Object fileButton = null; if("Analyze Text File".equals(command)) { JFileChooser filechooser; JFileChooser chooser = new JFileChooser(); int returnVal = filechooser.showOpenDialog(getParent()); if (returnVal == JFileChooser.APPROVE_OP
题目链接 http://poj.org/problem?id=2559 分析 单调栈，时刻保证栈内元素单调。 依次扫描每个矩形，若栈空或当前矩形高度不小于栈顶矩形，则直接将该长度为 111 的矩形入栈； 若当前矩形高度小于栈顶矩形，则不断弹出栈顶，直至栈空或当前矩形高度不小于栈顶矩形； 每次新弹出的栈顶矩
我有两个X轴和Y轴输入值. 我想将直方图绘制为折线图.附图中提供了一个例子.我无法使用这些值绘制直方图. ys = [0.21428571428571427, 0.14285714285714285, 0.047619047619047616, 0.11904761904761904, 0.09523809523809523, 0.09523809523809523, 0.023809523809523808, 0.0952
我正在尝试使用Matplotlib的2d散点图函数绘制一些数据,同时在x和y轴上生成投影直方图.我发现的例子来自matplotlib图片库(pylab_examples example code: scatter_hist.py). import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import NullFormatter # t
我想从直方图中删除垂直条纹轮廓,但保留直方图的“蚀刻”,如果这样做的话. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np bins = 35 fig = plt.figure(figsize=(7,6)) ax = fig.add_subplot(111) ax.hist(subVel_Hydro1, bins=bins, facecolor='none', edge
我有一个名为clean的Pandas数据帧,其中包含一个列v,我想绘制一个直方图并叠加一个密度图.我知道我可以用这种方式在另一个下面绘制一个： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt Maxv=200 plt.subplot(211) plt.hist(clean['v'],bins=40, range=(0, Maxv), color='
这是我的问题.我有一些数据用于获取“数字化”pdf,这很好. 现在,我想找到一种方法,通过不同地对bin组着色来指示不同的置信区间.特别是,从包含我想要找到的最高计数的bin开始并着色,比如红色,所有最高的区域,其面积总和小于.6.然后,总是通过减少计数来挑选新的箱子,我想要将我的红
我对matplotlib的hist()函数有疑问. 我正在编写一个代码来绘制数值的直方图,其值从0到1不等.例如： values = [0.21, 0.51, 0.41, 0.21, 0.81, 0.99] bins = np.arange(0, 1.1, 0.1) a, b, c = plt.hist(values, bins=bins, normed=0) plt.show() 上面的代码生成一个正确的直方图(
Largest Rectangle in a Histogram Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 32762 Accepted: 10667
我已经能够使自己成为一个非常小的直方图,如下所示： 我能够使用以下代码生成图像： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() plt.axis([0, 6000, 0, 45000]) data['column'][data.value == 0].hist(bins=200, label='A') d
我有这样的直方图(就像普通的直方图一样)： 在我的情况下,总共有20个条形(从0到1跨越x轴),条形的颜色是根据x轴上的值定义的. 我想要的是在直方图的底部添加像http://wiki.scipy.org/Cookbook/Matplotlib/Show_colormaps中的一个色谱,但我不知道如何添加它. 任何帮助,将不胜感激！解决
void Ostu(){ //初始化 u = 0; avgValue = 0; w0 = 0; maxVariance = 0; //清空灰度数组 for(i = 0; i < 256; i++) { histogram[i] = 0; } // 生成灰度柱状图 uint8_t *p_imag
有一个很好的功能,在Matlab中绘制back to back histograms.我需要在matplotlib中创建一个类似的图形.有谁能展示一个有效的代码示例？解决方法:感谢Mark Rushakoff指出的链接,以下是我最终做的事情 import numpy as np from matplotlib import pylab as pl dataOne = get_data_one(
我正在使用这个： http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.histogram.html 我有一个我想要使用的列表,如下所示： numpy.histogram(a,bins=[0.1,0.2,0.3,0.4...6], range=[0:6]) >我如何在0.1个间隔中包含一组0.1到6的区间？ >我如何指定0到6的范围？解决方法:也许你
我需要一个简单的类来计算网络监控系统中IP地址的分布(直方图).可能存在1到1010个数据包,其中包含1到232个地址(如果我们有IPv6接口,则更多).我理想的是一个C类,它会自动创建直方图,然后,当达到限制时,开始通过某种前缀路由组合不太流行的节点. 有人知道这样的事情,还是我需要写呢？
有没有办法做到这一点？当我尝试指定base或basey时,hist命令似乎无法识别它.解决方法:注意：下面的解决方案适用于matplotlib版本< 1.3.1. 使用 ax.set_yscale('log', basey=2) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt mu, sigma = 100, 15 fig, ax = plt.subplots(
为了从linux服务器上的日志文件快速评估各种操作的时间,我想从日志中提取它们并创建textual / tsv样式直方图.为了更好地了解时间分布的方式,我想将它们分成0-10ms,10-20ms等范围. 输出应该如下所示： 121 10 39 20 12 30 7 40 1 100 如何使用通常的unix命令行
受到这个question的启发,你如何在python中制作同样的情节？该图旨在对您的分布如何偏离预期分布进行良好的直观表示.它会将直方图的条形挂在预期的分布线上,因此在条形图的底部和x轴之间读取与预期值的差异,而不是在条形图的顶部和预期的分布曲线之间. 我找不到任何内置功能. 解决方
我正在尝试使用这些代码在Python中绘制2D直方图 from math import * import pylab as p import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=part.points[:,0] y=part.points[:,1] z=part.points[:,2] H, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=(128,128)) H.shape, x
我正在寻找计算两个直方图之间的earth mover’s distance (EMD)的java代码(或库).这可以是直接或间接的(例如使用匈牙利算法).我在c / c中找到了几个这样的实现(例如“Fast and Robust Earth Mover’s Distances”,但我想知道是否有现成的Java版本. 我将使用EMD计算来评估this pape
原题目链接：http://poj.org/problem?id=2559 解题思路： 用单调栈求任意每个区间的最小值及区间长度，为什么记录区间最小值呢？(木桶装水原理，装水量取决于最短木板长)。枚举每个区间，维护最大答案。 //自行百度单调栈 AC代码： 1 #include<iostream> 2 #include<cstdio> 3 #include<sta
我有5个数据集,我想从中创建5个独立的直方图.目前他们都在一张图上.如何更改它以便生成两个单独的图形？ 为简单起见,在下面的示例中,我只显示了两个直方图.我正在观察角度a在3个不同时间的分布和角度b的相同角度. n, bins, patches = plt.hist(a) plt.xlabel('Angle a (degrees)')
我正在努力教自己计算机化图像处理的基础知识,同时我也在教自己Python. 给定具有3个通道的尺寸为2048×1354的图像x,有效地计算像素强度的直方图. import numpy as np, cv2 as cv img = cv.imread("image.jpg") bins = np.zeros(256, np.int32) for i in range(0, img.shape[0])
Die datenstruktur ist erataunlich! #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> #include <cmath> #define R(a,b,c) for(register int a = (b); a <= (c); ++ a) #define nR(a,b,c) for(register i
提前抱歉,如果这是一个有点长的啰嗦,但如果我把它减少太多,问题就会丢失.我正在尝试在pandas和matplotlib之上创建一个模块,这将使我能够创建类似于scatter_matrix的配置文件图和配置文件矩阵.我很确定我的问题归结为我需要从Profile()返回什么对象,以便我可以处理Profile_Matrix()
