matplotlib.pyplot.hist与cv2.calcHist 绘制直方图
matplotlib.pyplot.hist
matplotlib.pyplot.hist(x, bins=None, range=None, density=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype='bar', align='mid', orientation='vertical', rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False, *, data=None, **kwargs)
3.1 X：是用来绘制图形的数据，即x轴的数据
3.2 bins：可以为整数，也可以为一个序列（比如list）
（1） 当bin为整数时，则等于柱子的个数，有bin + 1个边。
（2）当bin为sequence时，即给定了每个柱子的边界值，柱子个数等于len(sequence) - 1，每个区间，为前闭后开（[)）,但是最后一个区间为前后闭,如bin = [1, 2, 3, 4]，则区间分别为[1,2), [2,3),[3,4]
3.2 bins：可以为整数，也可以为一个序列（比如list）
（1） 当bin为整数时，则等于柱子的个数，有bin + 1个边。
（2）当bin为sequence时，即给定了每个柱子的边界值，柱子个数等于len(sequence) - 1，每个区间，为前闭后开（[)）,但是最后一个区间为前后闭,如bin = [1, 2, 3, 4]，则区间分别为[1,2), [2,3),[3,4]
（3）在Numpy >= 1.11时，bin可以为string， 'auto', 'sturges', 'fd','doane', 'scott', 'rice', 'sturges' or 'sqrt'
range: 为bin的最小值和最大值显示区间，但是当bin为sequence时，不起作用，即只对bin=int时起作用。
3.3 edgecolor：是柱子边界的颜色。
3.4 facecolor： 是柱子的颜色。
3.5 color：是柱子的颜色，color和facecolor指定一个即可，如果两者都指定，则color不起作用，而facecolor起作用。且默认颜色为蓝色。
3.6 range: 即对做hist的x的范围进行限定，默认的range=(x.min(), x.max())
range: 为bin的最小值和最大值显示区间，但是当bin为sequence时，不起作用，即只对bin=int时起作用。
3.3 edgecolor：是柱子边界的颜色。
3.4 facecolor： 是柱子的颜色。
3.5 color：是柱子的颜色，color和facecolor指定一个即可，如果两者都指定，则color不起作用，而facecolor起作用。且默认颜色为蓝色。
3.6 range: 即对做hist的x的范围进行限定，默认的range=(x.min(), x.max())
3.7 density： 返回数组值的第一个值是以频数展（density=False）示还是频率(density = True)展示。当以频率进行展示时，the counts normalized to form a probability density，即频数被均一化成概率密度形式，柱状图下面的面积为1，公式为频数（count） / (观测总数 * bin的宽度),如果 stacked也=True，则柱状图不被均一化为1.
3.8 histtype：柱子的格式，有'bar', 'barstacked', 'step', 'stepfilled'种，bar为默认参数（为传统的bar格式）， barstacked 也为bar格式，当数据为1个时，和bar结果一样，当数据为多个时，则进行垂直堆叠，step：为线状的lineplot，类似于没有填充，stepfilled则有填充，和bar效果一致。
3.9 align：align : {'left', 'mid', 'right'}, optional
Controls how the histogram is plotted.
3.10 log : bool，默认False,即y坐标轴是否选择指数刻度
3.11 stacked: bool，默认为False，是否为堆积状图,如图所示，其中a和b数据最高值均为0.4左右，只是堆积在一起，就会把第一个数据a给相对缩小。
3.12 orientation 柱子的方向，垂直（vertical， 默认）和水平（horizontal）
3.13 rwidth 柱子的相对宽度
3.14 label 数据的标签，用于展示图例时使用。
3.15 bottom ：是指基线的每个bin的相对位置，默认在0.0的位置，即不做任何上下偏移，当作偏移时，可以使bottom的值不为0.0
3.16 cumulative ：是指结果中是否以累积频数或频率进行展示，默认是不以频率或频数进行展示，即展示各个bin上频数或频率。
返回值为一个包含3个元素的tuple
第一个值：每个bin的频率（density = True）或频数（density= False）
第二个值：所有bin的边界值，值的个数为bin_num + 1
可以利用第一和第二返回值进行绘制曲线拟合
第三个值：图形的对象。Patches <a list of 2 Lists of Patches objects>
第一个值：每个bin的频率（density = True）或频数（density= False）
第二个值：所有bin的边界值，值的个数为bin_num + 1
可以利用第一和第二返回值进行绘制曲线拟合
第三个值：图形的对象。Patches <a list of 2 Lists of Patches objects>
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Fixing random state for reproducibility np.random.seed(19680801) mu, sigma = 100, 15 x = mu + sigma * np.random.randn(10000) # the histogram of the data n, bins, patches = plt.hist(x, 50, density=True, facecolor='g', alpha=0.75) plt.xlabel('Smarts') plt.ylabel('Probability') plt.title('Histogram of IQ') plt.text(60, .025, r'$\mu=100,\ \sigma=15$') plt.xlim(40, 160) plt.ylim(0, 0.03) plt.grid(True) plt.show()
cv2.calcHist()
cv2.calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges) images: 原图像图像格式为 uint8 或 float32。当传入函数时应 用中括号 [] 括来例如[img] channels: 同样用中括号括来它会告函数我们统计这幅图像的直方图。如果入图像是灰度图它的值就是[0]如果是彩色图像的传入的参数可以是 [0][1][2] 它们分别对应着 BGR。 mask: 掩模图像。统计整幅图像的直方图就把它为 None。但是如果你想统计图像某一分的直方图的你就制作一个掩模图像并使用它。 histSize:BIN 的数目。也应用中括号括来 ranges: 像素值范围常为 [0256]
