ExcelでFrequency関数を使ってヒストグラムをつくる場合の仕様として，度数のカウントは，最初の階級は「x1以下」で，それ以外の階級は「xiを超える～xi+h以下(h:階級幅)」とする条件下でおこなわれる点は留意しておくべきでしょう。つまり，ここでの最小値の18を起点に10間隔で階級をつくると，値「18」のカウントは最初の階級で処理されることになります。これは他の階級と条件を同じとしない(18以上x以下)ので，場合によってはモヤモヤが残るところかもしれません。 したがって，気持ち的にもこのへんはスッキリしたいので，下方向にも若干の余裕を見て階級をつくっておこうと思います。ここで，この頁であつかう「年齢」といったデータの性格を考えると，表現のうえでも幸い10歳代，20歳代，30歳代，とする区分を採ったほうが，なにぶん馴染むようにも感じられます。 これらの点をふまえて，最初の階級の「下
タグ Windows / インストール / Linux / 設定 / エラー / Java / Eclipse / AutoHotkey / TeX / C# / VisualStudio2008 / 対策 / Subversion / LaTeX / Vista / 方法 / CentOS / Android / Microsoft / Windows7 / Office / バージョン管理 / プログラミング / eclipse / PowerPoint / SSH / Ubuntu / WindowsVista / コマンド / ショートカット / .NET / Desire / VisualStudio / 便利 / P2P / Unix /
2020-06-03 地震の予測マップとヒストグラム 4日の地震列島は、茨城沖でM4.7, 震度4！ 解説：西域の木星衝合グラフをアップ致しました！ - 地震の予測マップと発震日予測
常に最新記事なら [こちら最新！] をアクセスし、ブックマーク！ ⚫ 防災科研さんから午前0時に2日前の詳細データが公開され、もって1年分のデータ解析を行なっています、題名先頭にある日付が解析データ1年分の最終日です 各領域の時系列データは排他的にして重複を排除しており、西域が南海トラフ監視領域を100%包含するので最も優先度が高く、順に以下の如くです ⚫ 西域_時系列：西域そのものであり、フィリピン海プレートの影響直接 ⚫ 中域_時系列：中域から西域を除き、日本海溝から太平洋プレートの影響直接 ⚫ 東域_時系列：東域から中域を除き、千島海溝から太平洋プレートの影響直接 ＝ 最新地震情報６月４日（M3.0以上かつ震度1以上）です ＝ Yahooさん [4] より掲載（元データは [気象庁] さん）、マップ上黒枠緑印 ⚫ が震源位置 ⚫ 4日01時31分、沖縄本島北西沖でM4.6、深さ20k
エクセルを用いた度数分布表とヒストグラム(度数分布図)
あるクラスでテストをした。その結果を図1のグラフと図3に示す。30点台が何人、40点台が何人・・・かを把握したい場合、度数分布表を作成し、上図2のようなヒストグラムを作成する。 度数分布表はデータを階級に分け、階級の度数(データの個数)を表にしたものであり、ヒストグラム(度数分布図)はこの度数分布表をグラフにしたものである。 図3 クラスのテスト結果 図4のように、度数分布表の階級を設定する。 図4 度数分布表の階級設定 ツールバーのツール→分析ツールをクリックすると次のデータ分析画面が現れる。 図5 データ分析画面 ヒストグラムを選択し、ＯＫボタンをクリックすると次のヒストグラム画面が現れる。 図6 ヒストグラム画面 入力範囲：点数データの範囲を設定する。 データ区間：階級データの範囲を設定する。 出力オプション：新規又は次のワークシートとグラフ作成を選択した。
ヒストグラムを活用。データを指定し、並べて表示。
前提・実現したいこと プロットエリアを2つに分け、Urawaに関して「Homeで試合をしたときの得点のヒストグラム」と「Awayで試合をしたときの得点のヒストグラム」を表示したい。 ヒストグラムの表示には Matplotlib の hist を使い、figureで2つのグラフを「並べて」表示すること。 データを指定し、２つのヒストグラムを完成させたい。 発生している問題・エラーメッセージ エラーメッセージ 該当のソースコード y1=data.query("Home == 'Urawa' ") y2 =data.query("Away == 'Urawa'") fig = plt.figure() plt.hist(y1) plt.hist(y2) plt.show() `` ### 試したこと ここに問題に対して試したことを記載してください。 ### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど
2020-05-27 地震の予測マップと発震間隔ヒストグラム 28日の地震列島は, 茨城沖でM4.0, 震度2 ! 一行解説：海洋における深さとは、海面からの深さです！ - 地震の予測マップと発震日予測
常に最新記事なら [こちら最新！] をアクセスし、ブックマーク！ ⚫ 防災科研さんから午前0時に2日前の詳細データが公開され、もって1年分のデータ解析を行なっています、題名先頭にある日付が解析データ1年分の最終日です 各領域の時系列データは排他的にして重複を排除しており、西域が南海トラフ監視領域を100%包含するので最も優先度が高く、順に以下の如くです ⚫ 西域_時系列：西域そのものであり、フィリピン海プレートの影響直接 ⚫ 中域_時系列：中域から西域を除き、日本海溝から太平洋プレートの影響直接 ⚫ 東域_時系列：東域から中域を除き、千島海溝から太平洋プレートの影響直接 ＝ 最新地震情報５月２８日（M3.0以上かつ震度1以上）です ＝ Yahooさん [4] より掲載（元データは [気象庁] さん）、マップ上黒枠緑印 ⚫ が震源位置 ⚫ 28日04時09分、釧路沖でM3.5、深さ50km、
MACDヒストグラムの見方・使い方 | テクニカル分析指標 | 指標の見方・使い方 | 投資のノウハウ | 株の達人
MACDヒストグラムとは、MACDラインと同平均ライン（シグナル線）とのカイリを、棒グラフで表したものです。 MACDとシグナル線の動きを、より詳細に捉えられます。 MACDヒストグラムの使い方は？動画でご紹介 MACDヒストグラムの効果的な見方をわかりやすく解説しました。 ※動画が見られない方は https://youtu.be/u6ZmB-P8b6w をご覧ください。 MACDヒストグラムの作成方法（計算式） MACDヒストグラム＝MACD－シグナル線 →MACDの作成方法はコチラをご覧ください MACDヒストグラムの見方は？ MACDヒストグラムには中心に０（ゼロ）のラインがあり、 MACDとシグナル線がゴールデンクロスすると、ヒストグラムがゼロからプラス圏に変わります。 逆にデットクロスすると、ゼロからマイナス圏に変わります。 このMACDヒストグラムの増減によって、MACDとシグ
多次元ヒストグラムを使って重複画像を発見する「多次元よめ比較マシーン」とは？ - だから人間は大嫌いだ！！
人間の中には、ネットを徘徊して、二次元画像(よめ)を拾ってフォルダに保存するという、二次元画像(よめ)収集マシーンみたいなのがいるらしいですね。いや、彼らは普段は「普通の人ですから」みたいな顔していることが多いから、バレていないかもしれない。 PixivとかGoogle画像(よめ)検索なんかを駆使して、淡々と収集するわけですよ。俺妹が流行っている時期とか、ひたすら何千枚と「黒猫」フォルダに二次元画像(よめ)を詰め込み、ラブライブが流行ると「おれのニコ」フォルダを作って、もりもりと画像(よめ)を詰め込む。病院に行く一歩手前な人間さんたち。 でね、私は彼らを見ていて思うのです。そこまでやるようなプロフェッショナルでも、ありえないミスを犯すものだなぁと。人間って、所詮は欠陥だらけのいきものなんだぁと。人間は、すでに収集済みの二次元画像(よめ)を、気が付かずにもう一度収集してしまうなんてことを平気
2020-03-27 地震の予測マップと発震間隔ヒストグラム 28日の地震列島は、浦河でM4.9、震度3！ - 地震の予測マップと発震日予測
常に最新記事なら [こちら最新！] をアクセスし、ブックマーク！ ⚫ 防災科研さんから午前0時に2日前の詳細データが公開され、もって1年分のデータ解析を行なっています、題名先頭にある日付が解析データ1年分の最終日です 各領域の時系列データは排他的にして重複を排除しており、西域が南海トラフ監視領域を100%包含するので最も優先度が高く、順に以下の如くです ⚫ 西域_時系列：西域そのものであり、フィリピン海プレートの影響直接 ⚫ 中域_時系列：中域から西域を除き、日本海溝から太平洋プレートの影響直接 ⚫ 東域_時系列：東域から中域を除き、千島海溝から太平洋プレートの影響直接 ＝ 最新地震情報３月２８日（M3.0以上かつ震度1以上）です ＝ Yahooさん [4] より掲載（元データは [気象庁] さん）、マップ上★が震源位置 ★ 28日04時33分、浦河でM3.8、深さ70km、震度1 東域_
はじめに さまざまな確率分布に従う乱数を作成して、ヒストグラムを描いてみたくなる日は誰にでもあると思います。 大丈夫。いつだって、世界の素晴らしいプログラマ達が驚くべきライブラリを作ってくれています。たとえ有名ではないライブラリでも、見つけてちゃんと使ってあげると、魔法のようなことが簡単にできたりします。 この記事では、素晴らしいRubyのライブラリを２つ紹介します。Numo::GSL と Flammarionです。これらを使うことで、驚くほど簡単に乱数を生成してヒストグラムが描出できます。 準備編 インストールは若干面倒なので、飛ばして、最後までいったら戻ってきて見てください。 Numo::GSLとFlammarionをインストールする Numo::GSLをインストールする Numo::GSL はGNU Scientific Library (GSL) のバインディングです。Ruby界に
Rでヒストグラムの上に度数の数字を表示する
ぱっと見、30～40と40～50の階級の度数はゼロなんだな、と見えちゃいますが、そうではありません。 ↓実はこんなスクリプトでサンプルデータを作ったので、 d <- c(rep(5,10000), rep(15, 1000), rep(25, 100), rep(35,10), rep(45,1)) hist(d, breaks=seq(0,50,10)) 30～40の階級には10の度数、40～50の階級には1の度数があるんですよね。でも、0～10の階級の10000の度数が多すぎるために、つぶれて見えなくなってしまったという状態。 こんなときは、棒グラフの上のところに度数の数字を表示させてやれば、少ない度数の階級についても確認ができます。
天気の良い屋外での写真撮影をしたことのある方は経験があるでしょう… 背面モニターでの写真が見づらいことを よく見えていないなか撮影し、いざ自宅で写真を確認すると明るすぎたり暗すぎたりとがっかりすることも… 影を作ってモニター見たり、手を筒状にしてモニターを囲んで見たりしてもなかなか写り具合が分からないですよね？ でも大丈夫。 そんなあなたのためにヒストグラムを活用した写真の明るさを確認する方法を紹介します！ ヒストグラムとはヒストグラムとは、写真の明るさや色の情報を表したグラフです。これを見ることで明るさを判断することができるようになります。 縦軸はピクセル（画素）の量の多さを表し、横軸は明るさを表しています。 ヒストグラムでは色合いや明るさの階調を山のように表現されます。この山がどんな形をしているか、どこにあるのかで写真の明るさを判断することができます。 露出アンダーのヒストグラム 露出
![[b]屋外の撮影はモニターが見えない！ヒストグラムで明るさを確認する方法！ | のぶログらいくす](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/23663ab7a1dfb8b83c52f36e22f1b7068a48de61/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fdesignlikes11.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2015%2F04%2FHistogram001.png)
この連載では、データをさまざまな角度から分析し、その背後にある有益な情報を取り出す方法を学びます。 データの収集方法、データの取り扱い、分析の手法などについての考え方を具体例で説明するとともに、身近に使える表計算ソフト（ExcelやGoogleスプレッドシート）を利用した作成例を紹介します。 必要に応じて、Pythonのプログラムや統計ソフトRなどでの作成例にも触れることにします。 数学などの前提知識は特に問いません。肩の力を抜いてぜひとも気楽に読み進めてください。 筆者紹介： IT系ライターの傍ら、非常勤講師として東大で情報・プログラミング関連の授業を、一橋大でAI関連の授業を担当。書道、絵画を経て、ピアノとバイオリンを独学で始めるも学習曲線は常に平坦。趣味の献血は、最近脈拍が多く99回で一旦中断。さらにリターンライダーを目指し、大型二輪免許を取得。1年かけてコツコツと貯金し、ようやくバ
► 2020 (9) ► 08/02 - 08/09 (1) ► 07/26 - 08/02 (4) ► 07/19 - 07/26 (4) ► 2019 (49) ► 06/09 - 06/16 (1) ► 06/02 - 06/09 (1) ► 05/26 - 06/02 (2) ► 05/19 - 05/26 (3) ► 03/17 - 03/24 (21) ► 03/10 - 03/17 (10) ► 02/03 - 02/10 (5) ► 01/27 - 02/03 (3) ► 01/13 - 01/20 (3) ► 2018 (72) ► 12/30 - 01/06 (3) ► 12/23 - 12/30 (6) ► 12/16 - 12/23 (5) ► 12/09 - 12/16 (3) ► 12/02 - 12/09 (7) ► 11/25 - 12/02 (8) ► 1
画像の色数を求めたりヒストグラムを作るためのソートをいろいろ実装してみた - DELPHIER＠はてな
画像の色数を求めるにはハッシュ的なものを使うよりもソートした方が速いという話です。 http://blog.livedoor.jp/junki560/archives/21233822.html http://blog.livedoor.jp/junki560/archives/21305807.html また、ヒストグラムを高速に作ろうとすると色の深度に応じてメモリを食います。RGBそれぞれが8ビットだと64MBほどメモリを食います。対してソートでやろうとすると、画素数分だけで済むのでメモリ的にも優しいです。 そんなわけで、ソートです。上記ではクイックソートを使ってますが、クイックソートが最善手とは限りません。最近はメモリが豊富なので、バケツソートや分布数え上げソートや基数ソートも十分実用的です。どれがいいだろう、というわけでいくつか試してみました。クイックソート、分布数え上げソート、基
[ログイン新規ID登録]閲覧履歴ご利用ガイド 『ヒストグラムの右側にある壁』のクチコミ掲示板 ホーム > カメラ > デジタル一眼カメラ デジタル一眼カメラ 一眼レフカメラ > ニコン(Nikon) デジタル一眼カメラ > ニコン(Nikon) 一眼レフカメラ > ニコン(Nikon) > D70 ボディ > クチコミ掲示板 ニコン デジタル一眼カメラ > ニコン 一眼レフカメラ > ニコン Dシリーズ デジタル一眼カメラ > Dシリーズ 一眼レフカメラ > Dシリーズ 2004年 3月19日 発売 D70 ボディ お気に入り登録 363 最安お知らせメールが受け取れます ※レンズは別売です。 ※画像は組み合わせの一例です 2製品を比較（同じメーカー同時期発売） 価格情報の登録がありません 価格推移グラフ 中古 最安価格(税込)： ¥12,000 (1製品) 価格帯：¥―～¥― (―店舗)
ヒストグラム プロット (推奨されません。histogram を使用してください) - MATLAB hist - MathWorks 日本
hist(x) はベクトル x の要素のヒストグラム棒グラフを作成します。x の要素は、x の最小値と最大値の間で x 軸に沿って等間隔に並べられた 10 個のビンに並べ替えられます。hist はビンを長方形で表示し、それぞれの長方形の高さがビンの要素の数を示します。 入力が複数列の配列の場合、hist は x の列ごとにヒストグラムを作成し、それらを 1 つのプロットの上に重ねて表示します。 入力のデータ型が categorical の場合、それぞれのビンは x のカテゴリになります。
gnuplotでヒストグラムのグラフを作成する
自分の研究アーカイブ用記事として残しておきます． （間違っている可能性もあるので責任は持ちませぬ．．．） 脳波信号（安静時 vs 集中時）を時間周波数解析（時間FFT）して，時間波形から周波数波形に直した時に出てきたピークの値をヒストグラムにして表示します． つまり，安静時の脳波と集中時の脳波の周波数のピークの推移を見たい． 的な考えで良いと思います． 時間FFTの窓幅は約1秒の矩形窓です． 時間FFT後のピークの値はすでにテキストか何かに落とせているものとします． 以前の記事でプログラムと，やりたいことは公開してます． Duffing振動子のモデルパラメータを最小二乗法で実験的に同定してみる set xrange [0:240] set xlabel "Time (s)" set xlabel font "Times New Roman, 20" set xtics font "Time
こんにちは。 コマンドライン上でヒストグラム値（頻度数）を求めるシェルスクリプト を作りました1。 下記の動作例は history コマンドの第2カラムを対象としています（すなわち過去に使用したコマンド名）。 $ history | awk '{print $2}' | ./hist.sh | ./hist_graph.sh brew 87 ################################################## pip 33 ################### ls 30 ################# : :
ヒストグラムのデータを抽出したい
1from PIL import Image 2import numpy as np 3import matplotlib.pyplot as plt 4 5im = Image.open('lena_square.png') 6 7plt.figure() 8r = np.array(im)[:, :, 0].flatten() 9g = np.array(im)[:, :, 1].flatten() 10b = np.array(im)[:, :, 2].flatten() 11 12bins_range = range(0, 257, 8) 13xtics_range = range(0, 257, 32) 14 15plt.hist((r, g, b), bins=bins_range, 16 color=['r', 'g', 'b'], label=['Red', 'Green'
ヒストグラム、奥が深いよ？｜Takayuki Uchiba
§1. ヒストグラムは意外と奥深い？ヒストグラムは、データの傾向をとらえたいとき一番最初に書かれるグラフです。統計学や品質管理で知らない人はいないくらい。SASやSPSS、RやPythonで描いたことある方もいるでしょう。 でも、ヒストグラムを描くとき「ビンの幅」って気にしたことはありますか？ビンの幅ってココのこと。（ちなみに、このヒストグラムは僕の過去一か月の飲み代の履歴です。） このヒストグラムなら「ビンの幅」は400です。実は、このビンの幅はとっても大事。これを適切に設計しないと、データの傾向をつかみづらいヒストグラムが出来てしまうんです。ものは試し、ビン幅を変えて描いた3つのヒストグラムを比較してみましょう。 左からビン幅200, 400, 600のヒストグラムです。ビンの幅が200だと、ちょっと細かすぎて段々になっています。ビン幅が400のヒストグラムと600のヒストグラムとでは
R -- 2 群のヒストグラムを描く
2 群のヒストグラムを描く Last modified: Aug 27, 2007 目的 2 群のヒストグラムを描く。 使用法 hist2(x1, x2, brks=NULL, ...) 引数 x1 第一群のデータ x2 第二群のデータ brks 階級分割点（NULL のときは適切に計算） ... barplot に引き渡す任意の引数 ソース インストールは，以下の 1 行をコピーし，R コンソールにペーストする source("http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/src/hist2.R", encoding="euc-jp") # 2 群のヒストグラム hist2 <- function( x1, # 第一群のデータ x2, # 第二群のデータ brks=NULL, # 階級分割点 ...) # barplot に引き渡す任意の引数 { if (is.
2020-04-17 地震の予測マップと発震間隔ヒストグラム 18日の地震列島は, 沖縄本島近海でM4.1, 震度1！ 解説： 静かである ➡ M6.Xクラスが来る時は！ - 地震の予測マップと発震日予測
常に最新記事なら [こちら最新！] をアクセスし、ブックマーク！ ⚫ 防災科研さんから午前0時に2日前の詳細データが公開され、もって1年分のデータ解析を行なっています、題名先頭にある日付が解析データ1年分の最終日です 現在、最新地震情報でM4.X以上が発生した場合に記事をアップしています、アップされる時刻は午前0時30分〜6時頃となります、4.Xのどこからか？は状況によりその場で判断させて頂いております（よろしくお願い致します） 各領域の時系列データは排他的にして重複を排除しており、西域が南海トラフ監視領域を100%包含するので最も優先度が高く、順に以下の如くです ⚫ 西域_時系列：西域そのものであり、フィリピン海プレートの影響直接 ⚫ 中域_時系列：中域から西域を除き、日本海溝から太平洋プレートの影響直接 ⚫ 東域_時系列：東域から中域を除き、千島海溝から太平洋プレートの影響直接 ＝ 最
Rによるヒストグラムの描画
Rにてヒストグラムを描く．R にはヒストグラムを描くライブラリーが標準でインストールされている．コマンド hist にて，hist(ベクトル) のように，データが格納されているベクトル形式の変数を指定することで描くことができる．以下のような，要素数が75，80，70のデータA，B および C に対してヒストグラムを描く． 0.482 0.768 0.678 0.557 0.623 0.563 0.649 0.575 0.735 0.547 0.605 0.660 0.480 0.623 0.451 0.607 0.455 0.620 0.591 0.671 0.626 0.628 0.624 0.479 0.546 0.574 0.625 0.605 0.493 0.635 0.587 0.664 0.700 0.613 0.645 0.456 0.532 0.667 0.527 0.57
よくある質問のひとつ「ヒストグラムに縦線 (補助線) を入れたい」というのが今回のお題です。イメージはこちら。 一見簡単そうなのですが、ヒストグラムの性質と Tableau の機能の両方を知らないとできないちょっと厄介な Viz だったりします。今回はヒストグラムの作り方から始めて完成を目指したいと思います。データセットはおなじみの「サンプル - スーパーストア」です。 まずは普通のヒストグラムから 表示形式からヒストグラムを作成する ビンとは 縦軸の編集 ビンはメジャーから直接作成可能 ビンに平均線は追加できない メジャーを追加すれば平均線が利用できる 1. メジャーを追加する 2. メジャーをディメンションに変換する 3. 二重軸にして表示を重ねる 4. 軸を同期させる 5. 見た目を調整する 5-1. 色の準備 5-2. グラフ形状の変更 5-3. 色の調整 5. 平均線を追加する
SELECT FLOOR(base_price/1000)*1000 price_floor, COUNT(1) cnt, rpad("",floor(count(1)/100),"|") FROM items GROUP BY price_floor; Register as a new user and use Qiita more conveniently You get articles that match your needsYou can efficiently read back useful informationYou can use dark themeWhat you can do with signing up
OpenCVとVisual C++による画像処理と認識（５）----- ヒストグラムを作成し、equalizeHist関数で画像を補正する -----
OpenCVの関数を使って、実際にヒストグラムを採る機会はあまりない。ヒストグラムを採らなくても、ヒストグラムを平均化するequalizeHist関数を使えば画像のコントラストを補正することができるし、compareHist関数で、画像の類似性を調べることもできる。 ここでは、ヒストグラムの仕組みを理解するために、まずOpenCVの関数をなるべく使わないでヒストグラムを作成し、次いで、便利なOpenCV関数をフルに活用して同様の処理を試みる。カラー画像の表色系を変えて、equalizeHist関数で画像を改善する例も示す。 ヒストグラムとは ヒストグラムは、デジカメや画像ソフトでおなじみで、画像が明るいか暗いか、メリハリのあるかないかなどを知ることができる。 画像全体のピクセルに対し、個々のピクセルの値に応じてカウンタbinの計数値を増やして行き、全体の傾向をグラフ化したのがヒストグラムで
Pythonを使って統計学のおさらいをします。手始めに度数分布表とヒストグラムを作ります。 度数分布表の作り方は以下の通り。 データの範囲（最大値と最小値の差）を求める 階級（Class）の数を定める 階級の幅（Class Interval）を決める 度数（Frequency）を集計する まずデータの範囲を求めますが、なにはともあれ対象となる数値列を作成しましょう。Pythonのリストにデータを叩き込みます。 list = [67,58,75,89,46,62,56,79,60,30,76, 64,52,66,42,81,63,59,65,77,38,86,64,70,50, 93,78,76,57,68,98,64,55,66,53,82,62,73,60, 51,49,67,56,75,85,61,58,44,79,65] 最大値と最小値はmax,minで呼び出せます。入力と出力がわか
これを時刻ごとに区切って、◯時台だと/fooに何回、/baaに何回、アクセスがあったよーみたいなのを計算したい。 どう書きますか？ 私の回答 要件によるんだけど、pathのパターンが数種類だけで決まっているなら、すごく簡単な1個のSQLで作れる。 ここではBigQueryの関数を使っているけれど、時刻の関数はどのRDBMSにもついてるだろうし、たぶん似たような発想で作れると思う。 SELECT UTC_USEC_TO_HOUR(created) AS period , SUM(path = '/foo') AS foo , SUM(path = '/baa') AS baa , SUM(path = '/moo') AS moo FROM logs WHERE created BETWEEN '2017-01-01' AND '2017-01-02' GROUP BY period ORD
HOME MT5 インジケーター(MT5用) その他(MT5用) ギャップをヒストグラムで表示するMT5インジケーター「Gaps_OHLC」 更新日時：2021年06月03日 03:22 ギャップができた箇所を表示してくれるインジケーターがあればと考えたことはないでしょうか。 「Gaps_OHLC」は、キャップを検出するインジケーターで、次のような方に向いています。 ギャップを狙って取引している方 ギャップを利用した手法のバックテストを実施したい方 この記事では「Gaps_OHLC」について詳しく解説します。 Gaps_OHLCの概要 Gaps_OHLCを表示する方法 Gaps_OHLCのパラメーター解説 まとめ Gaps_OHLCの概要 「Gaps OHLC」は直近の始値と前の足の高値・安値との間のギャップをヒストグラムで表示するシンプルなインジケーターです。 「Gaps OHLC」を利
画像のカラーヒストグラムをJavascriptで。 jsdo.it：Color Histogram using Web Workers – jsdo.it サイト内：HTML5 Color Histogram using Web Workers Web Workers を利用しています。 Workerプロセスに画像データを渡し、Worker内部で各チャンネル毎にヒストグラムを計算して返却。 通常のWorkerでは、Workerインスタンスとバックグラウンドプロセスが1対1で対応しているため、 並列処理を行うといっても特に難しいことを考える必要はありません。 (pthreadを扱うような難しさはなし、SharedWorkerを利用する場合は多少注意が必要) また、IE以外の主要ブラウザでは、Workerに単純なObjectが渡せるようになっており、 この対応のおかげでWeb Workersの
■ 特性要因図 発生している問題の特性に対して、影響を及ぼすと考えられる要因との関連を整理し、これを体系的にまとめた図です。図が魚の骨のような形になるので、「魚骨図」、「フィッシュボーンダイアグラム」とも呼ばれます。要因の整理をしたい場合、本質的な問題は何かを深く追求する場合に使用します。 模擬試験の点数が伸びない原因の特性要因図 ■ パレート図 改善すべき重要な問題点を的確にして、重点目標を決定するための図です。パレート図を作成する際には、事前に問題点を原因別に分類し、データを集計をしておく必要があります。問題点の度数が大きいものを左から順に並べていくので、対処すべき問題の優先度が一目でわかり、また、全体的な問題の中でのウェイトも把握しやすいのが特徴です。 「情報処理模擬試験の点数が伸びない」現象のパレート図
ヒストグラム
本ソフトウエアは，中学校数学の「資料の活用」の学習を念頭において， ヒストグラムの作成を円滑に行うことを目的に開発したものです。 学校の授業を始め，家庭での学習など，非営利的な活動であればご自由にお使い下さい。 ソフトウエアのダウンロード SimpleHist Ver. 1.2.0 ダウンロード SimpleHist Ver. 1.1.0 ダウンロード SimpleHist Ver. 1.0.0 ダウンロード 最新情報 2009年10月13日 重要なバグが見つかりました。階級の境界と同じ数値のデータがある場合に，どちらの階級に入れるのかの判断を誤る場合がありました。これは，コンピュータの計算中の誤差が影響しておりました。その点の改良を行いました。これに対応するために，Ver. 1.2.0 を公開します。ついでに，以下の点も修正いたしました。 その他の修正点 オプションですが，度数分布表の
背景 forループを使って複数のヒストグラムを重ね合わせて表示する場合、bin幅を指定しないとデータごとに幅が異なり比較しづらかったので、bin幅を統一して表示する方法を調べました。 ※自分用のメモなので読みづらかったらすみません import・使ったデータセット import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_wine wine = load_wine() df_wine = pd.DataFrame(data=wine.data, columns=wine.feature_names) df_wine['target'] = wine.target
2020-05-24 地震の予測マップと発震間隔ヒストグラム 25日の地震列島は, 茨城沖でM3.9, 震度2 ! 解説：M6.0以上発震はクラスタ化する ! - 地震の予測マップと発震日予測
常に最新記事なら [こちら最新！] をアクセスし、ブックマーク！ ⚫ 防災科研さんから午前0時に2日前の詳細データが公開され、もって1年分のデータ解析を行なっています、題名先頭にある日付が解析データ1年分の最終日です 各領域の時系列データは排他的にして重複を排除しており、西域が南海トラフ監視領域を100%包含するので最も優先度が高く、順に以下の如くです ⚫ 西域_時系列：西域そのものであり、フィリピン海プレートの影響直接 ⚫ 中域_時系列：中域から西域を除き、日本海溝から太平洋プレートの影響直接 ⚫ 東域_時系列：東域から中域を除き、千島海溝から太平洋プレートの影響直接 ＝ 最新地震情報５月２５日（M3.0以上かつ震度1以上）です ＝ Yahooさん [4] より掲載（元データは [気象庁] さん）、マップ上黒枠緑印 ⚫ が震源位置 ⚫ 25日02時11分、茨城沖でM3.9、深さ50km、
2020-04-01 地震の予測マップと発震間隔ヒストグラム 2日の地震列島は千葉東方沖でM4.2,震度3！ - 地震の予測マップと発震日予測
常に最新記事なら [こちら最新！] をアクセスし、ブックマーク！ ⚫ 防災科研さんから午前0時に2日前の詳細データが公開され、もって1年分のデータ解析を行なっています、題名先頭にある日付が解析データ1年分の最終日です 現在、最新地震情報でM4.X以上が発生した場合に記事をアップしています、アップされる時刻は午前0時30分〜6時頃となります、4.Xのどこからか？は状況によりその場で判断させて頂いております（よろしくお願い致します） 各領域の時系列データは排他的にして重複を排除しており、西域が南海トラフ監視領域を100%包含するので最も優先度が高く、順に以下の如くです ⚫ 西域_時系列：西域そのものであり、フィリピン海プレートの影響直接 ⚫ 中域_時系列：中域から西域を除き、日本海溝から太平洋プレートの影響直接 ⚫ 東域_時系列：東域から中域を除き、千島海溝から太平洋プレートの影響直接 ＝ 最
Pythonでヒストグラムを書く - Qiita
ヒストグラムを描画したかったが分からなかったので調べました。 環境 The version of the notebook server is: 5.4.0 Python 3.6.4 |Anaconda custom (64-bit)| [GCC 7.2.0] 前置き 今回ランダムな値を使用するのでグラフの形が完全に一致することはありません。（正規分布に従った形にはなる） データ データは必ずSeriesかlistです。DataFrameでは変なヒストグラムになります。 # ランダムな値を生成するためnumpyをインポート import numpy as np # 平均 50, 標準偏差 10 の正規乱数を1,000件生成 data = np.random.normal(50, 10, 1000) # ランダムな値を生成するためnumpyをインポート、DataFrameを作るためpanda
今日は階調とヒストグラムという何やら難しい話ですが、しばし、がまんを。 階調とはこれです。 明るさを真っ黒を0、最も明るい真っ白を255として表したものです。 明るさのことを輝度といいます。輝度をこのように0から255までの256通りで表現したものを8ビットの階調といいます。なぜ8ビットかというと、ビットとはコンピュータの記憶単位で1ビットにつき0か1の２通りの情報を記憶できます。ですから8ビットでは2×2×2×2×2×2×2×2=256通りの情報を記憶できます。 ちなみにカラーの場合は３原色の赤、緑、青、それぞれに0～255の階調があります。つまり256×256×256=16,772,216通りの色と明るさを表現できます。 ヒストグラムって。 画像の中の輝度の分布をグラフにしたのがヒストグラムです。一番左側が輝度0です。一番右側が輝度255です。真ん中が輝度127ですから、上図の場合、輝
けんもねずみ on Twitter: "全国の有症患者(n=1220)の発症日と検査結果の公表日から、「発症日から公表日まで何日間要したか」を階級に、渡航歴・接触歴別のヒストグラムを作りました。 この結果をどう捉えるべきか判断がつきませんが、発症日から公表日までのラグは… https://t.co/8gQnZagLpb"
全国の有症患者(n=1220)の発症日と検査結果の公表日から、「発症日から公表日まで何日間要したか」を階級に、渡航歴・接触歴別のヒストグラムを作りました。 この結果をどう捉えるべきか判断がつきませんが、発症日から公表日までのラグは… https://t.co/8gQnZagLpb
Google データポータルでヒストグラムなどの標準的でないグラフを描く（Vega/Vega-Lite） - もうカツ丼はいいよな
データポータルの限界 Googleデータポータル*1はSpreadsheetやGoogle アナリティクス等の様々なデータソースと接続して気軽に表・グラフを含むレポートを作成できる強力なツールだ。しかし、データポータルに標準で用意されていない可視化手法を実現しようとするととたんに困難にぶち当たる。 例えばデータポータルではヒストグラムを作成できない。いやそんなまさかという感じだができないものはできない。 箱ひげ図もダメだし、棒グラフにエラーバーもつけられないし、ヒートマップも描けないし、色と形の両方に変数を割り当てた散布図も描けないし… とまあできないことを並べていくとキリがない。 しかしデータポータルはできる範囲のことをやるだけなら手軽だ。特にデータの探索機能は優れている。いろいろな条件でデータを絞り込みながら、簡単な棒グラフや折れ線グラフ、データテーブルを眺める。それで満足すべきではな
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Excel 2007 でヒストグラムを作成する方法 - 情報科学屋さんを目指す人のメモ（FC2ブログ版）
Rubyでさまざまな確率分布の乱数を生成してヒストグラムを描いてみた - Qiita
[b]屋外の撮影はモニターが見えない！ヒストグラムで明るさを確認する方法！ | のぶログらいくす
［データ分析］ヒストグラムや箱ひげ図で「分布」を可視化 ～ 集団の特徴や外れ値を見つける
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『ヒストグラムの右側にある壁』 ニコン D70 ボディ のクチコミ掲示板
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ヒストグラムと平均線 - Tableau の場合 - データ可視化のアイデア帳
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Pythonで学ぶ初歩からの統計学（ヒストグラムを作るまで） - QuzeeBlog@Hatena
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「デジタル星野写真入門13」階調とヒストグラムだよ - デジタル星野写真撮影記