histogram

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二項分佈CDF使用scipy.stats.binom.cdf

我寫下面的代碼使用二項分佈CDF（通過使用scipy.stats.binom.cdf）來估計不超過100拋出的概率，其中k = 0，10，20，30，40，50，60，70，80，90，100. 然後我嘗試使用hist()來繪製它。 import scipy import matplotlib.pyplot as plt def binomcdf(): p = 0.5 n

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發行繪製`density`當對象

想要繪製density對象時，我有一個問題。例如，考慮 require(grDevices) set.seed(43) d0 = density(rexp(1e5,rate=1)) d1 = density(rexp(1e5,rate=1.8)) plot(d1, col="white", xlab = "x", ylab="Density", main = "") polygon

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ggplot2，直方圖：爲什麼y = ..density ..和stat =「density」有區別？

說我有這個數據幀df： structure(list(max.diff = c(6.02, 7.56, 7.79, 7.43, 7.21, 7.65, 8.1, 7.35, 7.57, 9.09, 6.21, 8.2, 6.82, 7.18, 7.78, 8.27, 6.85, 6.72, 6.67, 6.99, 7.32, 6.59, 6.86, 6.02, 8.5, 7.25, 5.18,

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創建雙打

陣列的直方圖我有一個陣列，其包括雙：在陣列中 double[] myArray = {1.23455, 1.23456, 2.45673, 6.45678, 8.12938} 的數量和在數組元素會有所不同的數量。我如何從這個數組中創建一個直方圖？我試圖做這樣的事情來創建範圍： double sizeOfRange = (max-min)/(numberOfRanges-1); 其中最大值和

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刪除geom_bar直方圖中的數據點

我是R的新手，但只能學習一切。繪製分面密度圖直方圖時，我會收到下面的消息。警告消息：已刪除###包含缺失值的行（geom_bar）。我讀過的消息可能是由於x軸問題沒有顯示所有的數據點，但是經過調查後它並沒有出現。該錯誤似乎在geom_histogram的「position =」fill「」部分。當位置=「填充」被移除時不會產生錯誤。任何幫助或建議，非常感謝。 library(ggplot

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添加傳說到ggplot直方圖與不同類型的美學

我想添加一個圖例我的情節，但我有不同的美學，我從來沒有創建一個傳奇，所以我覺得很難確定如何建立它。我的美學之一是填充代碼，我手動添加爲矢量。另一種美學是我用geom_vline添加的垂直線。從下面的圖表中，我要添加到圖例中的三個特徵：1）帶深藍色條紋，2）帶淺藍色條紋和3）垂直線條。有沒有人對我如何有效地編碼這個建議？ #df df <- data.frame(Time_Diff <- r

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如何通過標量乘以直方圖中的頻率

我正在使用Matlab（這是個好主意）。我需要將直方圖的頻率乘以標量值（對於每個bin）。我已經在similar question中試過這種方法，但它是爲hist而不是直方圖函數定義的。這是我原來的分佈需要乘以：這是我得到使用在類似的問題給出的方法：此外，當我完成這一部分，我將有更多的直方圖我需要總結成一個直方圖。那麼我該怎麼做？他們可能有不同的範圍。

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如何將數據幀切片傳遞給R中的模式歸一化的直方圖函數？

我想通過用戶定義的規範化規範化數據框的選定列。到目前爲止，我將與 library(tidyr) library(ggplot2) Mode <- function(x, na.rm = TRUE) { x <- lapply(x, as.numeric) distribution <- hist(x, breaks = 50, plot = FALSE) dis

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指定df.plot豆（一種=「HIST」）

我有一個數據幀df 的號碼，我想繪製分組變量的直方圖作爲 df.groupby(['Variable1', 'Variable2']).plot(kind='hist') 有沒有一種辦法指定垃圾箱的數量？

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寬直方圖隱藏df.plot.hist

嗨較窄的人需要繪製分組變量的直方圖作爲 df.groupby(['Variable1', 'Variable2']).plot.hist(bins=50) 有沒有辦法讓所有的直方圖可見位置？首先繪製更大的繪圖，然後繪製更小的繪圖？的結果阿爾法= 0.1還是很迷茫.. df.groupby(['Variable1', 'Variable2']).plot.hist(bins=50,alpha=