直方图与核密度估计

核密度估计(KDE)方法,相当于用多个波包的组合形式来近似一个真实的概率密度,以获得一个连续可微分的概率密度函数。本文通过一些简单的概率分布的示例,演示了一下KDE的使用方法。其实KDE的思想在很多领域都会以不同的形式出现,是一个比较基础的概率分布近似手段。

【matplotlib 实战】--直方图

直方图,又称质量分布图,用于表示数据的分布情况,是一种常见的统计图表。 一般用横轴表示数据区间,纵轴表示分布情况,柱子越高,则落在该区间的数量越大。构建直方图时,首先首先就是对数据划分区间,通俗的说即是划定有几根柱子(比如,1980年~2020年的数据,每5年划分一个区间的话,共8个区间)。接着,对

浅析MySQL 8.0直方图原理

本文将对直方图概念进行介绍,借助举例描述直方图的使用方式,对创建/删除直方图的原理进行浅析,并通过例子说明其应用场景。

Python从零到壹丨带你了解图像直方图理论知识和绘制实现

摘要:本文将从OpenCV和Matplotlib两个方面介绍如何绘制直方图,这将为图像处理像素对比提供有效支撑。 本文分享自华为云社区《[Python从零到壹] 五十.图像增强及运算篇之图像直方图理论知识和绘制实现》,作者:eastmount。 一.图像直方图理论知识 灰度直方图是灰度级的函数,描述

Python批量绘制遥感影像数据的直方图

本文介绍基于Python中gdal模块,实现对大量栅格图像批量绘制直方图的方法~

Python批量读取HDF多波段栅格数据并绘制像元直方图

本文介绍基于Python语言gdal模块,实现多波段HDF栅格图像文件的读取、处理与像元值可视化(直方图绘制)等操作~

跟我学Python丨图像增强及运算:局部直方图均衡化和自动色彩均衡化处理

摘要:本文主要讲解图像局部直方图均衡化和自动色彩均衡化处理。这些算法可以广泛应用于图像增强、图像去噪、图像去雾等领域。 本文分享自华为云社区《[Python从零到壹] 五十四.图像增强及运算篇之局部直方图均衡化和自动色彩均衡化处理》,作者: eastmount。 一.局部直方图均衡化 前文通过调用O

Python从零到壹丨图像增强及运算:图像掩膜直方图和HS直方图

摘要:本章主要讲解图像直方图相关知识点,包括掩膜直方图和HS直方图,并通过直方图判断黑夜与白天,通过案例分享直方图的实际应用。 本文分享自华为云社区《[Python从零到壹] 五十二.图像增强及运算篇之图像掩膜直方图和HS直方图》,作者: eastmount。 一.图像掩膜直方图 如果要统计图像的某

【matplotlib基础】--画布

Matplotlib 库是一个用于数据可视化和绘图的 Python 库。它提供了大量的函数和类,可以帮助用户轻松地创建各种类型的图表,包括直方图、箱形图、散点图、饼图、条形图和密度图等。 使用 Matplotlib 的过程中,遇到的难点并不在于绘制各类的图形,因为每种图形都有其对应的API。难点在于

【matplotlib 基础】--目录(完结)

Matplotlib 库是一个用于数据可视化和绘图的 Python 库。 它提供了大量的函数和类,可以帮助用户轻松地创建各种类型的图表,包括直方图、箱形图、散点图、饼图、条形图和密度图等。 本系列具体内容包括: 画布 画布是其他所有的元素的载体,可以说是最重要,也是最容易被忽视的元素。 绘制图形之前

【pandas基础】--数据排序

`pandas`的数据排序可以帮助我们更好地理解和分析数据。 通过对数据进行排序,我们可以提取出特定的信息,例如最大值、最小值、中位数、众数等等,从而更准确地识别数据的特征和特点。 此外,数据排序还可以帮助我们更好地进行数据可视化,例如绘制直方图、箱线图等等,进一步帮助我们对数据进行解读和分析。 总

[转帖]直观讲解一下 RPC 调用和 HTTP 调用的区别!

http://www.manongjc.com/detail/57-irjyznflfcjswmg.html 本文章向大家介绍直观讲解一下 RPC 调用和 HTTP 调用的区别!,主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。 今日推荐:

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[转帖]linux块I/O总体概括

直接先上重点,linux中IO栈的完全图如下: 系统中能够随机访问固定大小数据片的硬件设备称作块设备。固定大小的数据片称为块。常见的块设备就是硬盘了。不能随机访问的就是字符设备了,管理块设备比字符设备要复杂很多。 块设备中最小的可寻址单元是扇区,一般是2的整数倍,最常见的是512字节。不过很多CD-

【转帖】47.直接内存

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[转帖]可直接拿来用的kafka+prometheus+grafana监控告警配置

kafka配置jmx_exporter 点击:https://github.com/prometheus/jmx_exporter,选择下面的jar包下载: 将下载好的这个agent jar包上传到kafka的broker节点所在服务器上,每个broker都需要,比如上传到如下路径: /opt/ag

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