histcounts2

二元直方图bin计数

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语法

[N Xedges Yedges] = histcounts2 (X, Y)

[N Xedges Yedges] = histcounts2 (X, Y, nbins)

[N Xedges Yedges] = histcounts2 (X, Y, Xedges Yedges)

[N Xedges Yedges] = histcounts2 (＿＿＿、名称、值)

[N Xedges Yedges, binX binY] = histcounts2 (＿＿＿）

描述

例子

［N，Xedges，Yedges) = histcounts2 (X, Y）将值划分为X和Y放入2-D容器，并返回容器计数以及每个维度的容器边。的histcounts2函数使用自动分类算法返回选择的覆盖范围内值的统一容器X和Y并揭示其分布的基本形状。

例子

［N，Xedges，Yedges) = histcounts2 (X, Y，nbins）指定在每个维度中使用的容器数量。

例子

［N，Xedges，Yedges) = histcounts2 (X, Y，Xedges，Yedges）分区X和Y装箱，装箱的边由Xedges和Yedges．

N (i, j)重要的价值[X (k), Y (k)]如果Xedges(我)≤X (k)<Xedges (i + 1)和Yedges (j)≤Y (k)<Yedges (j + 1)．每个维度中的最后容器还包括最后(外)边。例如,[X (k), Y (k)]落入我最后一行的箱子Xedges (end-1)≤X (k)≤Xedges(结束)和Yedges(我)≤Y (k)<Yedges (i + 1)．

例子

［N，Xedges，Yedges) = histcounts2 (＿＿＿，名称,值）使用一个或多个指定的附加选项名称,值使用前面语法中的任何输入参数对参数进行配对。例如，可以指定“BinWidth”以及一个二元素向量，用于调整每个维度中容器的宽度。

例子

［N，Xedges，Yedges，binX，binY) = histcounts2 (＿＿＿）也返回索引数组binX和binY，使用任何前面的语法。binX和binY数组的大小是否相同X和Y哪些元素是对应元素的bin索引X和Y．元素的数量(i, j)这个箱子等于nnz (binX = =我& binY = = j)，也就是N (i, j)如果归一化是“数”．

例子

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箱数和箱边

打开生活的脚本

将100对随机数分配到容器中。histcounts2自动选择适当的仓宽以显示数据的底层分布。

x = randn (100 1);y = randn (100 1);[N Xedges Yedges] = histcounts2 (x, y)

N =7×60 0 0 2 0 0 1 2 10 4 0 0 1 4 9 9 5 0 1 4 10 11 5 11 4 6 3 11 10 0 1 2 0 0 10 0 10 10 10 10

Xedges =1×83 -2 -1 0 1 2 3 4

Yedges =1×73 -2 -1 0 1 2 2 3

指定每个维度的容器数量

打开生活的脚本

把10对数字分配到12个箱子里。在x维中指定3个箱子，在y维中指定4个箱子。

X = [1 1 2 3 2 1 1 2 3];Y = [5 6 3 8 9 1 2 7 5 1];n宾斯= [3 4];[N Xedges Yedges] = histcounts2 (x, y, nbins)

N =3×41 0 2 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1

Xedges =1×40.6000 1.4000 2.2000 3.0000

Yedges =1×50 2.3000 4.6000 6.9000 9.2000

指定本边缘

打开生活的脚本

将1000对随机数分配到容器中。用两个向量定义bin边:x维和y维各一个。每个向量中的第一个元素指定了第一个箱子的第一条边，最后一个元素是最后一个箱子的最后一条边。

x = randn (1000 1);y = randn (1000 1);Xedges = 5;Yedges = [-5 -4 -2 -1 -0.5 0 0.5 1 2 4 5];N = histcounts2 (x, y, Xedges Yedges)

N =10×100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 5 5 3 5 1 2 0 0 0 2 19日23日29日25日26日20 5 0 0 10 36 51 59 71 54 46 10 0 0 7 43 46 79 64 60 46 9 0 0 3 12 18 21 23 19 9 6 0 0 0 8 5 3 2 2 2 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

归一化本计数

打开生活的脚本

将1000对随机数分配到容器中。指定归一化作为“概率”将容器计数标准化，以便总和(N (:))是1．也就是说，每个箱子计数表示一个观察到的物品落入该箱子的概率。

x = randn (1000 1);y = randn (1000 1);[N Xedges Yedges] = histcounts2 (x, y, 6日“归一化”，“概率”）

N =6×600 0.0020 0.0020 00 0 0.0110 0.0320 0.0260 0.0070 0.0010 0.0010 0.0260 0.1410 0.1750 0.0430 0.0060 0 0.0360 0.1620 0.1940 0.0370 0.0040 0 0.0040 0.0300 0.0370 0.0100 0.0010 0 0.0030 0.0040 0.0040 0.0010

Xedges =1×7-4.0000 -2.7000 -1.4000 -0.1000 1.2000 2.5000 3.8000

Yedges =1×7-4.0000 -2.7000 -1.4000 -0.1000 1.2000 2.5000 3.8000

确定本位置

打开生活的脚本

在-10和10之间分配1000个随机整数对到bins，并指定BinMethod作为“整数”使用以整数为中心的单位宽度容器。指定五个输出histcounts2返回表示数据所在容器位置的向量。

x =兰迪([10]-10年,1000年,1);y =兰迪([10]-10年,1000,1);[N Xedges Yedges, binX binY] = histcounts2 (x, y,“BinMethod”，“整数”）;

确定值所在的容器(x (3), (3))落入。

[x (3), (3))

ans =1×28 10

bin = [binX(3) binY(3)]

本=1×23 21

输入参数

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`X, Y`- - - - - -要在多个容器中分发的数据(作为单独的参数)
向量|矩阵|多维数组

分布在容器中的数据，指定为向量、矩阵或多维数组的单独参数。X和Y必须有相同的尺寸。

对应的元素X和Y指定x和y二维数据点的坐标，[X (k), Y (k)]．的数据类型X和Y可以是不同的。

histcounts2忽略所有南值。同样的,histcounts2忽略了正和负值，除非容器边明确指定正或负作为仓边。

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|逻辑

`nbins`- - - - - -每个维度的容器数量
标量|向量

每个维度中的容器数，指定为正标量整数或正整数的二元素向量。如果没有指定nbins,然后histcounts2根据里面的值自动计算要使用多少个箱子X和Y：

如果nbins是标量吗histcounts2在每个维度中使用这么多的容器。
如果nbins是向量吗nbins (1)属性中容器的数量x尺寸和nbins (2)属性中容器的数量y维度。

例子:[N,Xedges,Yedges] = histcounts2(X,Y，[15 20])使用了15个垃圾桶x-dimension和20个箱子y维度。

`Xedges`- - - - - -本的边缘x维
向量

本的边缘x-dimension，指定为向量。Xedges (1)第一个箱子的第一条边在吗x维度,Xedges(结束)是最后一个箱子的外缘。

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|逻辑

`Yedges`- - - - - -本的边缘y维
向量

本的边缘y-dimension，指定为向量。Yedges (1)第一个箱子的第一条边在吗y维度,Yedges(结束)是最后一个箱子的外缘。

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|逻辑

名称-值参数

指定可选的逗号分隔的对名称,值参数。的名字参数名和价值为对应值。的名字必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家．

例子:[N Xedges Yedges] = histcounts2 (X, Y,“正常化”,“概率”)使垃圾箱计数正常N,这样总和(N)是1。

`BinMethod`- - - - - -装箱算法
`“汽车”`(默认)|`“斯科特。”`|`“fd”`|`“整数”`

bining算法，指定为该表中的一个值。

价值	描述
`“汽车”`	默认的`“汽车”`算法选择一个仓宽来覆盖数据范围，并揭示底层分布的形状。
`“斯科特。”`	当数据接近共同正态分布时，斯科特规则是最优的。这个规则也适用于大多数其他发行版。它用的是`[3.5 性病(X(:)) 元素个数(X) ^(1/4), 3.5 性病(Y(:)) 元素个数(Y) ^ (1/4)`．
`“fd”`	Freedman-Diaconis规则对数据中的异常值不太敏感，可能更适合于重尾分布的数据。它用的是`[2 差(X(:)) 元素个数(X) ^(1/4), 2 差(Y(:)) 元素个数(Y) ^ (1/4)`,在那里`位差`是四分位区间。
`“整数”`	整数规则对于整数数据很有用，因为它创建了以整数对为中心的容器。它为每个维度使用1的仓宽，并将仓边放置在整数中间。为了避免意外创建过多的容器，您可以使用此规则创建1024个容器的限制(2¹⁰)．如果任意维度的数据范围大于1024，则整数规则将使用更宽的容器。

histcounts2并不总是使用这些精确的公式来选择箱子的数量。有时会稍微调整桶的数量，使桶的边缘落在“好的”数字上。

例子:[N Xedges Yedges] = histcounts2 (X, Y,“BinMethod”、“整数”)使用以整数对为中心的2-D容器。

`BinWidth`- - - - - -每个维度的箱子宽度
向量

每个维度上箱子的宽度，指定为正整数的二元向量，[xWidth yWidth]．

如果您指定BinWidth,然后histcounts2最多可以使用1024个箱子(2¹⁰)沿每个维度。如果指定的仓宽需要更多的仓，则histcounts2使用与最大箱数相对应的较大箱宽。

例子:[N,Xedges,Yedges] = histcounts2(X,Y，'BinWidth'，[5 10])使用有尺寸的垃圾桶5在x尺寸和大小10在y维度。

`XBinLimits`- - - - - -本限制在x维
双元素向量

本限制在x-维，指定为二元向量，[xbmin, xbmax]．的第一个和最后一个箱子边x维度。

此选项仅对垃圾箱限制范围内的数据进行分类，X > = X < = xbmax xbmin &．

`YBinLimits`- - - - - -本限制在y维
双元素向量

本限制在y-维，指定为二元向量，[ybmin, ybmax]．的第一个和最后一个箱子边y维度。

此选项仅对垃圾箱限制范围内的数据进行分类，Y > = ybmin & Y < = ybmax．

`归一化`- - - - - -类型的标准化
`“数”`(默认)|`“概率”`|`“countdensity”`|`“pdf”`|`“cumcount”`|`“提供”`

规格化的类型，指定为该表中的一个值。对于每一个本我：

$v_{我}$ 为bin值。
$c_{我}$ 是容器中元素的数量。
${一个}_{我} ＝ w_{x 我} \cdot w_{y 我}$ 每个箱子的面积，是用x和y本宽度。
$N$ 是输入数据中元素的数量。如果数据包含，该值可以大于被装箱的数据南值，或者如果某些数据位于容器限制之外。

价值	本值	笔记
`“数”`(默认)	$v_{我} ＝ c_{我}$	计数或观察的频率。箱值之和小于或等于`元素个数(X)`和`元素个数(y)`．总和小于`元素个数(X)`仅当一些输入数据没有包含在容器中时。
`“countdensity”`	$v_{我} ＝ \frac{c_{我}}{{一个}_{我}}$	计数或频率按箱的面积缩放。 (N值*容器面积)的容器体积之和小于或等于`元素个数(X)`和`元素个数(Y)`．
`“cumcount”`	$v_{我} ＝ \sum_{j ＝ 1}^{我} c_{j}$	累计计数。每个箱子的值是在每个箱子和所有之前的箱子中观察到的累积数量x和y维度。 `N(结束,结束)`是小于还是等于`元素个数(X)`和`元素个数(Y)`．
`“概率”`	$v_{我} ＝ \frac{c_{我}}{N}$	相对概率。 `总和(N (:))`是小于还是等于`1`．
`“pdf”`	$v_{我} ＝ \frac{c_{我}}{N \cdot {一个}_{我}}$	概率密度函数估计。 (N值*容器面积)的容器体积之和小于或等于`1`．
`“提供”`	$v_{我} ＝ \sum_{j ＝ 1}^{我} \frac{c_{j}}{N}$	累积密度函数估计。 `N(结束,结束)`是小于还是等于`1`．

例子:[N Xedges Yedges] = histcounts2 (X, Y,“正常化”,“pdf”)bin数据使用概率密度函数估计X和Y．

输出参数

全部折叠

`N`——本计数
数组

Bin计数，作为数字数组返回。

中不同编号的容器的容器包含方案N，以及它们的相对方向x设在和y设在,

例如,(1,1)Bin包括落在每个维度的第一条边上的值，右下角的最后一个Bin包括落在其任何边上的值。

`Xedges`-仓边插入x维
向量

本的边缘x-dimension，返回为向量。Xedges (1)第一个仓边在吗x尺寸和Xedges(结束)是最后一个箱边。

`Yedges`-仓边插入y维
向量

本的边缘y-dimension，返回为向量。Yedges (1)第一个仓边在吗y尺寸和Yedges(结束)是最后一个箱边。

`binX`- Bin索引x维
数组

本指数x-dimension，返回为大小相同的数字数组X．对应的元素binX和binY描述哪个编号的容器包含相应的值X和Y．的值0在binX或binY指示不属于任何容器的元素(例如南值)。

例如,binX (1)和binY (1)描述该值的容器位置[X (1), Y (1)]．

`binY`- Bin索引y维
数组

本指数y-dimension，返回为大小相同的数字数组Y．对应的元素binX和binY描述哪个编号的容器包含相应的值X和Y．的值0在binX或binY指示不属于任何容器的元素(例如南值)。

例如,binX (1)和binY (1)描述该值的容器位置[X (1), Y (1)]．

扩展功能

C / c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

使用注意事项及限制:

代码生成不支持此函数的稀疏矩阵输入。金宝app
如果不提供容器边，那么代码生成可能需要可变大小的数组和动态内存分配。

线程环境
使用MATLAB®在后台运行代码`backgroundPool`或使用并行计算工具箱™加速代码`ThreadPool`．

这个函数完全支持基于线程的环境。金宝app有关更多信息，请参见在线程环境中运行MATLAB函数．

另请参阅

介绍了R2015b

histcounts2

语法

描述

例子

箱数和箱边

指定每个维度的容器数量

指定本边缘

归一化本计数

确定本位置

输入参数

`X, Y`- - - - - -要在多个容器中分发的数据(作为单独的参数)
向量|矩阵|多维数组

`nbins`- - - - - -每个维度的容器数量
标量|向量

`Xedges`- - - - - -本的边缘x维
向量

`Yedges`- - - - - -本的边缘y维
向量

名称-值参数

`BinMethod`- - - - - -装箱算法
`“汽车”`(默认)|`“斯科特。”`|`“fd”`|`“整数”`

`BinWidth`- - - - - -每个维度的箱子宽度
向量

`XBinLimits`- - - - - -本限制在x维
双元素向量

`YBinLimits`- - - - - -本限制在y维
双元素向量

`归一化`- - - - - -类型的标准化
`“数”`(默认)|`“概率”`|`“countdensity”`|`“pdf”`|`“cumcount”`|`“提供”`

输出参数

`N`——本计数
数组

`Xedges`-仓边插入x维
向量

`Yedges`-仓边插入y维
向量

`binX`- Bin索引x维
数组

`binY`- Bin索引y维
数组

扩展功能

C / c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

线程环境
使用MATLAB®在后台运行代码`backgroundPool`或使用并行计算工具箱™加速代码`ThreadPool`．

另请参阅

MATLAB的文档

金宝app

介绍基于MATLAB的深度学习

histcounts2

语法

描述

例子

箱数和箱边

指定每个维度的容器数量

指定本边缘

归一化本计数

确定本位置

输入参数

X, Y- - - - - -要在多个容器中分发的数据(作为单独的参数)向量|矩阵|多维数组

nbins- - - - - -每个维度的容器数量标量|向量

Xedges- - - - - -本的边缘x维向量

Yedges- - - - - -本的边缘y维向量

名称-值参数

BinMethod- - - - - -装箱算法“汽车”(默认)|“斯科特。”|“fd”|“整数”

BinWidth- - - - - -每个维度的箱子宽度向量

XBinLimits- - - - - -本限制在x维双元素向量

YBinLimits- - - - - -本限制在y维双元素向量

归一化- - - - - -类型的标准化“数”(默认)|“概率”|“countdensity”|“pdf”|“cumcount”|“提供”

输出参数

N——本计数数组

Xedges-仓边插入x维向量

Yedges-仓边插入y维向量

binX- Bin索引x维数组

binY- Bin索引y维数组

扩展功能

C / c++代码生成使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

线程环境使用MATLAB®在后台运行代码backgroundPool或使用并行计算工具箱™加速代码ThreadPool．

另请参阅

MATLAB的文档

金宝app

介绍基于MATLAB的深度学习

`X, Y`- - - - - -要在多个容器中分发的数据(作为单独的参数)
向量|矩阵|多维数组

`nbins`- - - - - -每个维度的容器数量
标量|向量

`Xedges`- - - - - -本的边缘x维
向量

`Yedges`- - - - - -本的边缘y维
向量

`BinMethod`- - - - - -装箱算法
`“汽车”`(默认)|`“斯科特。”`|`“fd”`|`“整数”`

`BinWidth`- - - - - -每个维度的箱子宽度
向量

`XBinLimits`- - - - - -本限制在x维
双元素向量

`YBinLimits`- - - - - -本限制在y维
双元素向量

`归一化`- - - - - -类型的标准化
`“数”`(默认)|`“概率”`|`“countdensity”`|`“pdf”`|`“cumcount”`|`“提供”`

`N`——本计数
数组

`Xedges`-仓边插入x维
向量

`Yedges`-仓边插入y维
向量

`binX`- Bin索引x维
数组

`binY`- Bin索引y维
数组

C / c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

线程环境
使用MATLAB®在后台运行代码`backgroundPool`或使用并行计算工具箱™加速代码`ThreadPool`．