Гистограмм: Гистограмма (Histogram) · Loginom Wiki

Содержание

Как сделать гистограмму в Excel

Гистограмма является отличным инструментом визуализации данных. Это наглядная диаграмма, с помощью которой можно сразу оценить общую ситуацию, лишь взглянув на неё, без изучения числовых данных в таблице. В Microsoft Excel есть сразу несколько инструментов предназначенных для того, чтобы построить гистограммы различного типа. Давайте взглянем на различные способы построения.

Урок: Как создать гистограмму в Microsoft Word

Построение гистограммы

Гистограмму в Экселе можно создать тремя способами:

    • С помощью инструмента, который входит в группу «Диаграммы»;
    • С использованием условного форматирования;
    • При помощи надстройки Пакет анализа.

    Она может быть оформлена, как отдельным объектом, так и при использовании условного форматирования, являясь частью ячейки.

    Способ 1: создание простой гистограммы в блоке диаграмм

    Обычную гистограмму проще всего сделать, воспользовавшись функцией в блоке инструментов «Диаграммы».

    1. Строим таблицу, в которой содержатся данные, отображаемые в будущей диаграмме. Выделяем мышкой те столбцы таблицы, которые будут отображены на осях гистограммы.
    2. Находясь во вкладке «Вставка» кликаем по кнопке «Гистограмма», которая расположена на ленте в блоке инструментов «Диаграммы».
    3. В открывшемся списке выбираем один из пяти типов простых диаграмм:
      • гистограмма;
      • объемная;
      • цилиндрическая;
      • коническая;
      • пирамидальная.

      Все простые диаграммы расположены с левой части списка.

      После того, как выбор сделан, на листе Excel формируется гистограмма.

    4. С помощью инструментов, расположенных в группе вкладок «Работа с диаграммами» можно редактировать полученный объект:

    • Изменять стили столбцов;
    • Подписывать наименование диаграммы в целом, и отдельных её осей;
    • Изменять название и удалять легенду, и т.д.

    Урок: Как сделать диаграмму в Excel

    Способ 2: построение гистограммы с накоплением

    Гистограмма с накоплением содержит столбцы, которые включают в себя сразу несколько значений.

    1. Перед тем, как перейти к созданию диаграммы с накоплением, нужно удостовериться, что в крайнем левом столбце в шапке отсутствует наименование. Если наименование есть, то его следует удалить, иначе построение диаграммы не получится.
    2. Выделяем таблицу, на основании которой будет строиться гистограмма. Во вкладке «Вставка» кликаем по кнопке «Гистограмма». В появившемся списке диаграмм выбираем тот тип гистограммы с накоплением, который нам требуется. Все они расположены в правой части списка.
    3. После этих действий гистограмма появится на листе. Её можно будет отредактировать с помощью тех же инструментов, о которых шёл разговор при описании первого способа построения.

    Способ 3: построение с использованием «Пакета анализа»

    Для того, чтобы воспользоваться способом формирования гистограммы с помощью пакета анализа, нужно этот пакет активировать.

    1. Переходим во вкладку «Файл».
    2. Кликаем по наименованию раздела «Параметры».
    3. Переходим в подраздел «Надстройки».
    4. В блоке «Управление» переставляем переключатель в позицию «Надстройки Excel».
    5. В открывшемся окне около пункта «Пакет анализа» устанавливаем галочку и кликаем по кнопке «OK».
    6. Перемещаемся во вкладку «Данные». Жмем на кнопку, расположенную на ленте «Анализ данных».
    7. В открывшемся небольшом окне выбираем пункт «Гистограммы». Жмем на кнопку «OK».
    8. Открывается окно настройки гистограммы. В поле «Входной интервал» вводим адрес диапазона ячеек, гистограмму которого хотим отобразить. Обязательно внизу ставим галочку около пункта «Вывод графика». В параметрах ввода можно указать, где будет выводиться гистограмма. По умолчанию — на новом листе. Можно указать, что вывод будет осуществляться на данном листе в определенных ячейках или в новой книге. После того, как все настройки введены, жмем кнопку «OK».

    Как видим, гистограмма сформирована в указанном вами месте.

    Способ 4: Гистограммы при условном форматировании

    Гистограммы также можно выводить при условном форматировании ячеек.

    1. Выделяем ячейки с данными, которые хотим отформатировать в виде гистограммы.
    2. Во вкладке «Главная» на ленте жмем на кнопку «Условное форматирование». В выпавшем меню кликаем по пункту «Гистограмма». В появившемся перечне гистограмм со сплошной и градиентной заливкой выбираем ту, которую считаем более уместной в каждом конкретном случае.

    Теперь, как видим, в каждой отформатированной ячейке имеется индикатор, который в виде гистограммы характеризует количественный вес данных, находящихся в ней.

    Урок: Условное форматирование в Excel

    Мы смогли убедиться, что табличный процессор Excel предоставляет возможность использовать такой удобный инструмент, как гистограммы, совершенно в различном виде. Применение этой интересной функции делает анализ данных намного нагляднее.

    Мы рады, что смогли помочь Вам в решении проблемы.

    Опишите, что у вас не получилось. Наши специалисты постараются ответить максимально быстро.
    Помогла ли вам эта статья?
    ДА НЕТ

    Гистограмма (статистика) — Википедия. Что такое Гистограмма (статистика)

    Гистогра́мма в математической статистике — это функция, приближающая плотность вероятности некоторого распределения, построенная на основе выборки из него.

    Графическое описание

    Графически гистограмма строится следующим образом. Сначала множество значений, которое может принимать элемент выборки, разбивается на несколько интервалов (bins). Чаще всего эти интервалы берут одинаковыми, но это не является строгим требованием. Эти интервалы откладываются на горизонтальной оси, затем над каждым рисуется прямоугольник. Если все интервалы были одинаковыми, то высота каждого прямоугольника пропорциональна числу элементов выборки, попадающих в соответствующий интервал. {a_{i}}f(x)\,dx,\quad i=1,\ldots ,k} по вероятности при n→∞{\displaystyle n\to \infty }.

    Замечание

    Таким образом площадь фигуры под нормализованной гистограммой, ограниченной интервалом (ai−1,ai]{\displaystyle (a_{i-1},a_{i}]}, приближается к вероятности принятия значений внутри этого интервала любой из случайных величин Xj{\displaystyle X_{j}}. Однако, нормализованная гистограмма не сходится поточечно к теоретической плотности распределения этих случайных величин.

    Использование

    Гистограммы применяются в основном для визуализации данных на начальном этапе статистической обработки.

    Построение гистограмм используется для получения эмпирической оценки плотности распределения случайной величины. Для построения гистограммы наблюдаемый диапазон изменения случайной величины разбивается на несколько интервалов и подсчитывается доля от всех измерений, попавшая в каждый из интервалов. Величина каждой доли, отнесенная к величине интервала, принимается в качестве оценки значения плотности распределения на соответствующем интервале.

    Существенным для построения гистограммы является выбор оптимального разбиения, поскольку при увеличении интервалов снижается детализация оценки плотности распределения, а при уменьшении падает точность её значения. Для выбора оптимального количества интервалов n{\displaystyle n} часто применяется правило Стёрджеса

    n=1+⌊log2⁡N⌋{\displaystyle n=1+\lfloor \log _{2}N\rfloor },

    где N{\displaystyle N} — общее число наблюдений величины, log2{\displaystyle \log _{2}} — логарифм по основанию 2, ⌊x⌋{\displaystyle \lfloor x\rfloor } — обозначает целую часть числа x{\displaystyle x}.

    Также часто встречается правило, оценивающее оптимальное количество интервалов как квадратный корень из общего числа измерений:

    n=⌊N⌋{\displaystyle n=\lfloor {\sqrt {N}}\rfloor }

    См. также

    Чтение гистограммы на примере цветной фотографии

    Здесь мы снова видим пример изображения с хорошей экспозицией. Левая сторона гистограммы начинается с чистого черного, а правая часть заканчивается на чисто белом, из этого следует, что наш тоновый диапазон изображения полностью распространяется от одного края до другого, причём пикселей крайних цветов в изображении относительно немного:



    Гистограмма начинается с чисто черного цвета на левом крае и заканчивается на белом справа, это говорит о хорошем экспонировании фотографии.


    При чтении гистограммы слева направо (от самого темного к самому светлому), мы видим, что она быстро поднимается над теневыми тонами. Но, в отличии от предыдущего изображения, где гистограмма проседала в полутонах, на этот раз график остается относительно постоянным до тех пор, когда он принимает неожиданный, резкий подъём вверх, а затем резко снижается к чисто белому:



    Гистограмма для второго изображения показывает больше деталей в полутонах, чем предыдущее изображение.

    О чём это нам говорит? О том, что наше изображение имеет много деталей во всех трех тоновых областях (тени, полутона и яркие тона), но, тем не менее, мы имеем больше деталей в более светлых тонах, чем где-либо еще. Опять же, мы можем увидеть это, если смотреть на изображение: рубашка мужчины и платье женщины являются белыми (или близко к тому) и составляют большую часть фотографии, так что объясняет, почему гистограмма находится в самой высокой в ​​области светов:



    Большая часть изображения - светлые тона.


    Использование гистограммы для выявления проблем

    До сих пор мы рассматривали гистограммы качественно снятых фотографий с правильной экспозицией (к примеру, второе фото снято по методу "экспонирование вправо"). Но конечно, встречаются фотографии и с худшим качеством, и гистограмма как раз таки нужна для выявления проблем. Например, данная гистограмма показывает высокий шип у правого края графика:



    Изображение гистограммы для примера. Высокий пик в правой части гистограммы указывает на переэкспонированное фото.

    Это, как правило, признак того, что изображение переэкспонировано. Высокий пик, прижатый к правому краю, означает, что мы имеем много пикселей в изображении, которые являются чисто белыми, а это в свою очередь означает, что, скорее всего, на фотографии не хватает деталей в светах. Для того, чтобы показать на примере, возьмём вырезанный фрагмент - рубашку мужчины. Изображение справа переэкспонировано, в нём почти все светлые детали стали чисто белыми. Слева - нормальное изображение. Обратите внимание на то, как много деталей в рубашке на изображении справа теряется:



    Гистограмма правой картинки показывает высокий пик на правом крае. Это приводит к потере деталей в самых светлых областях изображения.

    Возьмем противоположный пример:



    На картинке слева потеряны тёмные области.

    Правое фото нормальное, а левое - недоэкспонировано. Большая часть деталей в волосах мужчины потеряна. Следовательно, гистограмма покажет высокий пик с левого края.
    Как правило, это означает, что изображение будет недодержано с большим количеством пикселей, которые обрезаны до чистого черного, а это значит, что мы потеряли детали в тёмных областях.



    Гистограмма показывает высокий пик на левом крае.

    Если вы заметили эти проблемы отсечения при просмотре гистограммы на ЖК-экране камеры сразу после создания снимка, вы, скорее всего, настроите заново параметры экспозиции и сделаете новый снимок. Возможно, эту проблему можно исправить и в Photoshop или Camera Raw, но это тема другого урока, здесь же мы рассматриваем гистограмму.

    Сколько всего уровней яркости имеется на гистограмме?

    На данный момент мы выяснили, что гистограмма отображает диапазон тонов в изображении от чистого черного до чистого белого. Но сколько градаций тонов имеется в гистограмме? Есть ли определенное количество уровней яркости, которые отображает гистограмма? Да, есть, гистограмма отображает точно 256 уровней яркости, каждый из этих 256-ти уровней отображён в виде вертикальной черной полосы, хотя, в зависимости от тонального диапазона вашего изображения, некоторые уровни яркости могут попросту отсутствовать.

    В общем, гистограмма состоит из 256 шипов, каждый из которых является тонкой вертикальной полоской, в свою очередь каждая из которых является уровнем яркости.



    Гистограмма отображает одну вертикальную полосу для каждого из 256 уровней яркости от черного до белого.

    Но почему именно 256? Для этого имеется несколько причин. Во-первых, большинству из нас хватит примерно около двухсот уровней яркости, чтобы увидеть непрерывный плавный переход от черного цвета к белому. Т.е. изображению, в котором чёрный цвет плавно перетекает в белый без каких-то видимых порогов и переходов между цветами, требуется всего 200 изменений от одного тона к другому. Да, вот такие, оказывается, на самом деле нетребовательные наши глаза.

    Если же мы уменьшим это количество переходов между цветами, на фото появится эффект постеризации (эдакая полосатость), где перескакивание от одного тона к другому стало очевидным. На примере ниже я показал пример такого изображения вместе с его гистограммой:



    Этого изображение имеет всего 32 уровня яркости и 64 цвета.

    Так что объясняет, почему количество тонов должно быть по меньшей мере 200. Но почему именно 256? Почему не 257 или 300, или 500?

    А это уже получаемся из-за алгоритмов работы компьютера. Нам необходимо, чтобы изображения содержало не менее двухсот уровней яркости, но компьютеры обрабатывают и хранят изображения в виде битов и байтов. Напомню, что стандартное JPEG-изображение является типичным 8-битным файлом. А 8-битный файл изображения содержит ровно 256 возможных уровней яркости, что дает нам 200 необходимых уровней яркости плюс ещё 56, которые можно потерять при редактировании фото (частенько при редактировании некоторые уровни яркости выбиваются).

    Если вам это не совсем понятно, не волнуйтесь. Вы можете использовать все преимущества гистограммы, не зная тонкости бит в изображении. Все, что нам действительно нужно знать - это то, что гистограмма отображает диапазон из 256 возможных уровней яркости от черного до белого. Мы можем увидеть это, если посмотрим на цифры под графиком справа и слева в диалоговом окне "Уровней" (Levels):



    Цифры под гистограммой представляют собой черный (0) и белый (255), Между ними находятся ещё 254 уровня.

    С левой стороны, мы видим число 0, которое представляет чистый черный цвет. Справа мы видим число 255, которое представляет чистый белый. Почему числа идут от 0 до 255, а не 1 до 256? Опять же, это происходит из-за особенностей работы компьютера. Как правило, люди начинают отсчет с цифры 1, но компьютеры начинают отсчет с нуля.

    В следующем уроке я расскажу о гистограмме изображений в высоком и низком ключе.

    24) Гистограмма и гистограмма в R

    Гистограмма является отличным способом отображения категориальных переменных на оси X. Этот тип графика обозначает два аспекта на оси Y.

    1. Первый подсчитывает количество вхождений между группами.
    2. Второй показывает итоговую статистику (мин, макс, среднее и т. Д.) Переменной по оси у.

    Вы будете использовать набор данных mtcars со следующими переменными:

    • цил: номер цилиндра в машине. Числовая переменная
    • утра: тип трансмиссии. 0 для автоматического и 1 для ручного. Числовая переменная
    • миль на галлон: миль на галлон. Числовая переменная

    В этом уроке вы узнаете

    Как создать гистограмму

    Чтобы создать график в R, вы можете использовать библиотеку ggplot, которая создает готовые к публикации графики. Основной синтаксис этой библиотеки:

    ggplot(data, mapping = aes()) +
    geometric object 
    
    arguments: 
    data: dataset used to plot the graph 
    mapping: Control the x and y-axis 
    geometric object: The type of plot you want to show. The most common objects are:
    
    - Point: `geom_point()`
    - Bar: `geom_bar()`
    - Line: `geom_line()`
    - Histogram: `geom_histogram()` 
    

    В этом уроке вас интересует геометрический объект geom_bar (), который создает гистограмму.

    Гистограмма: количество

    Ваш первый график показывает частоту цилиндров с помощью geom_bar (). Код ниже является самым основным синтаксисом.

    library(ggplot2)
    # Most basic bar chart
    ggplot(mtcars, aes(x = factor(cyl))) +
        geom_bar()
    

    Код Объяснение

    • Вы передаете набор данных mtcars в ggplot.
    • Внутри аргумента aes () вы добавляете ось X в качестве факторной переменной (cyl)
    • Знак + означает, что вы хотите, чтобы R продолжал читать код. Это делает код более читабельным, разбивая его.
    • Используйте geom_bar () для геометрического объекта.

    Вывод:

    Примечание : убедитесь, что вы преобразовали переменные в фактор, иначе R рассматривает переменные как числовые. Смотрите пример ниже.

    Настроить график

    Для настройки графика можно передать четыре аргумента:

    - `stat`: Control the type of formatting. By default, `bin` to plot a count in the y-axis. For continuous value, pass `stat = "identity"`
    - `alpha`: Control density of the color
    - `fill`: Change the color of the bar
    - `size`: Control the size the bar	
    

    Изменить цвет баров

    Вы можете изменить цвет баров. Обратите внимание, что цвета баров все похожи.

    # Change the color of the bars
    ggplot(mtcars, aes(x = factor(cyl))) +
        geom_bar(fill = "coral") +
        theme_classic()
    

    Код Объяснение

    • Цвета столбцов контролируются отображением aes () внутри геометрического объекта (т.е. не в ggplot ()). Вы можете изменить цвет с помощью аргументов заполнения. Здесь вы выбираете цвет коралла.

    Вывод:

    Вы можете использовать этот код:

    grDevices::colors()		

    чтобы увидеть все цвета, доступные в R. Есть около 650 цветов.

    Изменить интенсивность

    Вы можете увеличить или уменьшить интенсивность цвета баров

    # Change intensity
    ggplot(mtcars,
            aes(factor(cyl))) +
        geom_bar(fill = "coral",
            alpha = 0.5) +
        theme_classic()
    

    Код Объяснение

    • Чтобы увеличить / уменьшить интенсивность полосы, вы можете изменить значение альфа. Большая альфа увеличивает интенсивность, а низкая альфа уменьшает интенсивность. альфа варьируется от 0 до 1. Если 1, то цвет такой же, как палитра. Если 0, цвет белый. Вы выбираете альфа = 0,1.

    Вывод:

    Цвет по группам

    Вы можете изменить цвета столбцов, то есть один цвет для каждой группы. Например, переменная cyl имеет три уровня, тогда вы можете построить гистограмму тремя цветами.

    # Color by group
    ggplot(mtcars, aes(factor(cyl),
            fill = factor(cyl))) +
        geom_bar()
    

    Код Объяснение

    • Заполнение аргумента внутри aes () позволяет изменить цвет бара. Вы меняете цвет, устанавливая переменную fill = x-axis. В вашем примере, переменная оси X является цил; заполнить = коэффициент (цил)

    Вывод:

    Добавить группу в барах

    Вы можете дополнительно разделить ось Y на основе другого факторного уровня. Например, вы можете подсчитать количество автоматических и механических коробок передач в зависимости от типа цилиндра.

    Вы будете действовать следующим образом:

    • Шаг 1: Создайте фрейм данных с набором данных mtcars
    • Шаг 2: Пометьте переменную am для auto для автоматической коробки передач и man для механической коробки передач. Преобразуйте am и cyl как фактор, чтобы вам не приходилось использовать factor () в функции ggplot ().
    • Шаг 3: Постройте гистограмму для подсчета количества передач по цилиндрам
    library(dplyr)
    # Step 1
    data <- mtcars % > % 
    #Step 2
    mutate(am = factor(am, labels = c("auto", "man")),
        cyl = factor(cyl))
    

    У вас есть готовый набор данных, вы можете построить график;

    # Шаг 3

    ggplot(data, aes(x = cyl, fill = am)) +
        geom_bar() +
        theme_classic()
    

    Код Объяснение

    • Ggpplot () содержит данные набора данных и aes ().
    • В aes () вы включаете переменную x-axis и какую переменную требуется заполнить бар (т.е. am)
    • geom_bar (): создать гистограмму

    Вывод:

    Отображение заполнит панель двумя цветами, по одному для каждого уровня. Легко изменить группу, выбрав другие факторные переменные в наборе данных.

    Гистограмма в процентах

    Вы можете визуализировать планку в процентах вместо общего количества.

    # Гистограмма в процентах

    ggplot(data, aes(x = cyl, fill = am)) +
        geom_bar(position = "fill") +
        theme_classic()
    

    Код Объяснение

    • Используйте position = «fill» в аргументе geom_bar (), чтобы создать графику с процентом по оси Y.

    Вывод:

    Бок о бок

    Легко построить гистограмму с групповой переменной рядом.

    # Bar chart side by side
    ggplot(data, aes(x = cyl, fill = am)) +
        geom_bar(position = position_dodge()) +
        theme_classic()
    

    Код Объяснение

    • position = position_dodge (): явно говорит, как расположить бары

    Вывод:

    Гистограмма

    Во второй части учебника по гистограмме вы можете представить группу переменных со значениями по оси Y.

    Ваша цель — создать график со средней милей на галлон для каждого типа цилиндра. Чтобы нарисовать информативный график, вы выполните следующие действия:

    • Шаг 1: Создайте новую переменную со средней милей на галлон за цилиндр
    • Шаг 2: Создайте базовую гистограмму
    • Шаг 3: Измените ориентацию
    • Шаг 4: Измените цвет
    • Шаг 5: измените размер
    • Шаг 6: Добавьте метки на график

    Шаг 1) Создайте новую переменную

    Вы создаете фрейм данных с именем data_histogram, который просто возвращает среднее количество миль на галлон по количеству цилиндров в автомобиле. Вы называете эту новую переменную mean_mpg и округляете среднее с двумя десятичными знаками.

    # Шаг 1

    data_histogram <- mtcars % > %
    mutate(cyl = factor(cyl)) % > %
    group_by(cyl) % > %
    summarize(mean_mpg = round(mean(mpg), 2))
    

    Шаг 2) Создайте базовую гистограмму

    Вы можете построить гистограмму. Он не готов общаться для доставки клиенту, но дает нам представление о тенденции.

    ggplot(data_histogram, aes(x = cyl, y = mean_mpg)) +
        geom_bar(stat = "identity")
    

    Код Объяснение

    • У aes () теперь есть две переменные. Переменная cyl указывает на ось x, а mean_mpg — это ось y.
    • Вам нужно передать аргумент stat = «identity», чтобы ссылаться на переменную по оси Y как на числовое значение. geom_bar использует stat = «bin» в качестве значения по умолчанию.

    Вывод:

    Шаг 3) Измените ориентацию

    Вы меняете ориентацию графика с вертикальной на горизонтальную.

    ggplot(data_histogram, aes(x = cyl, y = mean_mpg)) +
        geom_bar(stat = "identity") +
        coord_flip()
    

    Код Объяснение

    • Вы можете контролировать ориентацию графа с помощьюordin_flip ().

    Вывод:

    Шаг 4) Измените цвет

    Вы можете различать цвета столбцов в соответствии с уровнем фактора переменной оси X.

    ggplot(data_histogram, aes(x = cyl, y = mean_mpg, fill = cyl)) +
        geom_bar(stat = "identity") +
        coord_flip() +
        theme_classic()
    

    Код Объяснение

    • Вы можете построить график по группам с помощью отображения fill = cyl. R автоматически заботится о цветах, основываясь на уровнях переменной цил

    Вывод:

    Шаг 5) Измените размер

    Чтобы график выглядел красивее, вы уменьшаете ширину полосы.

    graph <- ggplot(data_histogram, aes(x = cyl, y = mean_mpg, fill = cyl)) +
        geom_bar(stat = "identity",
            width = 0.5) +
        coord_flip() +
        theme_classic()
    

    Код Объяснение

    • Аргумент width внутри geom_bar () управляет размером бара. Большее значение увеличивает ширину.
    • Обратите внимание, вы храните график в переменной graph. Вы делаете это, потому что следующий шаг не изменит код переменной graph. Это улучшает читаемость кода.

    Вывод:

    Шаг 6) Добавьте метки на график

    Последний шаг состоит в добавлении значения переменной mean_mpg в метку.

    graph +
        geom_text(aes(label = mean_mpg),
            hjust = 1.5,
            color = "white",
            size = 3) +
        theme_classic()
    

    Код Объяснение

    • Функция geom_text () полезна для контроля эстетики текста.
      • label =: добавить метку внутри столбцов
      • mean_mpg: используйте переменную mean_mpg для метки
    • hjust контролирует расположение метки. Значения, закрытые до 1, отображают метку в верхней части панели, а более высокие значения приводят метку к нижней части. Если ориентация графика вертикальная, измените hjust на vjust.
    • color = «white»: изменить цвет текста. Здесь вы используете белый цвет.
    • size = 3: установить размер текста.

    Вывод:

    Резюме

    Гистограмма полезна, когда ось X является категориальной переменной. Ось Y может представлять собой либо счет, либо сводную статистику. В таблице ниже показано, как управлять гистограммой с помощью ggplot2:

    Задача

    код

    подсчитывать

    ggplot(df, eas(x= factor(x1)) + geom_bar()

    Считать с разным цветом заполнения

    ggplot(df, eas(x= factor(x1), fill = factor(x1))) + geom_bar()

    Считай с группами, сложены

    ggplot(df, eas(x= factor(x1), fill = factor(x2))) + geom_bar(position=position_dodge())

    Считать с группами, рядом

    ggplot(df, eas(x= factor(x1), fill = factor(x2))) + geom_bar()

    Считай с группами, сложенными в%

    ggplot(df, eas(x= factor(x1), fill = factor(x2))) + geom_bar(position=position_dodge())

    Ценности

    ggplot(df, eas(x= factor(x1)+ y = x2) + geom_bar(stat="identity")

     

    Учебный центр

    Это не предложение или ходатайство в какой-либо юрисдикции, где мы не уполномочены вести бизнес или где такое предложение или ходатайство противоречили бы местным законам и постановлениям этой юрисдикции, включая, помимо прочего, лиц, проживающих в Австралии, Канаде. , Гонконг, Япония, Саудовская Аравия, Сингапур, Великобритания и страны Европейского Союза.

    Волатильность рынка, объем и доступность системы могут задерживать доступ к счету и исполнение сделок.

    Прошлая эффективность ценной бумаги или стратегии не является гарантией будущих результатов или успеха инвестирования.

    Торговля акциями, опционами, фьючерсами и валютой предполагает спекуляцию, и риск потери может быть значительным. Перед торговлей клиенты должны учитывать все соответствующие факторы риска, включая собственное финансовое положение. Маржинальная торговля иностранной валютой сопряжена с высоким уровнем риска, а также со своими уникальными факторами риска.

    Опционы подходят не всем инвесторам, поскольку особые риски, присущие торговле опционами, могут подвергнуть инвесторов потенциально быстрым и значительным убыткам.Перед тем, как торговать опционами, вам следует внимательно ознакомиться с характеристиками и рисками стандартизированных опционов.

    Ордера на спреды, страддлы и другие многоплановые опционные заказы, размещенные в Интернете, будут включать комиссию в размере 0,65 доллара США за контракт по каждой части. Заказы, размещенные другими способами, будут иметь дополнительные транзакционные издержки.

    Торговля фьючерсами и фьючерсными опционами носит спекулятивный характер и подходит не всем инвесторам. Пожалуйста, прочтите Уведомление о рисках для фьючерсов и опционов, прежде чем торговать фьючерсными продуктами.

    Торговля на Форекс предполагает использование кредитного плеча, сопряжена с высоким уровнем риска и подходит не всем инвесторам. Пожалуйста, прочтите «Раскрытие информации о валютных рисках» перед тем, как торговать валютными продуктами.

    Счета фьючерсов и форекс не защищены Корпорацией по защите инвесторов в ценные бумаги (SIPC).

    Услуги по торговле фьючерсами, фьючерсами и форекс, предоставляемые TD Ameritrade Futures & Forex LLC. Торговые привилегии подлежат рассмотрению и утверждению. Не все клиенты подойдут. Счета Forex недоступны для жителей Огайо или Аризоны.

    Доступ к рыночной информации в режиме реального времени возможен при принятии соглашений об обмене. Профессиональный доступ отличается, и может взиматься плата за подписку. Подробнее см. Наши профессиональные тарифы и сборы.

    Подтверждающая документация для любых заявлений, сравнений, статистических или других технических данных будет предоставлена ​​по запросу. TD Ameritrade не дает рекомендаций и не определяет пригодность какой-либо безопасности, стратегии или курса действий для вас посредством использования вами наших торговых инструментов.Вы несете исключительную ответственность за любое инвестиционное решение, которое вы принимаете в своей самостоятельной учетной записи.

    TD Ameritrade, Inc., член FINRA / SIPC.

    TD Ameritrade Inc., член FINRA / SIPC. TD Ameritrade является товарным знаком, которым совместно владеют TD Ameritrade IP Company, Inc. и Toronto-Dominion Bank © 2020 TD Ameritrade IP Company, Inc. Все права защищены. Используется с разрешения.

    Что такое гистограммы цифровых фотоаппаратов: тона и контраст

    Понимание гистограмм изображений, вероятно, является наиболее важным понятием, с которым нужно познакомиться при работе с изображениями с цифровой камеры. Гистограмма может сказать вам, правильно ли экспонировано ваше изображение, резкое или плоское освещение и какие настройки будут работать лучше всего. Это улучшит ваши навыки не только на компьютере, но и как фотографа.

    Каждый пиксель в изображении имеет цвет, который был получен посредством некоторой комбинации основных цветов: красного, зеленого и синего (RGB). Каждый из этих цветов может иметь значение яркости от 0 до 255 для цифрового изображения с глубиной цвета 8 бит.Гистограмма RGB получается, когда компьютер просматривает каждое из этих значений яркости RGB и подсчитывает, сколько из них находится на каждом уровне от 0 до 255. Существуют и другие типы гистограмм, хотя все они будут иметь тот же базовый макет, что и пример гистограммы, показанный ниже.

    ТОНН

    Область, в которой присутствует большая часть значений яркости, называется «тональным диапазоном». Тональный диапазон может сильно различаться от изображения к изображению, поэтому развитие интуиции того, как числа соотносятся с фактическими значениями яркости, часто имеет решающее значение - как до, так и после того, как фотография была сделана. Не существует единой «идеальной гистограммы», которую все изображения должны пытаться имитировать; гистограммы должны просто отражать тональный диапазон сцены и то, что фотограф хочет передать.


    Приведенное выше изображение является примером, который содержит очень широкий диапазон тонов с маркерами, чтобы показать, где области сцены соответствуют уровням яркости на гистограмме. Эта прибрежная сцена содержит очень мало полутонов, но имеет много областей теней и светлых участков в нижнем левом и верхнем правом углу изображения соответственно.Это переводится в гистограмму, которая имеет большое количество пикселей как с левой, так и с правой стороны.


    Освещение часто не такое экстремальное, как в предыдущем примере. Условия обычного и равномерного освещения в сочетании с правильно экспонированным объектом обычно дают гистограмму с пиками в центре, постепенно переходящими в тени и блики. За исключением прямых солнечных лучей, отражающихся от крыши здания и некоторых окон, сцена с лодкой справа освещена довольно равномерно. У большинства камер не возникнет проблем с автоматическим воспроизведением изображения с гистограммой, аналогичной гистограмме, показанной в примере лодки.

    ВЫСОКИЕ И НИЗКИЕ КЛЮЧЕВЫЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ

    Хотя большинство камер в автоматическом режиме экспозиции создают гистограммы, ориентированные на средние тона, распределение пиков в гистограмме также зависит от тонального диапазона объекта. Изображения, в которых большая часть тонов находится в тени, называются «низким ключом», тогда как изображения в «высоком ключе» большинство тонов находятся в светлых участках.

    Перед тем, как фотография будет сделана, полезно оценить, соответствует ли ваш объект высокому или низкому ключу. Поскольку камеры измеряют отраженный, а не падающий свет, они не могут оценить абсолютную яркость объекта съемки. В результате многие камеры содержат сложные алгоритмы, которые пытаются обойти это ограничение и оценить, насколько ярким должно быть изображение. Эти оценки часто приводят к изображению, средняя яркость которого находится в средних тонах. Обычно это приемлемо, однако для сцен с высоким и низким ключом часто требуется, чтобы фотограф вручную настраивал экспозицию по сравнению с тем, что камера делала бы автоматически. Хорошее практическое правило заключается в том, что вам нужно будет вручную регулировать экспозицию всякий раз, когда вы хотите, чтобы средняя яркость вашего изображения выглядела ярче или темнее, чем средние тона.

    Следующий набор изображений был бы получен, если бы я использовал настройку автоматической экспозиции моей камеры. Обратите внимание, как среднее количество пикселей приближается к полутонам.

    Большинство цифровых фотоаппаратов лучше воспроизводят сцены в низком ключе, поскольку они не позволяют какой-либо области стать настолько яркой, что она превратится в сплошной белый цвет, независимо от того, насколько темной в результате может стать остальная часть изображения. С другой стороны, в сценах с высоким ключом изображения часто получаются значительно недоэкспонированными. К счастью, недоэкспонирование обычно более снисходительно, чем переэкспонирование (хотя это ухудшает соотношение сигнал / шум). Детали никогда не могут быть восстановлены, когда область становится настолько переэкспонированной, что становится полностью белой.Когда это происходит, говорят, что светлые участки «обрезаны» или «раздуты».

    Гистограмма - хороший инструмент для определения того, произошло ли отсечение, поскольку вы можете легко увидеть, когда светлые участки сдвинуты к краю диаграммы. Некоторое обрезание обычно нормально в таких областях, как зеркальные отражения на воде или металле, когда солнце попадает в кадр или когда присутствуют другие яркие источники света. В конечном счете, количество вырезок зависит от фотографа и того, что они хотят передать.

    КОНТРАСТ

    Гистограмма также может описывать степень контраста. Контрастность - это мера разницы в яркости между светлыми и темными участками сцены. Широкие гистограммы отражают сцену со значительным контрастом, тогда как узкие гистограммы отражают меньший контраст и могут казаться плоскими или тусклыми. Это может быть вызвано любым сочетанием объекта и условий освещения. Фотографии, сделанные в тумане, будут иметь низкий контраст, в то время как фотографии, сделанные при ярком дневном свете, будут иметь более высокий контраст.

    Контраст может оказать значительное визуальное влияние на изображение за счет выделения текстуры, как показано на изображении выше. Вода с высокой контрастностью имеет более глубокие тени и более выраженные блики, создавая текстуру, которая «выскакивает» на зрителя.

    Контрастность также может различаться для разных областей одного изображения в зависимости от объекта и освещения. Мы можем разделить предыдущее изображение лодки на три отдельные области, каждая со своей отдельной гистограммой.

    Верхняя область наиболее контрастна из всех трех, поскольку изображение создается из света, который сначала не отражается от поверхности воды.Это создает более глубокие тени под лодкой и ее уступами, а также более сильные блики в областях, обращенных вверх и непосредственно открытых. Средняя и нижняя области полностью созданы из рассеянного отраженного света и поэтому имеют более низкий контраст; как если бы кто-то фотографировал в тумане. Нижняя область более контрастна, чем средняя, ​​несмотря на гладкое и монотонное голубое небо, потому что она содержит комбинацию тени и более интенсивного солнечного света. Условия в нижней области создают более выраженные блики, но все же отсутствуют глубокие тени верхней области.Сумма гистограмм во всех трех областях создает общую гистограмму, показанную ранее.

    Для получения дополнительной информации о гистограммах посетите часть 2 этого руководства:
    «Понимание гистограмм камеры: яркость и цвет»

    Гистограммы

    Гистограммы

    Автор (ы)

    Дэвид М. Лейн

    Предварительные требования

    Распределения, Графическое представление качественных данных

    Цели обучения

    1. Создание сгруппированного частотного распределения
    2. Создание гистограммы на основе сгруппированного распределения частот
    3. Определите подходящую ширину бункера

    Гистограмма - это графический метод отображения форма распределения. Это особенно полезно, когда есть есть большое количество наблюдений. Начнем с примера, состоящего из из 642 студентов, сдавших тест по психологии. Тест состоит из из 197 пунктов, каждый из которых оценен как «правильный» или «неправильный». Оценки студентов варьировались от 46 до 167.

    Первый шаг - создать частоту стол. К сожалению, простая таблица частот была бы слишком большой, содержащий более 100 строк.Для упрощения таблицы сгруппируем оценки вместе, как показано в таблице 1.

    Таблица 1. Сгруппированное распределение частот результатов тестов по психологии
    Нижний предел интервала Верхний предел интервала Класс Частота
    39,5 49. 5 3
    49,5 59,5 10
    59,5 69,5 53
    69,5 79,5 107
    79,5 89,5 147
    89.5 99,5 130
    99,5 109,5 78
    109,5 119,5 59
    119,5 129,5 36
    129,5 139. 5 11
    139,5 149,5 6
    149,5 159,5 1
    159,5 169,5 1

    Для создания этой таблицы диапазон баллов был нарушен в интервалы, называемые класс интервалы.Первый интервал от 39,5 до 49,5, второй от 49,5 до 59,5 и т. д. Далее количество баллов попадание в каждый интервал подсчитывалось для получения класс частоты. В первом интервале три очка, 10 во второй и т.д.

    Интервалы классов шириной 10 предоставляют достаточно деталей о распределении быть раскрытым без построения графика слишком "изменчивый". "Подробнее о выборе ширины классных интервалов представлена ​​далее в этом разделе. Размещение границы классов на полпути между двумя числами (например, 49.5) гарантирует, что каждая оценка попадет в интервал, а не чем на границе между интервалами.

    На гистограмме представлены частоты классов барами. Высота каждой полосы соответствует частоте ее класса.Гистограмма этих данных показана на рисунке 1.

    Рисунок 1. Гистограмма оценок по психологии. контрольная работа.

    Гистограмма ясно показывает, что большинство оценок находятся в середине распределения, с меньшим количеством баллов в крайности. Вы также можете видеть, что распределение не симметрично: оценки простираются вправо дальше, чем влево. Таким образом, распределение называется перекос. (Мы еще поговорим о формах дистрибутивов в главе «Суммирование распределений».)

    В нашем примере это целые числа. Гистограммы также можно использовать, когда баллы измеряются на более непрерывная шкала, такая как продолжительность времени (в миллисекундах) требуется для выполнения задачи. В этом случае нет необходимости беспокоиться о сиделках, поскольку они маловероятны.(Было бы совпадение, если задача требует ровно 7 секунд, измеряется с точностью до тысячных долей секунды.) Следовательно, мы свободный выбор целых чисел в качестве границ для интервалов между занятиями, например, 4000, 5000 и т. д. Тогда частота класса будет количество наблюдений, которые больше или равны меньшему граница и строго меньше верхней границы. Например, один interval может удерживать времена от 4000 до 4999 миллисекунд. С помощью целые числа в качестве границ избегают загроможденного вида, и Это практика многих компьютерных программ, создающих гистограммы. Также обратите внимание, что некоторые компьютерные программы помечают середину каждого интервал, а не конечные точки.

    Гистограммы могут быть основаны на относительных частоты вместо фактических частот. Гистограммы на основе на относительных частотах показать долю баллов в каждом интервал, а не количество баллов.В этом случае ось Y проходит от 0 до 1 (или где-то посередине, если нет крайние пропорции). Вы можете изменить гистограмму на основе частот к одному, основанному на относительных частотах, путем (а) разделения каждого класса частота по общему количеству наблюдений, а затем (б) построение графика частные по оси Y (обозначенные как пропорции).

    О ширине класса можно сказать больше интервалы, иногда называемые шириной бункера. Ваш выбор ширины корзины определяет количество интервалов классов. Это решение вместе с выбором отправной точки для Первый интервал влияет на форму гистограммы. Есть некоторые «практические правила», которые помогут вам выбрать подходящий ширина. (Но имейте в виду, что ни одно из правил не является идеальным.) Стерджес ' Правило - устанавливать количество интервалов как можно ближе в 1 + Log 2 (N), где Log 2 (N) - основание 2 журнала количества наблюдения.Формулу также можно записать как 1 + 3,3 Log 10 (N), где Log 10 (N) - это логарифм по основанию 10 числа наблюдения. Согласно правилу Стерджеса, 1000 наблюдений будут быть построенным с 11 интервалами классов, так как 10 - ближайшее целое число в журнал 2 (1000). Мы предпочитаем правило Райса, которое установите количество интервалов в два раза больше кубического корня из числа наблюдений. В случае 1000 наблюдений правило Райса дает 20 интервалов вместо 11, рекомендованных Стерджесом. правило. Для примера психологического теста, использованного выше, правило Стерджеса рекомендует 10 интервалов, тогда как правило Райса рекомендует 17. В В конце мы пошли на компромисс и выбрали 13 интервалов для рисунка 1, чтобы создать гистограмму, которая казалась наиболее четкой. Лучший совет - поэкспериментировать с разными вариантами ширины, и выбрать гистограмму в зависимости от того, насколько хорошо она передает форма распределения.

    Чтобы предоставить опыт построения гистограмм, мы разработали интерактивную демонстрацию. Демонстрация показывает последствия различного выбора ширины бункера и нижней границы для первого интервала.

    Пожалуйста, ответьте на вопросы:

    обратная связь
    .

alexxlab

Фототуры в Крым - прямые рейсы барнаул симферополь 2021 - туры UniTour.Site

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *