题目难度:困难原题链接今天继续更新程序员面试金典系列,大家在公众号算法精选里回复面试金典就能看到该系列当前连载的所有文章了,记得关注哦~题目描述给定一个直方图(也称柱状图)，假设有人从上面源源不断地倒水

目录1.简介2.Matplotlib开发环境2.1画图2.2画图接口2.4线形图2.5散点图2.6等高线图2.7直方图1.简介Matplotlib网址：https://matplotlib.org/数据可视化是数据分析中最重要的工作之一

绘制带有中文标签和图例的图1.2、绘制散点图1.3、绘制饼状图1.4、多个图形一起显示一、1、matplotlib简单应用matplotlib模块依赖于numpy模块和tkinter模块，可以绘制多种形式的图形，包括线图、直方图

文章目录数据介绍Matplotlib散点图折线图柱形图直方图Seaborn散点图折线图柱形图直方图Bokeh散点图折线条形图交互式Plotly基本组合优化：定制化下拉菜单总结数据介绍在这个小费数据集中，

data2$value0&data2$value0.58,][,1]<-"C"image.pngggplot2绘制柱状图ggplot(data2,aes(x=value,fill=V1))+geom_histogram

1.简介直方图聚合是一种基于多桶值聚合，可从文档中提取的数值或数值范围值来进行聚合。它可以对参与聚合的值来动态的生成固定大小的桶。

原文1图像的高频和低频成分形象一点说：亮度或灰度变化激烈的地方对应高频成分，如边缘；变化不大的地方对于低频成分，如大片色块区画个直方图，大块区域是低频，小块或离散的是高频把图像看成二维函数，变化剧烈的地方就对应高频

importcv2#opencv读取的格式是BGRimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#Matplotlib是RGB%matplotlibinlinedefcv_show(img,name):cv2.imshow(name,img)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()cv2.calcHist(images,cha

金属器件高亮度图像处理一、RGB颜色空间向YCbCr空间转化二、归一化处理三、直方图均衡化四、分段线性变换前言：在制作数据集时，发现对于金属器件的拍摄图像，或多或少存在一定高曝光问题，本文章针对此问题提供一种解决方式一

3、锁定重要的特征4、看看数据中是否存在离群的、异常的数据5、找到一个合适的模型绘图方法1、绘制原始数据图像，看看缺失点、时序图2、绘制统计图，比如箱型图、小提琴图、直方图3、将多个特征同时画出来，对比差异

.OpenCV快速入门：绘制图形、图像金字塔和感兴趣区域4.OpenCV快速入门：图像滤波与边缘检测5.OpenCV快速入门：图像形态学操作6.OpenCV快速入门：窗口交互7.OpenCV快速入门：直方图

Python-matplotlib系列（III）：箱线图前言今天继续我们的python绘图系列，针对离散变量我们可以使用常见的条形图和饼图完成数据的可视化工作，那么，针对数值型变量，我们也有很多可视化的方法，例如箱线图、直方图

直方图是摄影中最可靠的工具之一，它可以让拍摄者在每一次拍摄完成之后都能够检查拍下的照片的曝光情况，不同的相机配备的屏幕的质量各有不同，在相机屏幕上看照片的感觉和在电脑上看甚至是手机上来看的感觉都是很不一样的

本文讲述如何利用ggplot2绘制密度图和直方图准备数据：set.seed(1126)#设置随机种子，让结果可重复data<-rnorm(100)#生成100个符合正态分布的数字min<-floor(min

方案：使用openCV中的直方图算法做对比。测试效果较好。

UE4/UE5c++场景直方图UE4/UE5C++绘制编辑器场景直方图绘制原理：元素绘制坐标轴绘制源码处理UE4/UE5C++绘制编辑器场景直方图注：源码包含场景中的像素获取、菜单添加ToolBar实现效果

感谢大家点赞收藏⭐指正✍️前言：本文详细介绍了如何使用python对图像进行基本的操作，包括对图像的读取、显示、修改和保存，通过Matplotlib对图像进行绘制、显示和保存，最后详细讲解了如何绘制直方图

matplotlibmatplotlib是python底层绘图库，主要做数据可视化图表，模仿MATLAB构建默认不支持中文字符，因为默认的英文字体无法显示中文支持中文（matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']）在绘图时，先绘线，后设置其他，否则可能被绘线覆盖原设置plt.figure修改图表大小修改图表大小plt.figure(num,fi

该工程的其他文章：01-一元熵值、二维熵值02-图像平移变换，图像缩放、图像裁剪、图像对角线镜像以及图像的旋转03-邻域平均平滑算法、中值滤波算法、K近邻均值滤波器04-分段线性变换，直方图均衡化、锐化处理

一、高频题1、高频题1.1、20-有效的括号【简单】1.2、42-接雨水【困难】1.3、面试题17.21-直方图的水量【困难】1.4、1190-反转每对括号间的子串【中等】1.5、103-二叉树的锯齿形层序遍历

实验一图像增强实验内容：对于给定的低对比度测试图像，利用灰度图像直方图均衡化算法进行图像视觉效果增强。对于给定的低照度彩色测试图像，结合颜色空间转换和灰度图像直方图均衡化算法进行图像视觉效果增强。

这些函数可以绘制不同类型的图形，例如散点图、折线图、直方图等。【添加标签和图例】：在图形中添加标题、x轴标签、y轴标签以及图例可以

在将图像转换为特征向量的不同技术中，经常与不同机器学习算法结合使用的两种最流行的技术是定向梯度直方图和词袋技术。这里主要就是为了了解用于图像矢量表示的定向梯度直方图(HOG)和词袋(BoW)技术。

还包括总结结果、绘制路径图、后验直方图、自相关图和绘制分位数图的进一步建模功能。相关视频：Lasso回归、岭回归等正则化回归数学原理及R语言实例Lasso回归、岭回归等正则化回

该工程的其他文章：01-一元熵值、二维熵值02-图像平移变换，图像缩放、图像裁剪、图像对角线镜像以及图像的旋转03-邻域平均平滑算法、中值滤波算法、K近邻均值滤波器04-分段线性变换，直方图均衡化、锐化处理

前言本篇文章主要是分享matplotlib折线图、散点图、误差图、轮廓图、柱状图、饼图、面积图、直方图、雷达图、热力图、词云图、箱型图多子图绘制过程的方法和注意要点示例图模块库导入十二个子图所需的模块库

自定义边缘直方图的箱体个数（Python）直方图是数据可视化中常用的工具，它可以展示数据的分布情况。在Python中，我们可以使用Matplotlib库来创建直方图。

单调栈直方图的最大矩形面积思路寻找最大矩形面积，可以获取小于当前柱子高度的左右两个柱子位置，以这两个边界柱子距离为宽，当前柱子为高求得以当前柱子为最低柱子的最大面积。

想查看其他题的真题及题解的同学可以前往查看：CCF-CSP真题附题解大全试题编号：202104-1试题名称：灰度直方图时间限制：1.0s内存限制：512.0MB问题描述：问题描述一幅长宽分别为n个像素和

茎叶图是一个与直方图相类似的特殊工具，但又与直方图不同，茎叶图保留原始资料

csv格式，并将文件数据读取到R软件中；2，将excel表中的数据复制到txt中，并将文件数据读取到R软件中；3，将2中复制的数据直接读取到R软件中；4，使用函数hist()画出班级身高的次数分布图和频率直方图

ImageRecognitionforFruit-PickingRobots水果采摘机器人的图像识别功能问题1：计数苹果根据附件1中提供的可收获苹果的图像数据集，提取图像特征，建立数学模型，计算每幅图像中的苹果数量，并绘制附件1中所有苹果分布的直方图

ImageRecognitionforFruit-PickingRobots水果采摘机器人的图像识别功能问题1：计数苹果根据附件1中提供的可收获苹果的图像数据集，提取图像特征，建立数学模型，计算每幅图像中的苹果数量，并绘制附件1中所有苹果分布的直方图

一、实验目的直方图是一种统计特征，在图像中广为使用，因为具有计算简便、不受平移、旋转的影响，因此可以作为图像的一种有效的局部/全局特征来表示图像，是图像的重要特征之一。

R语言——绘制直方图R语言安装Rstidio安装开始绘制直方图安装ggplot2包准备数据读取绘图数据调用包开始绘图完毕最近做项目，需要对实验数据绘制直方图，excel绘制之后发现有点丑，尝试用R语言绘制一下

library("plotrix")weighted.hist(x=df$feature,w=df$weight,breaks=seq(1,100,length.out=11),freq=F,col

工具地址Galaxy中国（UseGalaxy.cn）>Graph/DisplayData>Ggpubr直方图功能描述这个工具可以绘制出版级直方图，是在线版的ggpubr::gghistogram工具。

基于matlabGUI的图像处理，功能包括图像颜色处理（灰度图像、二值图像、反色变换、直方图、拉伸变换）；像素操作（读取像素、修改像素）、平滑滤波（均值平滑、高斯平滑、中值平滑）、图像锐化（robert

最后使用qcustomplot模块绘制曲线与直方图。

mfrowgrid.arragecowplotcustomLayoutpatchwork导出pdf（）等三段论ggsaveeofficetopptx2.基础包-绘图函数高级绘图函数plot()#绘制散点图等多种图形，根据数据的类型，调用相应的函数绘图hist()#频率直方图

背景强调主体利用前景和背景层次感的创造探索新闻摄影中的构图技巧基本构图技巧构图技巧的应用实例实例分析1.黄金分割和九宫格2.三角型构图3.引导线构图4.中心构图和对称构图多实践练习深入理解摄影中的影调和光线影调的重要性影调的分类直方图的应用如何读懂直方图防止过曝和过暗影调在创意表达中的运用光线角

，我们用到的方法基本是使用深度学习中的卷积神经网络来进行识别和分类问题一：基于附件1中提供的可收获苹果的图像数据集，提取图像特征，建立数学模型，计算每幅图像中的苹果的数量，并绘制附件1中所有苹果的分布直方图

MeanShift和CamShift都是用于目标跟踪的算法，基于颜色直方图的方法。它们主要用于在视频序列中追踪运动的对象。

目录数据特征数据集均值（Mean）-平均值中值（Median）-中点值，又称中位数众数（Mode）-最常见的值方差标准差（欧式距离）百分位数数据特征特征探索主要是对数据进行预处理，发现和出炉缺失、异常数据，绘制直方图

目录1肌电信号第一次burst的振幅，getAFP函数2肌电信号波长的标准差计算，getDASDV函数3肌电信号功率谱频率比例，getFR函数4肌电信号直方图特征，getHIST函数5肌电信号振幅积分，

函数作用----绘制直方图函数参数和返回值n,bins,patches=matplotlib.pyplot.hist(x,bins=10,range=None,normed=False,weights=

cv2.calcHist()是OpenCV中用于计算直方图的函数。它可以计算一维或多维直方图，用于分析图像中像素值的分布。

CLAHE（ContrastLimitedAdaptiveHistogramEqualization）是一种对比度有限的自适应直方图均衡化技术，它能够提高图像的对比度而又避免过度增强噪声。

直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的图像处理技术。它通过调整图像的灰度级别分布，使得图像中各个灰度级别的像素分布更均匀，从而提高图像的对比度。

/dataset/test.csv")#在matplotlib中的画直方图plt.figure()plt.hist(data["Age"])plt.show(