None,density=None,weights=None,cumulative=False,bottom=None,
histstype='bar',align='mid',orientatio
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2023-07-05 14:39:15
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# Python `hist` 函数参数详解
在数据分析与可视化中，直方图是一个非常重要的工具。Python 的 `matplotlib` 库提供了一个非常方便的 `hist` 函数，能够帮助用户快速绘制直方图。本文将深入探讨 `hist` 函数的参数，并通过实例演示如何合理使用这些参数。
## `hist` 函数简介
`hist` 函数用于绘制一维数据的直方图。其基本语法如下：
```p
python-图像阈值操作一、简单阈值处理二、自适应阈值三、Otsu阈值 一、简单阈值处理"""
简单阈值
对于每个像素应用相同的阈值，如果像素值小于阈值，将其设置为0，否则将其设置为最大值
方法：cv2.threshold(img,thresh,maxval,type)
格式：retval,dst=cv2.threshold(img,thresh,maxval,type
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2023-08-08 11:24:53
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在上篇文章中介绍了直方图的前五个参数，实际上直方图一共有十几个参数，剩下的参数利用这篇文章解释清楚，让大家能够将如何绘制直方图理解的透透的。bottom参数这个参数的含义也很直观，底部的意思，指的是条形的底从哪里开始。这个参数接收标量和序列，或者None，默认为None，如果是标量，则所有条形的底都从同一个数值处开始，如果为序列，则可以指定每个条形的底不一致。fig = plt.figure(fi
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2023-07-12 09:13:59
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目录1.定义一个函数2. 实参形参3.传递实参3.1 位置实参3.2 关键字实参3.3 返回字典 3.4 传递列表3.5 传递任意实参,用元组的方法3.6 字典传递任意数量的实参4.将函数存储在模块中 4.1 导入整个模块 4.2 导入特定函数4.3 使用 as 给函数 / 模块指定别名1.定义一个函数格式：
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2023-11-27 04:53:21
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颜色直方图一般用于统计图片不同通道像素强度的分布，并可以基于此来实现对比度提升、以及简单的目标识别、跟踪以及分割等任务。在openCV中集成了函数cv2.calcHist()来实现直方图的计算。
函数定义如下:cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate]]) → hist
其中images 可为
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2024-03-11 17:02:14
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Python3类型提示本文环境基于 Python3.6.4。 通过 EPE483和EPE484两个版本，从Python3.5 开始支持类型提示（Type Hint）。简单的例子代码1-1： Python3.5之前方法定义def say_hi(name):
return "Hi,"+name代码1-2：Python3.5之后的方法定义def say_hi(name:str)->
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
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2024-01-03 23:22:06
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def get_CDF(numList):
print "total number of numList %d"%len(numList)
numArray = np.asarray(numList)
dx = .01
bins_array = np.arange(-0.5,1.5,dx)
hist, bin_edges = np.histogram(numArray, bins=b
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2023-06-21 15:25:32
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函数定义与特性将一组语句的集合通过一个名字（函数名）封装起来，想要执行这个函数，只需调用其函数名即可。使用函数可以减少重复代码，并使程序变得可扩展和易维护。# 自定义函数的语法
def 函数名():
实现函数功能的代码块函数的参数形式参数 - 函数定义时使用的参数（可理解为在函数定义时使用的占位符）。实际参数 - 调用函数时输入的参数（实参有实际的值）。def sayhi(name,ag
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2024-07-05 12:46:59
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Python 直方图、均衡化、高斯滤波原图直方图直方图的概念直方图的绘制直方图均衡化直方图均衡化原理直方图均衡化实现高斯滤波高斯滤波原理高斯滤波实现 原图直方图直方图的概念 一副数字图像在[0,G]范围内总共有L个灰度级，其直方图定义为下列离散函数直方图的绘制matplotlib库的hist函数： hist函数能够帮助绘制直方图。它的参数很多，这里用到前两个参数：x、bins。x参数表示一
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2023-11-10 12:44:01
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[b]一、List类型[/b]
1.创建list
Python内置的一种数据类型是列表：list。list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。
比如，列出班里所有同学的名字，就可以用一个list表示：
['Michael', 'Bob', 'Tracy']
list是数学意义上的有序集合，也就是说，list中的元素是按照顺序排列的。
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2023-12-29 17:34:11
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python 可视化学习（一）——seaborn（基础）1. 连续（continous）的单变量特征的数据可视化1.1导入库import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats, integrate
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
import seabor
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2024-06-16 20:59:33
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颜色直方图一般用于统计图片不同通道像素强度的分布，并可以基于此来实现对比度提升、以及简单的目标识别、跟踪以及分割等任务。在openCV中集成了函数cv2.calcHist()来实现直方图的计算。 函数定义如下:cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate]]) → hist 其中images 可为
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2023-10-16 21:30:31
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Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。 它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，不需要经过大量的调整就能使你的图变得精致。 Seaborn的安装>>>pip install seaborn安装完Seaborn包后，我们就开始进入接下来的学习
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2023-08-23 13:23:21
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Python OpenCV基础知识铺垫cv2.calcBackProject 函数函数原型说明橡皮擦的小节 基础知识铺垫通过直方图的反向投影，可以在图像 A 中查找特定的图像 B，一般情况下图像 A 比较大，图像 B 比较小或者图像 B 只有 1 个像素。可以查找到最匹配的区域图像或者像素点。翻译的理论一些就是，定位模板图像在输入图像中的位置。在翻译成白话，就是计算图像为某一特征的直方图模型，然后
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2024-08-24 15:34:53
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一、pyplot模块的hist()函数用于绘制直方图matplotlib.pyplot.hist(x,bins = None,range = None,color = None,label = None, …, ** kwargs)x -- 表示输入值。bins – 表示绘制条柱的个数。range – bins的上下范围（最大和最小值）。color – 表示条柱的颜色，默认为None。arr_ra
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2024-03-07 23:12:16
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一个简单的直方图可以直观地展示数据的分布，包括数值分布的区间、密度和形状。在实际的工作过程中，我们可能需要对数据进行数学建模和统计分析，这些数据处理技术往往基于数据符合的某些假设，而直方图是检查数据最好的选择之一。下面通过 NumPy 模块提供的随机数据生成函数，产生符合正态分布的随机数据，并以它为样例绘制直方图。import numpy as np
import matplotlib.pyplo
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2023-07-12 09:15:00
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本节结合官方文献学习绘制直方图，对官方文档还有很多尚未领悟，发现错误欢迎指正，共同进步。hist函数–用于绘制直方图函数功能： Plot a histogram. 绘制直方图函数语法： hist(x, bins=None, range=None, density=False, w
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2023-11-01 17:32:52
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