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 hist函数用法
## 概述
在Python中，hist函数是用来绘制直方图的功能，可以展示数据的分布情况。本文将介绍如何使用Python中的hist函数，并通过步骤展示给刚入行的小白开发者。
### 步骤
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(导入matplotlib库)
B --> C(调用hist函数)
C
原创
2024-04-25 06:23:16
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Histogram的作用是将数据分为几个阶段，然后统计每个阶段的数据个数。比如有一组数据[10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]如果使用Histogram展示，默认将数据分为三个阶段，也就是0-40，50-90，100-140，然后统计出每个阶段有多少条数据，当然，这个具体是计数还是求和，可以通过属性设置的- visible- showlegend- op
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2023-11-25 12:15:05
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Matlab的hist函数hist有直方图的意思，直方图也被称为频数直方图，它用来显示数据集的分布情况。在MATLAB中绘制直方图的函数是hist，用法是hist（y，x），表示以向量x的各个元素为统计范围，绘制y的分布情况。1.N = hist(Y)将向量Y的元素平均分到十个等间隔的容器中，并且返回每个容器的元素个数。如果Y是一个矩阵，hist指令逐列元素操作。Y为向量的情形见例1和2，为矩阵的
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2023-12-09 15:16:38
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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
5
6 test(1,2) 
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2024-07-31 16:06:31
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计算机视觉一(Python)图像的基本操作和处理 1.直方图 2.直方图均衡化 3.高斯滤波一 直方图 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表，其实横坐标代表了图像像素的种类，可以是灰色的，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有像素个数的百分比。图像由像素构成，因为反映像素的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征。hist()只接受一维数组作为输入，所以在绘制图像之前
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2024-03-11 10:05:47
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目 录1 认识常见的图形函数hist和plot1.1 认识hist1.2 认识plot2 图形参数2.1符号和线条2.2颜色2.3文本属性2.4图形尺寸和边界尺寸3 文本标注、自定义坐标轴和图例3.1 标题3.2 点标注3.3 参考线3.4 图例4 图形布局与组合往期回顾 正 文1 认识常见的图形函数hist和plot1.1 认识histhist（柱形图）是呈现一维数据的一种常用图形。#
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2023-09-22 10:55:49
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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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Python直方图、均衡化、高斯滤波测试原图直方图基本原理matplotlib库绘制直方图RGB三通道直方图直方图均衡化基本原理PCV库完成直方图均衡化高斯滤波基本原理opencv高斯滤波实现 测试原图
直方图基本原理什么是直方图：图像的直方图描述图像的灰度级和对应灰度级在图像中出现的次数（频率）的关系，通过直方图可以进行图像分割、检索、分类等操作matplotlib库的hist函数：h
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2023-09-28 00:33:58
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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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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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Python 直方图 均衡化 高斯滤波一、直方图1.基本原理2.实现代码3.运行结果二、直方图均衡化1.基本原理2.实现代码3.运行结果三、高斯滤波1.基本原理2.实现代码3.运行结果 一、直方图1.基本原理什么是直方图：图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表，其实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
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2024-09-09 21:52:06
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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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# 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
一、hist函数matplotlib.pyplot.hist(
x, bins=None, range=None,
density=None, weights=None, cumulative=False,
bottom=None, histtype='bar', align='mid',
orientation='vertical', rwidth=No
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2023-09-22 11:48:38
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Pandas常用函数及操作集锦1 创建Series和DataFrame的方法1.1 Series的创建方法1.2 DataFrame的创建方法1.2.1 字典类型读取到DataFrame（dict to DataFrame)1.2.2 利用np.arange()与np.random. 模块生成DataFrame1.2.3 使用pandas.DataFrame（）函数构建DataFrame1.2.
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2024-10-28 12:21:46
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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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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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