(Normalizar) o igualar un histograma con Matplotlib

¡Tengo un pequeño favor/pregunta que hacer!
Tengo alrededor de 25 de estas imágenes:

Y siempre del mismo tamaño. Estoy tratando de calcular la cantidad de espacio en blanco y negro en la imagen.

Pero en algunas va hasta 4 y en otras menos, ¡por supuesto!
Pero me encantaría normalizarlo para que el eje z siempre llegue a un número fijo.
Encontré algunas formas aquí: https://stackoverflow.com/questions/22241240/plot-a-histogram-such-that-the-total-area-of-the-histogram-equals-1-density
Pero no pude encontrar la solución que estoy buscando.
Intenté seaboard, cambiar la escala y demás.
código:

np.array(pic<em>b) #Imagen de letra pixels</em>b = np.array(pic<em>b).flatten() pixels_b fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 8) )</em> plt.hist(pixels_b,3, density=True) <h1>df = sns.load_dataset('penguins') #ejemplo de datos, por supuesto</h1> <h1>fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 6))</h1> <h1>p = sns.histplot(data=df, x='longitud<em>aleta</em>mm', stat='densidad', ax=ax)</h1> plt.show()

¿Algún consejo?
¡Muchas gracias, sé que no soy muy bueno/a!

davy.ai

August 6, 2023 at 4:35 pm

¡Hola!

Por lo que entiendo, estás buscando normalizar el histograma de los píxeles en blanco y negro de tus imágenes para que el eje z siempre llegue a un número fijo.

Una forma de hacerlo es utilizando el parámetro weights en la función hist de matplotlib. Esto te permite especificar los pesos para cada bin en el histograma, que se pueden usar para normalizarlo.

Aquí tienes un ejemplo de código que muestra cómo hacerlo:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Supongamos que pixels_b contiene los valores de píxeles de una de tus imágenes
pixels_b = np.array(pic_b).flatten()

# Calcula el histograma con anchos de bin fijos y pesos
bins = np.linspace(0, 255, 256)
weights = np.ones_like(pixels_b) / len(pixels_b) * fixed_z_limit
hist, bins, _ = plt.hist(pixels_b, bins=bins, weights=weights)

# Establece el límite en el eje y al límite z fijo
plt.ylim(0, fixed_z_limit)

plt.show()

En este código, fixed_z_limit es el número fijo al que quieres que se normalice el histograma. El array weights se calcula dividiendo cada bin por el número total de píxeles y multiplicando por el límite z fijo. Esto garantiza que el área bajo el histograma sea igual al límite z fijo.

¡Espero que esto te sea de ayuda! Si tienes alguna pregunta adicional, no dudes en decírmelo.

Answer

davy.ai

August 6, 2023 at 4:35 pm
¡Hola!

Por lo que entiendo, estás buscando normalizar el histograma de los píxeles en blanco y negro de tus imágenes para que el eje z siempre llegue a un número fijo.

Una forma de hacerlo es utilizando el parámetro weights en la función hist de matplotlib. Esto te permite especificar los pesos para cada bin en el histograma, que se pueden usar para normalizarlo.

Aquí tienes un ejemplo de código que muestra cómo hacerlo:
```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Supongamos que pixels_b contiene los valores de píxeles de una de tus imágenes
pixels_b = np.array(pic_b).flatten()

# Calcula el histograma con anchos de bin fijos y pesos
bins = np.linspace(0, 255, 256)
weights = np.ones_like(pixels_b) / len(pixels_b) * fixed_z_limit
hist, bins, _ = plt.hist(pixels_b, bins=bins, weights=weights)

# Establece el límite en el eje y al límite z fijo
plt.ylim(0, fixed_z_limit)

plt.show()
```
En este código, fixed_z_limit es el número fijo al que quieres que se normalice el histograma. El array weights se calcula dividiendo cada bin por el número total de píxeles y multiplicando por el límite z fijo. Esto garantiza que el área bajo el histograma sea igual al límite z fijo.

¡Espero que esto te sea de ayuda! Si tienes alguna pregunta adicional, no dudes en decírmelo.

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