histogram

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私は、タスクを解決するために必要とされたどのように多くの分を私に伝えたデータがあります。 dat = data.frame(a = c(5.5,7,4,20,4.75,6,5,8.5,10,10.5,13.5,14,11)) を私はggplot2パッケージとデータの濃度ヒストグラムをプロット： p=ggplot(dat, aes(x=a)) + geom_histogram(aes(y=..d

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確率密度と関連するブレークのテーブル/マトリックスを作成する

次のコードでは、ベクトルV1を取り、V1からランダム化されたrnomalサンプルを10000倍ブートストラップし、結果が10000列の行列を作成します。次に、その行列のヒストグラムを作成します。 V1 <- c(0.18, 0.2, 0.24, 0.35, -0.22, -0.17, 0.28, -0.28, -0.14, 0.03, 0.87, -0.2, 0.06, -0.1, -0.72,

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hist関数のエラー（有限のylim値が必要）（ブレーク関連）

行列CHhでhistを実行すると "plot.window（xlim、ylim、" "、...）エラーが発生する有限の「ylim」値」？ min関数を削除すると、エラーは消えます。しかし、なぜそれが問題を表しているのか分かりません。ありがとうございました。 CFh <-structure(c(-0.64, 0.34, 0.65, 0.26, -0.64, 0.92, -0.64, -0.1, -0

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パンダがヒストグラムにスペースを挿入するのはなぜですか？

例データはCSV形式のhereです。私は、次の図を得る figure() grp.vis.plot(kind='hist', alpha=.5, normed=True) show() ：はなぜパンダは、図中にギャップを挿入されは、次のコードを考えると？値の範囲は0から7までで、すべてが表現されているので、このようなことが起こる理由はありません。ありがとうございました！

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Pythonでスケーリングされた対数ビニング

私は、法則として分配される点の集合の確率分布をプロットすることに興味があります。さらに、私は、テールの大きな変動を滑らかにするために対数ビニングを使用したいと思います。私は、対数ビニングを使用して、例えば pl.hist(MyList,log=True, bins=pl.logspace(0,3,50)) pl.xscale('log') として、ログログスケールでそれをプロットした場合、問

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R：ヒストグラムビンの管理番号

私は生成したデータを分析するためにhist関数を使用しています。分析アッセイについては、ヒストグラムビンの数を正確に制御したいと考えています。私は "break-argument"を知っています。多くの場合、ビンの数は休憩の数と直接関係しています（つまりno_bins = no_breaks + 1）。 Rのアルゴリズムのため、これは必ずしもそうではありません。 Rに特定数のビンを出力させる方法

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ヒストグラムではカーブが機能しませんか？

この単純なコマンドがなぜ機能しないのかわかりません。 set.seed(12345) x<-rnorm(1000,0,10) hist(x) curve(dnorm(x,0, 10), add=TRUE, yaxt="n", col="red", log=FALSE)

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ヒストグラムプロットで適切なポイントを選択する方法はありますか？

私は粒子を画像化するための画像の閾値画素値を得るためのコードを書いていました。私は下に添付されたプロットを持っている。私は、値が突然ジャンプする点を選択したい。これは私のしきい値になります。私は手動でポイントを見ることでこれを行うことができます。しかし、コードを使って自動的にやりたいことは何ですか？私はそれを分類し、頻度を見つけることを考えていました。それをループして前の値と比較します。私はこれ

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私は車のMPG対策の密度プロットを作成するために、格子のヒストグラムを使用してい

をXLIM設定する際に、データを変更するからヒストグラムを（）を防止する方法：XLIM歪むが、何らかの理由で histogram(~mtcars20$City.MPG) を追加データ： histogram(~mtcars20$City.MPG,xlim=c(0,30)) ありません今のデータは17と24ではなく0と8の間です。だれかがなぜこれを知っていますか？