Python错误集锦:pyplot.hist()绘制直方图时提示:ValueError: x must have 2 or fewer dimensions

该博客主要介绍了在使用matplotlib的pyplot.hist()函数绘制直方图时遇到的错误:ValueError:xmusthave2orfewerdimensions。错误原因是传入的numpy数组维度超过了2。解决方法是将三维数组拆分为多个二维数组,分别绘制直方图。示例代码展示了如何拆分并绘制每个二维数组的直方图。

原文链接:http://www.juzicode.com/archives/3139

 

错误提示:

pyplot.hist()绘制直方图时提示:ValueError: x must have 2 or fewer dimensions

#juzicode.com,#VX:桔子code
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc('font',family='Youyuan',size='9')
plt.rc('axes',unicode_minus='False')

a = np.random.randn(2000,2,3)
print('a.shape=',a.shape)
plt.hist(a,bins=50)
plt.title('正态分布 by桔子code')
plt.show()
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-60-e1963ebdf16f> in <module>
      7 a = np.random.randn(2000,2,3)
      8 print('a.shape=',a.shape)
----> 9 plt.hist(a,bins=50)
     10 plt.title('正态分布 by桔子code')
     11 plt.show()

d:\python\python38\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py in hist(x, bins, range, densi
### 使用 `matplotlib.pyplot.hist` 绘制 RGB 三通道图像直方图 为了使用 `matplotlib.pyplot.hist()` 函数绘制 RGB 图像的三通道直方图,可以通过分离图像的颜色通道并分别应用该函数来完成。下面展示了具体方法: #### 导入必要的库 ```python import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt ``` #### 加载图片并与Matplotlib兼容 由于 OpenCV 默认加载的是 BGR 而不是 RGB 格式的图像,在显示或处理之前应当转换色彩空间。 ```python image = cv2.imread('path_to_image.jpg') rgb_img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) ``` #### 提取各颜色通道的数据 通过 NumPy 的切片操作轻松获取各个颜色通道的信息。 ```python red_channel = rgb_img[:, :, 0].flatten() green_channel = rgb_img[:, :, 1].flatten() blue_channel = rgb_img[:, :, 2].flatten() ``` #### 创建子图布局用于展示不同通道的结果 创建一个包含多个轴对象的图形窗口以便于比较不同的直方图。 ```python fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5)) color_channels = ['Red', 'Green', 'Blue'] channels_data = [red_channel, green_channel, blue_channel] for ax, channel_name, data in zip(axs, color_channels, channels_data): ax.hist(data, bins=256, range=[0, 256], density=True, alpha=0.75, color=channel_name.lower()) ax.set_title(f'{channel_name} Channel Histogram') ax.set_xlim([0, 256]) plt.tight_layout() plt.show() ``` 这种方法利用了 `pyplot.hist()` 来代替 `cv2.calcHist()` 进行直方图统计,并且能够直观地显示出每个颜色分量在整个图像中的分布情况[^2]。
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