1. 數據分析直方圖怎麼做
excel直方圖製作方法如下：
工具／原料：惠普p214、Windows 10、excel2016
方法：
1、打開excel表格，插入2組數字作為例子。
2. 直方圖怎麼分析
在使用Excel過程中，經常會遇到Excel如何做頻數分布分析，關於Excel如何做頻數分布分析這個問題。
電腦：華為MateBook
系統：Windows10
軟體：Excel2016
1、首先列出數據的分孫族輪布劃分，間隔及數量。
3. 如何看懂photoshop裡面的直方圖
首先，對於直方圖的認識可以總結為：左黑右白。左邊代表暗部，右邊代表亮部，而中間則代表中間調。
縱向上的高度代表信棗族像素密集程度，越高，代表的就是分布在這個亮度上的像素很多。對滑弊於一張」正常」的照片來說，直方圖應該是中間高兩邊低。例如，
直方圖效果：
這張照片的直方圖顯示的信息可以這樣分析：照片的最左側有高度，但是很少。這說明這張照片有陰影，但不多。最右邊也有高度，說明有高光，同樣很少。這就是一張最正常不過的照片了，它的直方圖就是這樣的，可以稱之為」對比度正常的中間調」。岩陪
4. 直方圖怎麼分析
當直方圖的形狀呈正常型時，即工序在此時刻處慧鎮慶於穩定狀態時，還需要進一步講直方圖同規格界限（即公差）進行比較，以分析判斷工序滿足旅亂公差要求的程度。
直方前握圖又稱質量分布圖，是一種統計報告圖，由一系列高度不等的縱向條紋或線段表示數據分布的情況。一般用橫軸表示數據類型，縱軸表示分布情況。直方圖是數值數據分布的精確圖形表示。
5. 如何使用SPSS進行直方圖分析
具體操作步驟如下：
1、首先，單擊上方菜單欄的Analysis-Regression-Linear，打開Linear
Regression對話框，如下圖所示，然後進入下一步。
6. 如何根據灰度圖像的直方圖分析圖像的特性
根據灰度圖像的直方圖分析圖像的特性:在進行閾值分割的時候往往要確定一定的灰度范圍，把自己想要的部分分割出來，這時就需友攔要藉助灰度直方圖拖拉確定最小灰度值，拖拉確定最大灰度值，區間好頃胡內的范圍就是在圖像上顯示的部分，可選擇顯示部分的顏色（即感興趣區域的顏色），5處確定的是顯示部分是否填充（fill：代表區域內填充，margin：代表區域輪廓）。當選出感興趣區域後可點擊3處插入代碼即可生成閾值分割函數。要想調整圖像對比度，打開灰度乎搜直方圖後。和閾值分割類似，確定灰度范圍，根據此范圍調整圖像對比度。在完成對比度調試後，點擊4處插入代碼即可生成scale_image函數。
7. gis直方圖結果怎麼分析
統計分析常用來探索數據，例如，檢查特定屬性值的分布或者查找異常值(極高值或極低值）。此類信息非常適用於在地圖上定義類和范圍、對數據進行重分類或查找數據錯誤。
在下例中，該地區老年人分布情況的統計數據已按照人口普查區域進行計算（各區域中年齡在 65 歲及以上人口所佔的百分比），其中包括平均值和標准差以及一個顯示值分布情況的直方圖。大部分普查區域的老年人所佔百分比低於平均值，但少量普查區域的老年人百分比卻相當高。
8. 圖像直方圖與直方圖均衡化
圖像的直方圖用來表徵該圖像像素值的分布情況。用一定數目的小區間(bin)來指定表徵像素值的范圍,每個小區間會得到落入該小區間表示範圍的像素數目。
圖像直方圖圖形化顯示不同的像素值在不同的強度值上的出現頻率，對於灰度圖像來說強度范圍為[0~255]之間，對於RGB的彩色圖像可以獨立顯示三種顏色的圖像直方圖。
drawHist()用於展示圖像的直方圖，並把它轉換成bitmap。
如果對CalcHistogram感興趣，可以查看 cv4j 的具體實現。
直方圖均衡化（histogram equalization）是一種藉助直方圖變換實現灰度映射從而達到圖像增強目的的方法。
直方圖均衡化通常是對圖像灰度值進行歸一化的一個非常好的方法，並且可以增強圖像的對比度。
基本思想：把原始圖的直方圖變換成為均勻分布的形式，這樣，就增加了像素灰度值的動態范圍，從而達到增強圖像整體對比度的效果。
同樣，如果對EqualHist感興趣，可以查看 cv4j 的具含胡體實現。
圖像是由像素構成的，然而直方圖能夠反映像素的分布情況，可以作為是圖像一個很重要的特徵。在實際開發中，圖像直方圖在特徵提取、圖像匹配等方面都有很好的應用。除此之外，直方圖還能做圖像的相似度匹配。
直方圖均衡化則用於增強圖片，利於人的視覺效果或便於機器識別。
CalcHistogram 和 EqualHist 是 cv4j 中直方圖相關操作的類。
cv4j 是 gloomyfish 和我一起開發的圖像處理庫，純java實現，目前還處於早期的版本。
上周末我們開始做直方圖的相關操作，預計下周能做完這個模塊。
另外，在Google I/O之後，我們第一時間便更新了cv4j中的rxcv4j模塊。該模塊顧名思義是對cv4j使用RxJava進行封裝，我們將該模塊用 Kotlin 重寫，也算是趕了一回時髦：）。
該系列先前的文章：族明
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9. 請問怎麼看和分析photoshop裡面的直方圖就可以了解圖片的信息情況
在一張圖片的直方圖中，橫軸代表的是圖像中的亮度，由左向右，從全黑逐漸過渡到全白；縱軸代表的則是圖像中處於這個亮度范圍的像素的相對數量。在這樣一張二維的坐標繫上，我們便可以對一張圖片的明暗程度有一個准確的了解。當直方圖中的黑色色塊偏向於左邊時，說明這張照片的整體豎譽悄色調偏暗，也可虛升以理解為照片欠曝余渣。而當黑色色塊集中在右邊時，說明這張照片整體色調偏亮，可以理解為照片過曝。一幅比較好的圖應該明暗細節都有，在柱狀圖上就是從左到右都有分布，同時直方圖的兩側是不會有像素溢出的。 如在直方圖中比較靠左的位置，波峰比較高而且比較密集，這是表示有較多的暗部區域。。如直方圖中的大片黑色都集中在左側區域，說明圖像中的暗影部分很多，這就是夜景了，如有燈光，那右邊就有波峰。。如果整個直方圖貫穿橫軸，沒有峰值，同時明暗兩端又溢出。這幅照片反差過高。。等等。。
10. 直方圖的比較分析
當直方圖的形狀呈正常型時，即工序在此時刻處於穩定狀態時，還需要進一步講直方圖同規格界限（即公差）進行比較，以分析判斷工序滿足公差要求的程度 。
這里規格的上限用Tu表示，Tl為規格的下限，公差中心M=，樣本的分布中心為，樣本的標准差為s。
下面將與規格界限比較的常見幾種典型狀態，及其分析、控制要點結合圖型加以說明。 樣本中心與公差中心M近似重合，但分布已超出上、下限。這時不合格已經出現。態祥因此，要採取措施提高加工精度，減少標准偏差。 能力不足，左、右超限
樣本中心與公差中心M有偏移且分布有部分已超出上、下限。這種情況比較復雜。首先，調整分布中心，使之與公差中心近似重合，如果，調整後，不弊岩合格消失，說明不合格主要是由於某個系統原因造成的，這時，在深入分析過程能力是否需要繼續提升等。其次，如果經調整，分布中心與公差中心已近似重合，但仍有不合格，則說明過程能力已嚴重不足，樣本分散程度過大，要繼續提高加工精度，減少標准偏差。
攝影中的直方圖橫坐標是表示亮度分布，左邊暗，右邊亮，縱坐標表示像素分布。直方圖能夠顯示一張照片中色調的分布情況，揭示了照片中每一個亮度級別下像素出現的數量，根據這些數值所繪出的圖像形態，可以初步判斷照片的曝光情況，直方圖是照片曝光情況最好的回饋。無論照片是有豐富的高光表現還是曝光過度了，還是有飽滿的細部暗調，或者是細節根本分辨不清，直方圖都能很直觀的顯示。
當今的大多數數碼相機都有內置的直方圖顯示功能，有單獨顯示的有疊加在圖像上顯示的；當拍完一張照片的時候，就可以開始使用直方圖來了解整個圖像的色調范圍。在拍攝期，攝影師就帆卜搏可以用它來了解照片是不是控制在想要的曝光范圍內。 從理論上說，一張曝光良好的照片，在不同的亮度級別下細節都應該非常豐富，各亮度值上都有像素分布，像一座起伏波盪的小山丘，為了方便觀察，把直方圖劃分為5個區：每個區代表一個亮度范圍，左邊為極暗部、暗部，中間為中間調，右邊是亮部和極亮部，根據這些不同亮度范圍下像素出現的數量，對於高調照片（明亮調子且細節豐富的圖片）山丘的峰頂應該集中在直方圖右邊的亮部區，對於低調照片（深色調子且細節豐富的圖片）山丘的峰頂應該集中在直方圖左邊的暗部區域，如果山丘覆蓋了整個區域，說明曝光情況正好且細節清晰可見。
遙感影像的直方圖（本段ZHANG Jinlun，cumt編輯）遙感影像的直方圖
圖像直方圖描述了圖像中每個亮度值DN的像元數量的統計分布。它通過每個亮度值的像元數除以圖像中總得像元數，即頻率直方圖。在很多遙感應用中，直方圖是遙感圖像中所包含的信息的一種有用的圖示。每個波段的直方圖能提供關於原始圖像質量的信息，如其對比度的強弱，是否多峰值等。 直方圖匹配又叫直方圖規定化，是指把原圖像的直方圖變換為某種指定形態的直方圖或某一種參考圖像的直方圖，然後按照已知直方圖調整原圖像各個像元的灰度值，最後得到一幅直方圖匹配的圖像。