histogram

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WebGL（Google Chrome 16.0.912.63）にglGetHistogramメソッドを実装しようとしています。これまでのところ私のキャンバスを描く私の方法では、次のコードはしました： var histogram; gl.enable(gl.HISTOGRAM); gl.getHistogram(gl.HISTOGRAM, gl.FALSE, gl.RGBA,

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区切りと密度でバープロットを作成する

特定の種類のバープロットを作成しようとしていますが、ggplot2またはRグラフィックスの専門家ではありません。各バーの高さは、以下の密度ベクトルに対応します。各バーのx軸ブレークは、ブレークベクトルで識別されます。（密度の長さとブレークベクトルは常に同じです。）休憩は連続しています。ブレークポイント間の幅がすべてのブレークで同じであることを保証することができます（この例では、幅はすべての間隔

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はTypeError：matplotlibの

にヒストグラムを作成しようとすると「フロート」オブジェクトは、私がしようとすると、次のコード import matplotlib.pyplot as plt import math import numpy as np from numpy.random import normal masses = [] f = open('myfile.txt','r') f.readline(

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ggplotのbinwidthを変更する方法は？ ggplotでヒストグラムをやって

I'am。 p <- ggplot(TotCalc, aes(x=x,y=100*(..count../sum(..count..)))) + xlab(xlabel) + ylab(ylabel) + geom_histogram(colour = "darkblue", fill = "white", binwidth=500) 私のxは2から6580の間で、私は260

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ランダムな分布でピリオドを見つける

私はX軸にランダムに分布するオブジェクトを持っています。オブジェクトは、mの倍数の周りの位置がわずかに変化する周期的な（m）分布を有する。グラフは、m = 100の分布を示しています。分布の統計を使用してメートルを計算する方法はありますか？ありがとうございます！

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Grauman＆Darrellsのピラミッドマッチカーネル

私は学生です。私の任命は、提供されたリストからコンピュータビジョンペーパーを選び、そのアルゴリズムを実装することです。私はGraumanとDarrellsを選びました。ピラミッドマッチカーネル：イメージのセットを使った識別分類（IEEE、2005）私は物事をコード化しましたが、画像によく一致しません。実際には、フィーチャ記述子を使用するとどのように動作するのかを概念的に見ることさえできません。

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ヒストグラムに

可能性の重複を正規分布のオーバーレイ：おそらく、簡単な質問ですが、私は、問題のビットを持っている何のため ggplot2: Overlay histogram with density curve 申し訳ありません。平均= 0.65、sd = 0.015、10000サンプルの2項分布に基づいたヒストグラムを作成しました。ヒストグラム自体は上手く見えます。しかし、これの上に（同じ平均と標準偏差で）

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gnuplot：列と行の両方のスタックをプロットするのに役立つ

ネットワーク上の各マシンの帯域幅をリストアップしたデータファイルがあります。 "" 0 1 2 3 "Machine 1 D" 320 768 1287 1318 "Machine 1 U" 119 245 561 491 最初の列はデータキーであり、データの時間を表す24の列があります。私は2つのヒストグラムを生成したいと思います。（A）各時間のすべてのマシンの合計帯域幅を示す行スタック

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コンテンツベースの画像検索のためのヒストグラム比較。

私はOpenCvを使ったコンテンツベースのイメージ検索で最終学位を取っています。ヒストグラムの比較を開始しました。事は、私は、RGBが動作する最悪の色空間であると言って、多くの投稿を見ているということです。it's better to use HSV or YCrCb。しかし、RGBと画像を比較すると、他の色空間を使用した場合よりも結果が常に優れています。これは、YCrCb色のコードです： vo

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プロットヒストグラムのdatetime.time python/matplotlib

私はdatetime.time値のヒストグラムをプロットしようとしています。これらの値は5分スライスに離散化されます。データは次のようになります。 ['17：15：00 '、'18：20：00'、'17：15：00 '、'13：10：00'、'17： 45:00、18：20：00] ヒストグラムや分布グラフをプロットして、各時刻の出現数を簡単に調べることができます。 NB。与えられた時間ごとに離散