그래서이 질문은 아마도 간단한 질문입니다. 나는 seaborn과 함께 excel 파일에서 데이터로 히스토그램을 만들었습니다. 더 나은 시각화를 위해서, 나는 막대/빈들 사이에 약간의 간격을두고 싶다. 그게 가능하니? 주제 떨어져 약간 것, 내가 차트의 제목에 지수를 얼마나 실제로 융기 할 수 있지만 import pandas as pd
import matp
ggplot2를 처음 사용했습니다. 3 열의 표가 있으며 모든 세 열의 빈도 분포를 한 그림에 플로팅하고 싶습니다. 나는 hist()를 사용하기 전에이 ggplot2를 약간 잃어 버렸습니다. 다음은 내 테이블의 예입니다. 3 열 A, B, C 헤더가있는 탭 구분 표. A B C
1.38502 1.38502 -nan
0.637291 0.75308
나는이 라인을 따라 ggplot에서 차트 만들기 위해 노력하고 있습니다 : 을 ...있는 상자의 색 하나의 변수로 표시되고 상자의 윤곽은 다른 변수로 표시됩니다. 데이터를 가정 는 다음과 같이 구성되어있다 :는 df<-data.frame(index=1:50,date=sample(seq(as.Date('1999/01/01'), as.Date('1999/06/
이미지 향상을 시도하고 있습니다. 여기서는 먼저 rgb 이미지를 hsi 이미지로 변경 한 다음 강도의 히스토그램 평준화를 수행합니다. 히스토그램 평준화에 대해서, 먼저 픽셀의 pdf를 찾은 다음 cmf입니다. 그러나, 나는 cmf의 균등화를하는 방법을 모른다. 나는 웹 사이트를 검색했으며, 대부분 cmf * 255를 만들고 있지만 이미지와 어떻게 맵핑되는지
내 논문 기계로 대체 할 위험이있는 직원 수를 계산해야합니다. 각 직업 범주에 대해 대체 확률 (X)과 위험에 처한 직원 수 (Y)를 계산했습니다. X Y
1 0.1300 0
2 0.1000 0
3 0.0841 1513
4 0.0221 287
5 0.1175 3641
....
700 0.9875 4000
내가이
나는 유럽 축구 경기가 포함 된 데이터 프레임을 보유하고 있으며, 풀 타임 결과와 득점 가능성에 대한 묵시적 확률을 사용합니다 (bookies 확률 사용). 은 다음과 같다 : Div Date HomeTeam AwayTeam FTR PSH PSD PSA PSCH PSCD PSCA homeprob
F2 28/07/17 Brest Chateauroux A
로그 정규 분포를 따르는 데이터 세트가 있는데 mu 및 sigma 값을 찾았으므로 이제 로그 정규 분포의 PDF와 함께 데이터 막대 그래프를 플롯하려고합니다. . 그러나 라인을 플로팅하는 것이 0 아래에 놓는 것처럼 보이는데, 나던 것은 의미가있는 것처럼 보입니다. 여기서 내가 잘못하고있는 것은 라인이 5 y 값보다 높아야하는 것처럼 보입니다. 감사 M h
나는 numerics.mathdotnet을 사용하여 정렬 된 데이터의 히스토그램을 계산합니다. ROW2, X, Y, Z C ROW1, A, B, ... 따라 내 히스토그램을 계산으로 내 데이터 셋이 보이는의 칼럼 (4)에 생각한 [c, z, ...]가있는. 히스토그램 생성 후 그래프 (x 축 : 버킷, y 축 : 해당 버킷의 행 수)에 플롯되어 특정 버킷에
랜덤 화의 기울기 비율, 관측 된 데이터의 기울기보다 크거나 작음에 따라 관측 된 기울기를 얻는 예상 확률을 계산하고 싶습니다. 관측 기울기는 -0.2717입니다. 어떤 도움이라도 대단히 감사하겠습니다. 저는 초보자입니다. histdata<- numeric(10000)
for (i in 1:10000) {histdata[i]<-(summary.lm(lm(