Bagaimana Anda memplot histogram 3d dengan python?

Question

Hasilkan 10.000 pasang angka acak dan buat histogram bivariat. Fungsi

x = randn(10000,1);
y = randn(10000,1);
h = histogram2(x,y);

nXnY = h.NumBins

5 secara otomatis memilih jumlah nampan yang sesuai untuk mencakup rentang nilai di

x = randn(10000,1);
y = randn(10000,1);
h = histogram2(x,y);

nXnY = h.NumBins

6 dan

x = randn(10000,1);
y = randn(10000,1);
h = histogram2(x,y);

nXnY = h.NumBins

7 dan menunjukkan bentuk distribusi yang mendasarinya

Table of Contents Show

Tentukan Jumlah Bin Histogram
Sesuaikan Jumlah Bin Histogram
Color Histogram Bars by Height
Tampilan Histogram Ubin
Tentukan Bin Edges dari Histogram
Histogram yang dinormalisasi
Sesuaikan Properti Histogram
Menyimpan dan Memuat Objek Histogram2
Bagaimana Anda merencanakan plot 3d dengan Python?
Bisakah histogram menjadi 3d?
Bisakah Anda memplot histogram dengan Python?
Bagaimana Anda membuat plot 3d di notebook Jupyter?

x = randn(10000,1);
y = randn(10000,1);
h = histogram2(x,y);

xlabel('x');
ylabel('y');

nXnY = h.NumBins

fig2plotly(gcf);

nXnY =

    25    28

_

Saat Anda menentukan argumen keluaran ke fungsi

x = randn(10000,1);
y = randn(10000,1);
h = histogram2(x,y);

nXnY = h.NumBins

5, fungsi ini mengembalikan objek histogram2. Anda dapat menggunakan objek ini untuk memeriksa properti histogram, seperti jumlah nampan atau lebar nampan

Temukan jumlah nampan histogram di setiap dimensi menggunakan

x = randn(10000,1);
y = randn(10000,1);
h = histogram2(x,y);

nXnY = h.NumBins

9

x = randn(10000,1);
y = randn(10000,1);
h = histogram2(x,y);

nXnY = h.NumBins

nXnY =

    26    30

_

Tentukan Jumlah Bin Histogram

Plot histogram bivariat dari 1.000 pasang angka acak yang diurutkan ke dalam 25 tempat sampah dengan jarak yang sama, menggunakan 5 tempat sampah di setiap dimensi

x = randn(1000,1);
y = randn(1000,1);
nbins = 5;
h = histogram2(x,y,nbins);

fig2plotly(gcf);

_

Temukan jumlah bin yang dihasilkan

x = randn(1000,1);
y = randn(1000,1);
nbins = 5;
h = histogram2(x,y,nbins);

counts = h.Values

counts =

     0     9    27    14     0
     0    51   151    90     7
     2    71   256   138    19
     2    21    74    47     3
     0     3     8     7     0

Sesuaikan Jumlah Bin Histogram

Hasilkan 1.000 pasang angka acak dan buat histogram bivariat

x = randn(1000,1);
y = randn(1000,1);

Gunakan fungsi

nXnY =

    26    30

_0 untuk menyesuaikan secara kasar jumlah nampan dalam dimensi x

x = randn(1000,1);
y = randn(1000,1);
h = histogram2(x,y);

nbins = morebins(h,'x');

fig2plotly(gcf);

Gunakan fungsi

nXnY =

    26    30

_1 untuk menyesuaikan jumlah nampan dalam dimensi y

x = randn(1000,1);
y = randn(1000,1);
h = histogram2(x,y);

nbins = fewerbins(h,'y');

fig2plotly(gcf);

Sesuaikan jumlah nampan pada tingkat butiran halus dengan mengatur jumlah nampan secara eksplisit

nXnY =

    25    28

_0

Color Histogram Bars by Height

Buat histogram bivariat menggunakan 1.000 angka acak yang terdistribusi normal dengan 12 tempat sampah di setiap dimensi. Tentukan

nXnY =

    26    30

_2 sebagai

nXnY =

    26    30

3 untuk mewarnai batang histogram berdasarkan tinggi

nXnY =

    25    28

_1

Tampilan Histogram Ubin

Hasilkan data acak dan plot histogram ubin bivariat. Tampilkan tempat sampah kosong dengan menentukan

nXnY =

    26    30

4 sebagai

nXnY =

    26    30

5

nXnY =

    25    28

_2

Tentukan Bin Edges dari Histogram

Hasilkan 1.000 pasang angka acak dan buat histogram bivariat. Tentukan tepi bin menggunakan dua vektor, dengan bin lebar tak terhingga pada batas histogram untuk menangkap semua outlier yang tidak memenuhi. x. <2

nXnY =

    25    28

_3

Ketika tepi nampan tidak terbatas,

x = randn(10000,1);
y = randn(10000,1);
h = histogram2(x,y);

nXnY = h.NumBins

_5 menampilkan setiap nampan outlier (sepanjang batas histogram) sebagai dua kali lipat lebar nampan di sebelahnya

Tentukan properti

nXnY =

    26    30

7 sebagai

nXnY =

    26    30

8 untuk menghapus tempat sampah yang berisi outlier. Sekarang volume setiap nampan mewakili frekuensi pengamatan dalam interval itu

nXnY =

    25    28

_4

Histogram yang dinormalisasi

Hasilkan 1.000 pasang angka acak dan buat histogram bivariat menggunakan normalisasi

nXnY =

    26    30

9

nXnY =

    25    28

_5

Hitung jumlah total tinggi batang. Dengan normalisasi ini, ketinggian setiap batang sama dengan probabilitas memilih pengamatan dalam interval bin tersebut, dan ketinggian semua batang berjumlah 1

nXnY =

    25    28

_6

nXnY =

    25    28

_7

Sesuaikan Properti Histogram

Hasilkan 1.000 pasang angka acak dan buat histogram bivariat. Kembalikan objek histogram untuk menyesuaikan properti histogram tanpa membuat ulang seluruh plot

nXnY =

    25    28

_8

Warnai batang histogram berdasarkan tinggi

nXnY =

    25    28

_9

Ubah jumlah tempat sampah di setiap arah

x = randn(10000,1);
y = randn(10000,1);
h = histogram2(x,y);

nXnY = h.NumBins

0

Tampilkan histogram sebagai petak petak

x = randn(10000,1);
y = randn(10000,1);
h = histogram2(x,y);

nXnY = h.NumBins

_1

Menyimpan dan Memuat Objek Histogram2

Gunakan fungsi

x = randn(1000,1);
y = randn(1000,1);
nbins = 5;
h = histogram2(x,y,nbins);

fig2plotly(gcf);

_0 untuk menyimpan angka

x = randn(10000,1);
y = randn(10000,1);
h = histogram2(x,y);

nXnY = h.NumBins

5

x = randn(10000,1);
y = randn(10000,1);
h = histogram2(x,y);

nXnY = h.NumBins

_2

Gunakan

x = randn(1000,1);
y = randn(1000,1);
nbins = 5;
h = histogram2(x,y,nbins);

fig2plotly(gcf);

_2 untuk memuat gambar histogram kembali ke MATLAB.

x = randn(1000,1);
y = randn(1000,1);
nbins = 5;
h = histogram2(x,y,nbins);

fig2plotly(gcf);

_2 juga mengembalikan pegangan ke gambar,

x = randn(1000,1);
y = randn(1000,1);
nbins = 5;
h = histogram2(x,y,nbins);

fig2plotly(gcf);

4

x = randn(10000,1);
y = randn(10000,1);
h = histogram2(x,y);

nXnY = h.NumBins

_3

Gunakan fungsi

x = randn(1000,1);
y = randn(1000,1);
nbins = 5;
h = histogram2(x,y,nbins);

fig2plotly(gcf);

_5 untuk menemukan pegangan objek yang benar dari pegangan gambar. Ini memungkinkan Anda untuk terus memanipulasi objek histogram asli yang digunakan untuk menghasilkan gambar

Bagaimana Anda merencanakan plot 3d dengan Python?

Pemetaan Tiga Dimensi di Matplotlib .

dari mpl_toolkits impor mplot3d

%matplotlib inline import numpy sebagai np import matplotlib. pyplot sebagai plt

gbr = plt. gambar() kapak = plt. .

kapak. view_init(60, 35) gbr. .

gbr = plt. gambar() kapak = plt. .

kapak = plt. kapak(proyeksi='3d') kapak. .

teta = 2 * np. pi * np

Bisakah histogram menjadi 3d?

Histogram 3D dapat digambar dengan memilih dua variabel numerik atau string sebagai [Kolom 1] dan [Kolom 2] . Opsional, satu atau lebih faktor dapat dipilih, dalam hal ini program akan menampilkan daftar semua kemungkinan kombinasi tingkat faktor. Level yang tidak dicentang akan dikeluarkan dari plot.

Bisakah Anda memplot histogram dengan Python?

Jika Anda memiliki pengetahuan pengantar hingga menengah dalam Python dan statistik, maka Anda dapat menggunakan artikel ini sebagai toko serba ada untuk membuat dan memplot histogram dengan Python menggunakan pustaka dari sumber ilmiahnya . .