文章目录 1.Description2.Example3.Solution1.双指针2.单调栈 1.Description 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，最后直方图能存多少水量?直方图的宽度为 1。 2.Example 上面是由数组 [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 表示的直方图，在这种情况下，可以接
动态规划——用空间换时间 明确思路：对于下标 i，水能到达的最大高度等于下标 i 两边的最大高度的最小值，下标 i 处能接的水的量等于下标 i 处的水能到达的最大高度减去 height[i] 时间复杂度：O(n) 空间复杂度：O(n) class Solution { public: int trap(vector<int>& height)
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，最后直方图能存多少水量?直方图的宽度为 1。 上面是由数组 [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 表示的直方图，在这种情况下，可以接 6 个单位的水（蓝色部分表示水）。 感谢 Marcos 贡献此图。 示例: 输入: [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1
1 SIFT特征提取分析 SIFT（Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果。 算法描述： SIFT特征不只具有尺度不变
C++/Python描述 LeetCode 面试题 17.21. 直方图的水量 大家好，我叫亓官劼（qí guān jié ），在GitHub & CSDN中记录学习的点滴历程，时光荏苒，未来可期，加油~博主目前仅在GitHub & CSDN中写博客，唯一博客更新的地址为：亓官劼的博客 ，近期将逐渐同步刷题相关记录到GitHub：Algorithmi
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from pylab import * #支持中文 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#SimHei中文黑体 np.random.seed(1)#设置随机种子 a=np.random.normal(100,20,size=100)#正态分布 plt.hist(a,20,normed=1,histt
基于MATLAB的手写公式识别(9) 1.2图像的二值化 close all; clear all; Img=imread('drink.jpg'); %灰度化 Img_Gray=rgb2gray(Img); %二值化 %直方图双峰法，适用于典型的双峰图，不适用于直方图中双峰相差较大，或双峰间的谷比较平坦，也不适用于单峰。 figure('name','image after
前言 项目中需要实现音频智能控制以及根据音乐转换色彩功能，WaveView 完全满足目前需求，完美实现需求，该库还有另外 WaveSurferView 和 FrequencyHistogramView 两个库，下面一一介绍，分享给大家。 功能展示 下面这些波形、频率的计算和显示都是由纯 js 代码编写的，并未用到浏览器专
时序数据库：随时间流逝而不断产生的数据点基于httpcall,从配置文件中指定的网络端点endpoint上周期获取指标数据，即pull拉取数据拉取数据三种类型的途径： exporters:传统指标数据，格式化为普罗米修斯兼容的的格式，响应给普罗米修斯 instrumentation：测量系统，应用程序内置的指标
通过对一组人员的脑中风情况进行分析，探索影响脑中风的因素 数据来于和鲸社区，上传数据的人是从kaggle下的 一、数据清洗 A<-read.csv("E:/R语言练习/脑中风预测/healthcare-dataset-stroke-data.csv",head=T); #读取数据 查看每个字段的数据类型,方便起见在后面写上说明 mo
在 Mac 上的“照片”中，我们可以调整照片中的色阶以使照片中的区域变亮或变暗，还可以调整照片的对比度。调整黑点、阴影、中间色调、高光和白点的设置。还可以更改特定颜色（红色、绿色和蓝色）的外观。那我们该如何调整呢？快和小编一起来看看吧！色阶调整前：色阶调整后：具体方法如下1.在 Mac
前言数据可视化是数据科学家工作的重要组成部分。在项目开始阶段，人们需要做探索性数据分析（EDA）来获得数据的深层信息。强大的可视化功能可以帮助人们更简洁清晰的了解数据，尤其是大量的、多维度的数据。在项目快结束时，用一种直观简单的方法，让不具备很强专业知识的人明白相
折线图 #折线图，曲线图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-10, 10, 1000) # y = np.sin(x) #y = 2 * x * x * x + 3* x * x + 2*x +5 y = np.sin(2*x)+2*np.cos(1/x) plt.figure() plt.plot(x, y) plt.show() 1234567891011 import ma
本题验证均匀分布是否具有可加性和模拟中心极限定理。利用函数runif()产生随机数，其中min=0, max=1表示均匀分布的区间。其模拟1000个均匀分布随机数如图9所示，2组均匀分布随机数相加如图10所示。从图10可看出，2个均匀分布相加不为均匀分布，其为三角分布。下面给出相应的代码： n <
一、简介 二、源代码 function varargout = Histogram_Processing_System(varargin) % HISTOGRAM_PROCESSING_SYSTEM M-file for Histogram_Processing_System.fig % HISTOGRAM_PROCESSING_SYSTEM, by itself, creates a new HISTOGRAM_PROCESSING_SYSTEM or raises t
引言： 本文简要介绍了空域图像增强中的图像基本运算和灰度变换、直方图技术。MATLAB函数具体使用可以查看MATLAB官方文档。 https://ww2.mathworks.cn/help/ 1.1 图像相加运算 原理表达式 Z (
直方图均衡化（MATLAB） RGB = imread('1.png'); % 读取彩色图 subplot(131); imshow(RGB); title('彩色图'); I=rgb2gray(RGB); % 将彩色图转化为灰度图 subplot(132); imshow(I); title('灰度图'); % R为row行，c为列 [R, C] = size(I); % 统计每个像素值出现次数 cnt = zero
2020-03-01：给定一个非负数组arr，代表直方图。返回直方图的最大长方形面积。福哥答案2020-03-01： 单调栈，大压小。有代码。 代码用golang编写，代码如下： package main import ( "container/list" "fmt" ) func main() { arr := []int{3, 2, 4, 2, 5} fmt.Println(large
2020-03-01：给定一个非负数组arr，代表直方图。返回直方图的最大长方形面积。福哥答案2020-03-01： 单调栈，大压小。有代码。 代码用golang编写，代码如下： package main import ( "container/list" "fmt" ) func main() { arr := []int{3, 2, 4, 2, 5} fmt.Println(large
目录 一、不同类型的绘图 1、文件输入 2、数组输入 3、自定义显式函数 4、多项式函数 5、商函数 6、vector array输入 7、配对向量输入 二、绘制直方图 三、完整代码 四、结果展示
直方图 cv2.calcHist([img], [channels], mask, [histSize],[ranges]) 参数: img:输入图像 channels:选择图像的通道 mask：掩膜 histSize：使用多少个bin(柱子) ranges:像素值的范围 注意除了mask都要带[] 返回值: 返回每个像素块在图像中的数
题面 题解 单调栈经典例题，注意数据范围结果是long long题中要求做组成的面积最大，那么我们可以枚举每个高度所能组成的面积最大的长方形，然后取一个最大值即可就看题中的样例，对于高度为4的，只有左右两边的高度>=4 才能组成要枚举的长方形，那么就要求左右两边的小长方形高度最
用Excel绘制统计图 一.饼图二.柱状（形）图1.基础2.切换行和列后的柱状图（左→右）3.条形图（横过来的柱状图）4.条形图的优势5.双向条形图6.用柱状图可视化回归结果 三.直方图1.基础2.直方图和柱状图的区别3.组距对于直方图的影响4.频数和频率分布直方图 四.折线图1.基础2.折线图和柱
MindInsight张量可视设计介绍 特性背景 张量可视，能够帮助用户直观查看训练过程中的Tensor值，既支持以直方图的形式呈现Tensor的变化趋势，也支持查看某次step的具体Tensor值。Tensor包括权重值、梯度值、激活值等。 总体设计 Tensor可视主要是解析由MindSpore的TensorSummary算子记录
#直方图主要是运用在定量数据的可视化中， #或者用来进行连续型数据的可视化展示，主要是展示一种分布特征 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.random.randint(0,100,100) bins=range(0,101,10) plt.hist(x,bins=bins,histtype="bar",rwidth=10) plt.x
