其实很简单,就是算了一下百分比权重,乘以了一个权重值 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import FuncFormatter from numpy.random import randn from matplotlib.font_manager import FontProperties def to_percent(y,position): return str(100*y)+"%"#这里可以用round

目录 目录 前言 (一)直方图 (二)双直方图 目录 前言 今天我们学习的是直方图,导入的函数是: plt.hist(x=x, bins=10) 与plt.hist2D(x=x, y=y) (一)直方图 (1)说明: pyplot.``hist(x, bins=None, density=None,--kwargs*) 常见的参数属性 具体参考:官网说明文档 属性 说明 类型 x 数据 数值类型 bins 条形数 int color 颜色 "r","g","

转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 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: cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, acc

**n, bins, patches = plt.hist(datasets, bins, normed=False, facecolor=None, alpha=None)** ## 函数说明 用于绘制多个数据集datasets的直方图 --- 主要形参: 1. datasets: 数据集列表, datasets中各个数据集的长度可以不等, 也可以传入numpy中的 2-D ndarray 2. bins: 直方图中箱子(bin)的个数 3. facecolor: 箱子的颜色 4. alpha

第十三次作业——回归模型与房价预测 1. 导入boston房价数据集 2. 一元线性回归模型,建立一个变量与房价之间的预测模型,并图形化显示. 3. 多元线性回归模型,建立13个变量与房价之间的预测模型,并检测模型好坏,并图形化显示检查结果. 4.  一元多项式回归模型,建立一个变量与房价之间的预测模型,并图形化显示. 代码: #导入boston房价数据集 from sklearn.datasets import load_boston import pandas as pd boston =

用np.random.normal()产生一个正态分布的随机数组,并显示出来. np.random.randn()产生一个正态分布的随机数组,并显示出来. 显示鸢尾花花瓣长度的正态分布图,曲线图,散点图. import numpy as np # 导入鸢尾花数据 from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() pental_len = data.data[:,2] # 计算鸢尾花花瓣长度最大值,平均值,中值,均方差 print(

#导包 import numpy as np #导入鸢尾花数据 from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() pental_len = data.data[:,2] print(pental_len) #计算尾花花瓣长度的最大值,平均值,中值,均方差 print("最大值:",np.max(pental_len)) print("平均值:",np.mean(pental_len)) print(&

看到一篇有意思的博客 利用微信开放的接口itchat 可以获取登录的微信好友信息 并且利用图像工具显示分析结果 非常的有意思 记录下实现过程 并提供可执行代码 首先要 import itchat 库 这个是微信开源的一个接口 用于登录微信并且查看账户里好友信息服务的 2种导入方法 都可以快速下载库 1.在cmd里可以直接 pip3 install itchat     2.在pycharm中可以依次 File-->Settings-->Project xxx项目-->Project In

""" Demo of the histogram (hist) function with a few features. In addition to the basic histogram, this demo shows a few optional features: * Setting the number of data bins * The ``normed`` flag, which normalizes bin heights so that the in

1. 背景 Python在一些数据可视化的过程中需要使用 plt 函数画柱状图和折线图. 2. 导入 import matplotlib.pyplot as plt 3. 柱状图 array= np.array(array) plt.hist(array, bins=50,facecolor="red", edgecolor="red" ,linewidth=5,alpha=0.7) plt.xlabel("") plt.ylabel("

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.mlab as mlab import matplotlib.pyplot as plt from scipy import optimize plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号 ax = plt.

在 python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片.本人偏爱 matpoltlib,因为它的语法更像 matlab. 一.matplotlib 1. 显示图片 import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片 import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片 import numpy as np lena = mpimg.imread('lena.png')

前文提要 近期准备重构项目,需要重写一些通用模块,正巧需要设置App异常加载占位图的问题,心血来潮设想是否可以零行代码解决此问题,特在此分享实现思路. 思路分享 对于App占位图,通常需要考虑的控件有tableView.collectionView和webView,异常加载情况区分为无数据和网络异常等. 既然要实现零代码形式,因此就不能继承原始类重写或添加方法等方式,而是通过对对应控件添加类别(分类)来实现. 简单来说,以tableView为例实现思路为每当tableView调用reloadDa

前文提要 近期准备重构项目,需要重写一些通用模块,正巧需要设置App异常加载占位图的问题,心血来潮设想是否可以零行代码解决此问题,特在此分享实现思路. 思路分享 对于App占位图,通常需要考虑的控件有tableView.collectionView和webView,异常加载情况区分为无数据和网络异常等. 既然要实现零代码形式,因此就不能继承原始类重写或添加方法等方式,而是通过对对应控件添加类别(分类)来实现. 简单来说,以tableView为例实现思路为每当tableView调用reloadDa

利用python进行简单的图像处理:包括打开,显示以及保存图像 利用PIL处理 PIL(python image library) 是python用于图片处理的package.但目前这个package已经停止更新,因此使用Pillow,它由PIL发展而来. 首先要安装Pillow,运行如下命令: pip install Pillow 打开,显示以及保存图像: from PIL import Image img = Image.open('lena.png) #open the image img

一 opencv import cv2 as cv # load img = cv.imread(imagepath) # shape=(height, width, channel) h,w,c = img.shape # show cv.imshow('window_title', img) # save cv.imwrite(savepath, img) 二 matplotlib import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片 import mat

一.读取并显示图片: import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片 import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片 import numpy as np lena = mpimg.imread('lane_line.jpg') # 读取和代码处于同一目录下的 lena.png # 此时 lena 就已经是一个 np.array 了,可以对它进行任意处理 lena.shape #(512, 512, 3)

https://www.cnblogs.com/lantingg/p/9259840.html 在 python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片.本人偏爱 matpoltlib,因为它的语法更像 matlab. 一.matplotlib 1. 显示图片 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片 import matplotlib.image as

import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.image import imread img = imread('F:\\ml\\DL\\source-code\\dataset\\lena.png') #imread读取图片 plt.imshow(img)#显示图片 plt.show()

https://zhuanlan.zhihu.com/p/70590683 关于占比,之前有篇文章(利用ALL和ALLSELECTED灵活计算占比)详细介绍了各种情况下占比的度量值. 经星友咨询,还有一种情况没有介绍,实际工作中会经常用到的情形是:父级字段显示该层级值占总体的比例,而打开该层级,显示子级各明细项占该层级值的占比. 仍然用占比文章中的示例,直接来看一下效果. 当处于产品类别层级,显示类别占在总体的比例, 而打开类别,产品明细显示占该类别的比例, 其实单独计算产品明细占类别的比例,以