Elasticsearch
Histogramfacet似乎不支持all_terms = true(即:即使count = 0,也返回facetvalue / bucket)
这样对吗?
是的,这是正确的。但是,如果您不使用相关性对结果进行排序,则可以将查询移至顶层filter
元素,然后置于match_all
顶层query
元素中。例如,对于以下请求,将返回两个直方图-
一个直方图仅包含与查询相对应的元素,另一个直方图用于整个索引:
{
"query": {
"match_all": {}
},
"filter": {
// filter goes here
},
"facets": {
"histo_all": {
"histogram": {
"field": "my_field"
}
},
"histo": {
"histogram": {
"field": "my_field"
},
"facet_filter": {
// same filter from top-level filter goes here
}
}
}
}
$config = ['path' => './tests']; $fileObject = new \Vtiful\Kernel\Excel($config); $fileObject = $fileObject->fileName('tutorial.xlsx'); $fileHandle = $fileObject->getHandle(); $chart = new \Vtif
目标 在本章中,我们将学习查找和绘制2D直方图。这将在以后的章节中有所帮助。 介绍 在第一篇文章中,我们计算并绘制了一维直方图。 之所以称为一维,是因为我们仅考虑一个特征,即像素的灰度强度值。 但是在二维直方图中,您要考虑两个特征。 通常,它用于查找颜色直方图,其中两个特征是每个像素的色相和饱和度值。 已经有一个python示例(samples / python / color_histogram
目标 在本节中, 我们将学习直方图均衡化的概念,并利用它来提高图像的对比度。 理论 考虑这样一个图像,它的像素值仅局限于某个特定的值范围。例如,较亮的图像将把所有像素限制在高值上。但是一幅好的图像会有来自图像所有区域的像素。因此,您需要将这个直方图拉伸到两端(如下图所示,来自wikipedia),这就是直方图均衡化的作用(简单来说)。这通常会提高图像的对比度。 我建议您阅读直方图均衡化上的Wiki
问题内容: 我有这段代码可以生成直方图,标识出三种类型的字段。“低”,“中”和“高”: 产生这个: 如何在其中获得三种不同颜色的图例? 问题答案: 您需要自己创建图例。为此,创建一些未在图中显示的矩形(所谓的代理艺术家)。 完整的例子:
目标 在本章中,我们将学习直方图反投影。 理论 这是由Michael J. Swain和Dana H. Ballard在他们的论文《通过颜色直方图索引》中提出的。 用简单的话说是什么意思?它用于图像分割或在图像中查找感兴趣的对象。简而言之,它创建的图像大小与输入图像相同(但只有一个通道),其中每个像素对应于该像素属于我们物体的概率。用更简单的话来说,与其余部分相比,输出图像将在可能有对象的区域具有
直方图(Histogram),又称质量分布图,它是一种条形图的一种,由一系列高度不等的纵向线段来表示数据分布的情况。 直方图的横轴表示数据类型,纵轴表示分布情况。 首先,我们需要了解柱状图和直方图的区别。直方图用于概率分布,它显示了一组数值序列在给定的数值范围内出现的概率;而柱状图则用于展示各个类别的频数。 例如,我们对某工厂的员工年龄做直方图统计,首先我们要统计出每一位员工的年龄,然后设定一个