① 直方图:用来描述分组的连续性数据;横轴上的数据是连续的,是一个范围。 ② 条形图:用来描述称名数据、计数数据;横轴上的数据是孤立的,是一个具体的数据。 (2) 表述数据多少的方式不同: ① 直方图:是用长方形的面积表示频数的大小。
而直方图,又称质量分布图,主要用于表示连续变量的概率分布。 它通过一系列高度不等的纵向条纹或线段来展示数据的分布情况。 横轴数据的性质:在直条图中,横轴上的数据是孤立的,表示具体的类别,如产品名称、地区名称或年份。
明度直方图 (顺便提一下) 横坐标:色阶(请理解为“亮度级别”),纵坐标:百分比。 整个直方图显示的是图片的亮度分布,即图片转化为灰度(黑白)图片后,各种亮度的像素分布。值得注意的是,这个转化是按照Photoshop默认的灰度公式进行的。
频率分布直方图,能清楚显示各组频数分布情况又易于显示各组之间频数的差别。它主要是为了将我们获取的数据直观、形象地表示出来,让我们能够更好了解数据的分布情况,因此其中组距、组数起关键作
2017年5月6日 · 例如“分析工具库”,就是被禁止的,所以在做直方图之前,需要添加“分析工具库”加载项。添加完成之后,在“数据”选项卡之下,就是显示“数据分析”,这是快速做直方图的基础。
2022年12月24日 · 在这段代码中,我们使用了 Python 标准库中的 csv 模块来读取 csv 文件,并使用 matplotlib 库中的 bar 函数来绘制直方图。具体来说,我们首先打开了 csv 文件,然后使用 csv 模块中的 reader 函数读取文件中的数据。
“直方图均衡化"是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在更广泛灰度范围内的分布。 直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像素值,使一定灰度范围内的像素数量大致相同。
直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。 通过这种方法,亮度可以更好地在直方图上分布。 这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度,直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。
比较分析:直方图可以用于比较不同组或条件下的数据分布。通过将多个直方图放在同一图表中或使用不同颜色表示不同组别,可以直观地比较它们之间的差异。例如,在医学研究中,可以使用直方图比较不同治疗组的患者疾病进展的分布情况。
2020年5月23日 · 直方图能够很好地表示数据分布情况,如何使用Origin绘制一个直方图呢?它要求的数据格式是什么呢?