개의 관측 세트가 (x[i], y[i]), i=0..N 점으로 2D 공간에 분산되어 있습니다. 각 점에는 좌표 (e_x[i], e_y[i], i=0..N)와 연결된 가중치 (w[i], i=0..N)의 오류가 있습니다. 오류 값이 큰 경우는 나는 무게가뿐만 아니라 각 지점 원인이 될 것이다 오류에 대한뿐만 아니라 회계, 이러한 N 점의 2 차원 히스토그램을
내가 축 제대로하기 위해 사투를 벌인거야 : 나는 x 및 y 값을 가지고, 그리고 (상관 관계를 조사하기) 2 차원 히스토그램을 플롯합니다. 왜 각 축마다 0-9의 한계가있는 히스토그램을 얻습니까? 실제 가치 범위를 표시하려면 어떻게해야합니까? 이 최소한의 예입니다 내가 (3, 3)에서 빨간색 "스타"를 참조하십시오 기대 : 만약 내가 제대로 이해하고 im
GNUPLOT으로이 막대 그래프를 만들려고 시도하지만 국가 이름을 표시하는 방법을 이해할 수 없습니다 (내 dati.dat 파일도 함께 표시). 여기에 FILE.DAT reset
set terminal pngcairo size 500,500 enhanced font 'Verdana,10'
set output 'Err_rev.png'
# this c
2D 히스토그램의 값이 무엇인지 이해하려고합니다. 동일한 길이 X와 Y (각각 하나의 부동 소수점 숫자)의 2 개의 numpy 배열이 있습니다. X의 값은 제 10 예 : 88, 193, 60, 98, 78, 100, 75, 76, 130] 및 Y : 18, 9, 36.1, 18.5, 34.3, 32.9, 32.2, 22. I 사용할 15] : import
http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/hist2d_log_demo.html에서와 같이 matplotlib의 hist2d()를 사용하여 2D 히스토그램을 별도로 플로팅하는 두 세트의 데이터가 있습니다. 이제이 두 가지 2D 히스토그램의 비율 (즉, 빈도 비율)을 얻고 싶습니다. matplotlib에서 어떻게 이것을
오른쪽에서 나는 1000 개의 행렬의 고유 값 스펙트럼이 서로에 대해 플롯되어 있습니다. 왼쪽에서 나는 고유치가 발생하는 빈도와 빈도를 히스토그램 또는 밀도 함수로 얻고 싶었습니다. 은 히스토그램은 NumPy와 함께 이루어집니다 : bins = 200
d = max(max(re), max(im), -min(re), -min(im))
histogram2D
"m"은 GPS는 I 올바른 밀도 히트 맵을 생성하도록하기 matplotlib 함수 hist2d(zip(*m)[0],zip(*m)[1], bins=60, cmap='jet', normed=True)
사용할 수 https://www.dropbox.com/s/vua4nakd8sz3ocy/data.py?dl=0 좌표에서 정의 된 어레이이다. 나는이 방법을 사
나는 numpy의 histogramdd을 통해 N 차원 히스토그램을 생성하고 크기는 2-5 사이에서 변합니다. I는 즉, 첫 번째 두 개의 차원의 2 차원 히스토그램을 그릴 필요 : 두 치수있을 때 아래와 같이가 , I 쉽게 그렇게 할 수있다. 이 코드를 N 차원으로 일반화하면 처음 두 개를 항상 그릴 수 있습니다. import numpy as np
im