柱状图

直方图的阴谋

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描述

直方图是一种酒吧情节为数值数据组数据进垃圾箱。在您创建一个柱状图直方图的对象,您可以修改方面通过改变其属性值。这是特别有用的快速修改箱子的属性或更改显示。

创建

语法

直方图(X)

直方图(X, nbins)

直方图(X,边缘)

直方图(BinEdges,边缘,BinCounts,计数)

直方图(C)

直方图(C类)

直方图(类别,类别,BinCounts,计数)

柱状图(___、名称、值)

直方图(ax,___)

h =直方图(___)

描述

例子

柱状图(X)创建一个直方图的情节X。的柱状图函数使用一个自动装箱算法返回垃圾箱与统一的宽度,选择封面元素的范围X并揭示底层的形状分布。柱状图显示箱等矩形,每个矩形的高度指示元素本的数量。

例子

柱状图(X,nbins)使用指定的垃圾箱标量的数量,nbins。

例子

柱状图(X,边缘)排序X与本垃圾箱边指定的向量,边缘。每一本包括左边缘,但不包括右边缘,除了最后本包括边缘。

直方图(“BinEdges”,边缘“BinCounts”,计数)手动指定本边缘和相关本计数。柱状图情节指定本装箱数量,不做任何数据。

例子

柱状图(C),在那里C是一系列直言,情节直方图与每个类别的酒吧C。

柱状图(C,类别)情节只有指定的类别的子集类别。

直方图(“类别”,类别“BinCounts”,计数)手动指定类别和相关本计数。柱状图情节指定本装箱数量,不做任何数据。

例子

柱状图(___,名称,值)与一个或多个指定附加选项名称,值对参数使用任何以前的语法。例如,您可以指定“BinWidth”和一个标量调整箱子的宽度,或“归一化”使用有效的选项(“数”,“概率”,“countdensity”,“pdf”,“cumcount”,或“提供”)使用不同类型的正常化。一个属性列表,看到直方图特性。

柱状图(斧头,___)情节到指定的轴斧头而不是到当前轴(gca)。的选项斧头可以先于任何输入参数组合的以前的语法。

例子

h=直方图(___)返回一个柱状图对象。使用此检查和调整直方图的属性。一个属性列表,看到直方图特性。

输入参数

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`X`- - - - - -数据分发垃圾箱中
向量|矩阵|多维数组

数据分发在垃圾箱中,指定为一个向量,矩阵,或多维数组。如果X不是一个向量,那么柱状图把它当作一个列向量,X (:),情节一个直方图。

柱状图忽略所有南和NaT值。同样的,柱状图忽略了正和负值,除非本边缘显式地指定正或负作为一个本边缘。虽然南,NaT,正,负价值观通常不是策划,他们仍然包含在归一化计算,包括数据元素的总数,等“概率”。

请注意

如果X包含整数类型的int64或uint64更大比flintmax,那么建议您显式地指定直方图本边缘。柱状图使用双精度自动垃圾箱的输入数据,缺乏精度整数数字大于flintmax。

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

`C`- - - - - -分类数据
分类数组

分类数据,指定为一个分类数组。柱状图没有情节未定义的分类值。然而,未定义的分类值仍包括在归一化计算,包括数据元素的总数,等“概率”。

数据类型:分类

`nbins`- - - - - -数量的垃圾箱
正整数

箱子数量,指定为一个正整数。如果你不指定nbins,然后柱状图自动计算有多少箱子使用基于中的值X。

例子:直方图(X, 15)创建一个直方图与15箱。

`边缘`- - - - - -本边缘
向量

本边缘,指定为一个向量。边(1)是第一本的左边缘,边(结束)的右边缘是最后一本。

的值X(我)是在kth本如果边(k)≤X(我)<边(k + 1)。最后本还包括正确的垃圾箱边,所以它包含X(我)如果边(end-1)≤X(我)≤边(结束)。

对于日期时间和持续时间数据,边缘必须是一个datetime或持续时间向量单调递增的顺序。

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

`类别`- - - - - -类别包括在直方图
单元阵列的特征向量|分类数组|字符串数组

请注意

此选项只适用于分类直方图。

类别包含在直方图中,指定为一个单元阵列的特征向量,直言数组,数组或字符串。

如果您指定一个输入分类数组C,那么在默认情况下,柱状图为每个类别中情节酒吧C。在这种情况下,使用类别指定一个独特的类别的子集。
如果您指定本计数类别指定相关的直方图的类别名称。

例子:h =直方图(C,{“大”、“小”})情节只有分类数据的类别“大”和“小”。

例子:直方图(“类别”,{‘是的’,‘不’,‘也许’},“BinCounts”, [22 18 3])块的直方图,三类本数量有关。

例子:h.Categories查询在直方图对象的类别h。

数据类型:细胞|分类|字符串

`计数`- - - - - -本计算
向量

本数量,指定为一个向量。使用该输入通过本计数柱状图当本数量分别进行计算,你不希望柱状图做任何数据装箱。

的长度计数必须等于垃圾箱的数量。

数字直方图,垃圾箱的数量长度(边缘)1。
直言直方图,垃圾箱的数量等于类别的数量。

例子:直方图(BinEdges, 2:2, BinCounts, [5 8 15 9])

例子:直方图(“类别”,{‘是的’,‘不’,‘也许’},“BinCounts”, [22 18 3])

`斧头`- - - - - -目标轴
`轴`对象|`PolarAxes`对象

目标轴,指定为一个轴对象或一个PolarAxes对象。如果你不指定轴如果当前轴笛卡尔轴,然后柱状图函数使用当前轴(gca)。绘制成极轴,指定PolarAxes对象作为第一个输入参数或使用polarhistogram函数。

名称-值参数

指定可选的双参数作为Name1 = Value1,…,以=家,在那里的名字参数名称和吗价值相应的价值。名称-值参数必须出现在其他参数,但对的顺序无关紧要。

R2021a之前,用逗号来分隔每一个名称和值,并附上的名字在报价。

例子:直方图(X, BinWidth, 5)

直方图的属性列在这里只是一个子集。一个完整的列表,请参阅直方图特性。

`BarWidth`- - - - - -绝对棒的相对宽度
`0.9`(默认)|标量范围内`[0,1]`

请注意

此选项只适用于分类数据的直方图。

绝对的相对宽度酒吧、指定为一个标量值的范围[0,1]。使用这个属性来控制的分离直言酒吧内的直方图。默认值是0.9,这意味着禁止宽度是90%的空间前一栏下栏,与5%的空间。

如果你设定这个属性1,然后相邻酒吧联系。

例子:0.5

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

`BinLimits`- - - - - -本限制
双元素向量

本限制,指定为一个双元素向量,[bmin, bmax]。这个选项块直方图使用输入数组中的值,X,介于bmin和bmax包容性。也就是说,X (X > = bmin & < = bmax)。

这个选项不适用于分类数据的直方图。

例子:直方图(X,“BinLimits”, [1, 10])块直方图只使用的值X之间的是1和10包容性。

`BinLimitsMode`- - - - - -选择模式为本的限制
`“汽车”`(默认)|`“手动”`

选择模式为本限制,指定为“汽车”或“手动”。默认值是“汽车”,所以本限制自动调整数据。

如果您显式地指定BinLimits或BinEdges,然后BinLimitsMode自动设置为“手动”。在这种情况下,指定BinLimitsMode作为“汽车”重新调节本限制数据。

这个选项不适用于分类数据的直方图。

`BinMethod`- - - - - -装箱算法
`“汽车”`(默认)|`“斯科特。”`|`“fd”`|`“整数”`|`斯特奇斯的`|`“√”`|……

装箱算法,在这个表指定为一个值。

价值	描述
`“汽车”`	默认的`“汽车”`算法选择本宽度的数据范围,揭示潜在分布的形状。
`“斯科特。”`	斯科特的规则是最优的,如果数据是接近正态分布。这条规则是适合大多数其他发行版,。它使用一个本的宽度`3.5 性病(X(:)) 元素个数(X) ^ (1/3)`。
`“fd”`	Freedman-Diaconis规则对数据中离群值不敏感,,可能更适合数据和重尾分布。它使用一个本的宽度`2 差(X(:)) 元素个数(X) ^ (1/3)`,在那里`位差`四分位范围的`X`。
`“整数”`	整数与整数数据规则是有用的,因为它创造了一个本为每一个整数。它使用一个本的宽度1和地方本边缘介于整数。为了避免意外地创建太多的垃圾箱,您可以使用这个规则来创建一个限制65536箱(2¹⁶)。如果数据范围大于65536,那么整数使用广泛的垃圾箱而不是规则。请注意 `“整数”`不支持dateti金宝appme或持续时间数据。
`斯特奇斯的`	斯特奇斯的流行是由于它的简单规则。它选择的箱子数量`装天花板(1 + log2(元素个数(X)))`。
`“√”`	√规则是广泛应用于其他软件包。它选择的箱子数量`装天花板(√元素个数(X)))`。

柱状图并不总是选择使用这些箱子的数量准确的公式。有时垃圾箱的数量略有调整,这样本边落在“好”的数字。

datetime数据,本方法可以其中一个单位的时间:

`“第二”`	`“月”`
`“一分钟”`	`“季”`
`“小时”`	`“年”`
`“天”`	`“十年”`
`“周”`	`“世纪”`

对于持续时间数据,本方法可以其中一个单位的时间:

`“第二”`	`“天”`
`“一分钟”`	`“年”`
`“小时”`

如果您指定BinMethoddatetime或持续时间数据柱状图最多可以使用65536箱(或2¹⁶)。如果指定的本需要更多的垃圾箱,持续时间柱状图使用一个大本宽度对应于容器的最大数量。

这个选项不适用于分类数据的直方图。

请注意

如果你设置BinLimits,NumBins,BinEdges,或BinWidth财产,那么BinMethod属性设置为“手动”。

例子:直方图(X,“BinMethod”、“整数”)创建一个直方图箱集中在整数。

`BinWidth`- - - - - -箱子的宽度
标量

箱子的宽度,指定为一个标量。当你指定BinWidth,然后柱状图最多可以使用65536箱(或2¹⁶)。如果指定的宽度需要更多的垃圾箱,然后柱状图使用一个大本宽度对应于容器的最大数量。

日期时间和持续时间数据的价值“BinWidth”可以是一个标量时间或日历时间。

这个选项不适用于分类数据的直方图。

例子:直方图(X, BinWidth, 5)使用箱子的宽度5。

`DisplayOrder`- - - - - -目录显示顺序
`“数据”`(默认)|`“提升”`|`“下”`

目录显示订单,指定为“提升”,“下”,或“数据”。与“提升”或“下”,增加或减少的直方图显示栏的高度。默认的“数据”值使用类别顺序输入数据,C。

此选项仅适用于分类数据。

`DisplayStyle`- - - - - -直方图显示风格
`“酒吧”`(默认)|`“楼梯”`

直方图显示风格,指定为“酒吧”或“楼梯”。指定“楼梯”显示一个梯级的情节,显示直方图没有填充内部的轮廓。

的默认值“酒吧”显示一个直方图条情节。

例子:直方图(X,“DisplayStyle”、“楼梯”)直方图的情节大纲。

`EdgeAlpha`- - - - - -透明边缘直方图的酒吧
`1`(默认)|标量值之间`0`和`1`包容

透明度的直方图条边缘,指定为一个标量值之间0和1包容性。的值1意味着完全不透明,0意味着完全透明的(看不见的)。

例子:直方图(X, EdgeAlpha, 0.5)创建一个边缘直方图的情节与半透明的酒吧。

`EdgeColor`- - - - - -直方图边缘颜色
`(0 0 0)`或黑色(默认)|`“没有”`|`“汽车”`|RGB值|十六进制颜色代码|颜色名称

直方图边缘颜色,指定这些值之一:

“没有”——边缘并不吸引。
“汽车”——每条边的颜色是自动选择的。

RGB值、十六进制颜色代码或颜色名称——边缘使用指定的颜色。

RGB三胞胎和十六进制颜色代码可用于指定自定义颜色。

一个RGB值三元素行向量的元素指定强度的红色,绿色和蓝色的组件的颜色。强度必须在范围内[0,1];例如,(0.4 0.6 0.7)。
十六进制颜色代码是一个特征向量或一个字符串标量,始于一个散列符号(#)后面跟着三个月或六个十六进制数字,它的范围可以从0来F。的值是不区分大小写的。因此,颜色代码“# FF8800”,“# ff8800”,“# F80”,“# f80”是等价的。

或者,您可以指定一些常见颜色的名字。此表列出了命名颜色选项,相当于RGB三胞胎,十六进制颜色代码。

颜色名称	短名称	RGB值	十六进制颜色代码
`“红色”`	`“r”`	`(1 0 0)`	`“# FF0000”`
`“绿色”`	`‘g’`	`(0 1 0)`	`“# 00 ff00”`
`“蓝”`	`“b”`	`(0 0 1)`	`“# 0000 ff”`
`“青色”`	`“c”`	`(0 1 1)`	`“# 00飞行符”`
`“红色”`	`“米”`	`(1 0 1)`	`“#就”`
`“黄色”`	`“y”`	`(1 1 0)`	`“# FFFF00”`
`“黑”`	`“k”`	`(0 0 0)`	`# 000000的`
`“白色”`	`' w '`	`(1 1 1)`	`“# FFFFFF”`

这是默认颜色的RGB三胞胎和十六进制颜色编码MATLAB^®使用在许多类型的情节。

RGB值	十六进制颜色代码	外观
`[0 0.4470 - 0.7410)`	`“# 0072 bd”`
`(0.8500 0.3250 0.0980)`	`“# D95319”`
`(0.9290 0.6940 0.1250)`	`“# EDB120”`
`(0.4940 0.1840 0.5560)`	`“# 7 e2f8e”`
`(0.4660 0.6740 0.1880)`	`“# 77 ac30”`
`(0.3010 0.7450 0.9330)`	`“# 4 dbeee”`
`(0.6350 0.0780 0.1840)`	`“# A2142F”`

例子:直方图(X,‘EdgeColor’,‘r’)创建一个与红条边缘直方图的阴谋。

`FaceAlpha`- - - - - -透明的直方图酒吧
`0.6`(默认)|标量值之间`0`和`1`包容

透明的直方图酒吧、指定为一个标量值之间0和1包容性。柱状图使用相同的透明的直方图。的值1意味着完全不透明,0意味着完全透明的(看不见的)。

例子:直方图(X ' FaceAlpha ', 1)创建一个直方图情节完全不透明的酒吧。

`FaceColor`- - - - - -直方图条颜色
`“汽车”`(默认)|`“没有”`|RGB值|十六进制颜色代码|颜色名称

直方图条颜色,指定这些值之一:

“没有”——酒吧不是填满。
“汽车”——直方图条颜色自动选择(默认)。

RGB值、十六进制颜色代码或颜色名称——酒吧充满了指定的颜色。

RGB三胞胎和十六进制颜色代码可用于指定自定义颜色。

一个RGB值三元素行向量的元素指定强度的红色,绿色和蓝色的组件的颜色。强度必须在范围内[0,1];例如,(0.4 0.6 0.7)。
十六进制颜色代码是一个特征向量或一个字符串标量,始于一个散列符号(#)后面跟着三个月或六个十六进制数字,它的范围可以从0来F。的值是不区分大小写的。因此,颜色代码“# FF8800”,“# ff8800”,“# F80”,“# f80”是等价的。

或者,您可以指定一些常见颜色的名字。此表列出了命名颜色选项,相当于RGB三胞胎,十六进制颜色代码。

颜色名称	短名称	RGB值	十六进制颜色代码
`“红色”`	`“r”`	`(1 0 0)`	`“# FF0000”`
`“绿色”`	`‘g’`	`(0 1 0)`	`“# 00 ff00”`
`“蓝”`	`“b”`	`(0 0 1)`	`“# 0000 ff”`
`“青色”`	`“c”`	`(0 1 1)`	`“# 00飞行符”`
`“红色”`	`“米”`	`(1 0 1)`	`“#就”`
`“黄色”`	`“y”`	`(1 1 0)`	`“# FFFF00”`
`“黑”`	`“k”`	`(0 0 0)`	`# 000000的`
`“白色”`	`' w '`	`(1 1 1)`	`“# FFFFFF”`

这是默认颜色的RGB三胞胎和十六进制颜色编码MATLAB使用在许多类型的情节。

RGB值	十六进制颜色代码	外观
`[0 0.4470 - 0.7410)`	`“# 0072 bd”`
`(0.8500 0.3250 0.0980)`	`“# D95319”`
`(0.9290 0.6940 0.1250)`	`“# EDB120”`
`(0.4940 0.1840 0.5560)`	`“# 7 e2f8e”`
`(0.4660 0.6740 0.1880)`	`“# 77 ac30”`
`(0.3010 0.7450 0.9330)`	`“# 4 dbeee”`
`(0.6350 0.0780 0.1840)`	`“# A2142F”`

如果您指定DisplayStyle作为“楼梯”,然后柱状图不使用FaceColor财产。

例子:直方图(X,‘FaceColor’,‘g’)创建一个直方图情节与绿色的酒吧。

`线型`- - - - - -线条样式
`“- - -”`(默认)|`“——”`|`“:”`|`“-”。`|`“没有”`

线的风格,指定为这个表中列出的选项之一。

线条样式	描述	产生的线
`“- - -”`	实线
`“——”`	虚线
`“:”`	虚线
`“-”。`	Dash-dotted线
`“没有”`	没有线	没有线

`线宽`- - - - - -宽度栏概述
`0.5`(默认)|积极的价值

酒吧轮廓宽度,单位指定为一个积极的价值点。一个点= 1/72英寸。

例子:1.5

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

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

类型的正常化,指定为这个表中的值之一。对于每一个本我:

$v_{我}$ 是一本价值。
$c_{我}$ 本是元素的数量。
$w_{我}$ 箱子的宽度。
$N$ 在输入数据元素的数量。这个值可以大于分箱数据,如果数据包含南,NaT,或<定义>值,或者一些数据在本限制之外。

价值	本值	笔记
`“数”`(默认)	$v_{我} = c_{我}$	数或频率的观察。本值之和小于或等于`元素个数(X)`。之和小于`元素个数(X)`只有当一些输入数据不包括在垃圾桶中。分类数据,本值之和小于或等于`元素个数(X)`或`sum (ismember (X(:),类别))`。
`“countdensity”`	$v_{我} = \frac{c_{我}}{w_{我}}$	数和频率宽度比例的垃圾箱。每个酒吧的面积(高宽)是观察的数量的垃圾箱。酒吧区域之和小于或等于`元素个数(X)`。对于分类直方图,这是一样的`“数”`。请注意* `“countdensity”`不支持dateti金宝appme或持续时间数据。
`“cumcount”`	$v_{我} = \sum_{j = 1}^{我} c_{j}$	累计计数。每本值的累积数量的观察,本和所有之前的箱子。最后一栏的高度小于或等于`元素个数(X)`。直言直方图,最后一栏的高度小于或等于`元素个数(X)`或`sum (ismember (X(:),类别))`。
`“概率”`	$v_{我} = \frac{c_{我}}{N}$	相对概率。栏的高度之和小于或等于`1`。
`“pdf”`	$v_{我} = \frac{c_{我}}{N \cdot w_{我}}$	概率密度函数估计。每个酒吧的面积是相对数量的观察。酒吧区域之和小于或等于`1`。对于分类直方图,这是一样的`“概率”`。请注意 `“pdf”`不支持dateti金宝appme或持续时间数据。
`“提供”`	$v_{我} = \sum_{j = 1}^{我} \frac{c_{j}}{N}$	累计密度函数估计。每个栏的高度等于累计本相对数量的观察,所有先前的垃圾箱。最后一栏的高度小于或等于`1`。分类数据,每个酒吧的高度等于累积相对数量的观察在每个类别和前面的所有类别。

例子:直方图(X,“正常化”,“pdf”)情节的概率密度函数估计X。

`NumDisplayBins`- - - - - -数字显示的类别
标量

类别显示数量,指定为一个标量。你可以改变类别的排序显示在使用柱状图“DisplayOrder”选择。

此选项仅适用于分类数据。

`取向`- - - - - -取向的酒吧
`“垂直”`(默认)|`“水平”`

指定的酒吧、取向“垂直”或“水平”。

例子:直方图(X,“定位”,“水平”)创建一个直方图与单杠情节。

`ShowOthers`- - - - - -切换显示的汇总数据属于undisplayed类别
`“关闭”`(默认)|开/关逻辑值

切换显示的汇总数据属于undisplayed类别,指定为“上”或“关闭”或数字或逻辑1(真正的)或0(假)。的值“上”相当于真正的,“关闭”相当于假。因此,您可以使用这个属性的值作为一个逻辑值。存储的值是作为一个开/关逻辑值的类型matlab.lang.OnOffSwitchState。

设置这个选项“上”在柱状图显示另外一个酒吧的名字“别人”。这种额外的栏数的所有元素不属于类别显示在直方图。

你可以改变类别显示在直方图的数量,以及他们的秩序,使用“NumDisplayBins”和“DisplayOrder”选项。

此选项仅适用于分类数据。

输出参数

全部展开

`h`——直方图
对象

直方图,作为一个对象返回。有关更多信息,请参见直方图特性。

属性

直方图特性

直方图外观和行为

对象的功能

`morebins`	增加数量的直方图箱
`fewerbins`	减少数量的直方图箱

例子

全部折叠

向量的柱状图

打开生活的脚本

产生10000随机数并创建一个直方图。的柱状图函数自动选择一个合适的数量的垃圾箱覆盖的范围值x并显示潜在的形状分布。

x = randn (10000 1);h =直方图(x)

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含一个直方图类型的对象。

h =直方图的属性:数据:[10000 x1双]价值观:[2 2 1 6 7 17 29 57 86 133 193 271 331 421 540 613…]NumBins: 37 BinEdges: [-3.8000 -3.6000 -3.4000 -3.2000 -2.8000 - -2.6000…]BinWidth: 0.2000 BinLimits:[-3.8000 - 3.6000]正常化:“计数”FaceColor:“汽车”EdgeColor:[0 0 0]显示所有属性

当你指定一个输出参数柱状图函数,它返回一个柱状图对象。您可以使用此对象检查直方图的属性,如垃圾箱的数量或箱子的宽度。

找到直方图箱的数量。

nbins = h.NumBins

nbins = 37

指定数量的直方图箱

打开生活的脚本

画一个柱状图1000随机数分为25等距的垃圾箱。

x = randn (1000 1);nbins = 25;h =直方图(x, nbins)

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含一个直方图类型的对象。

h =直方图的属性:数据:[1000 x1双]价值观:[1 3 0 6 14 19 31 54 74 80 92 122 104 115 88 80 38 32…]NumBins: 25 BinEdges: [-3.4000 -3.1200 -2.8400 -2.5600 -1.7200 -2.2800 - 2…]BinWidth: 0.2800 BinLimits:[-3.4000 - 3.6000]正常化:“计数”FaceColor:“汽车”EdgeColor:[0 0 0]显示所有属性

找到本计数。

数量= h.Values

数=1×251 3 0 6 14 19 31 54 74 80 92 122 104 115 88 80 38 32 21 9 5 5 5 0 2

改变直方图箱的数量

打开生活的脚本

产生1000随机数并创建一个直方图。

X = randn (1000 1);h =直方图(X)

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含一个直方图类型的对象。

h =直方图的属性:数据:[1000 x1双]价值观:[3 1 2 15 17 27 53 79 85 101 127 110 124 95 67 32 27…]NumBins: 23 BinEdges: [-3.3000 -3.0000 -2.7000 -2.4000 -2.1000 -1.8000……]BinWidth: 0.3000 BinLimits:[-3.3000 - 3.6000]正常化:“计数”FaceColor:“汽车”EdgeColor:[0 0 0]显示所有属性

使用morebins函数粗调整箱子的数量。

Nbins = morebins (h);Nbins = morebins (h)

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含一个直方图类型的对象。

Nbins = 29

调整箱子在细粒度级别通过显式地设置垃圾箱的数量。

h。NumBins = 31;

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含一个直方图类型的对象。

指定本边缘直方图

打开生活的脚本

产生1000随机数并创建一个直方图。指定本边与宽箱作为一个向量的边缘直方图来捕获异常值不满足 $| x | < 2$ 。第一个向量元素的左边缘是第一本,最后一个向量元素的右边缘最后一本。

x = randn (1000 1);边缘= [-10 2:0.25:2 10];h =直方图(x,边);

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含一个直方图类型的对象。

指定归一化财产“countdensity”平包含异常值的垃圾箱。现在,区域每一本(而不是高度)代表的频率观测间隔。

h。N或malization =“countdensity”;

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含一个直方图类型的对象。

情节分类直方图

打开生活的脚本

创建一个分类向量代表的选票。向量的分类“是的”,“不”,或“决定”。

一个=[0 0 1 1 1 0 0 0 0南南1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 1];C =分类([1 0南],{“是的”,“不”,“决定”})

C =1 x27分类列1到9不是的是的是的不不不不列10到16决定决定是的不不不列17到25没有是的是的不不不是的是的列26日至27日是的是的

情节绝对直方图的选票,使用相对栏的宽度0.5。

h =直方图(C,“BarWidth”,0.5)

图包含一个坐标轴对象。坐标轴categoricalhistogram类型的对象包含一个对象。

h =直方图与属性:数据:(不不是的是的是的不不…]价值观:[11 14 2]NumDisplayBins: 3类:{“是的”“不”“犹豫不决”}DisplayOrder:“数据的归一化:“计数”DisplayStyle:“酒吧”FaceColor:“汽车”EdgeColor:[0 0 0]显示所有属性

直方图与指定的正常化

打开生活的脚本

产生1000随机数并创建一个使用柱状图“概率”规范化。

x = randn (1000 1);h =直方图(x),“归一化”,“概率”)

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含一个直方图类型的对象。

h =直方图的属性:数据:[1000 x1双]价值观:[0.0030 0.0020 0.0150 0.0170 0.0270 0.0530 1.0000 e 03……]NumBins: 23 BinEdges: [-3.3000 -3.0000 -2.7000 -2.4000 -2.1000 -1.8000……]BinWidth: 0.3000 BinLimits:[-3.3000 - 3.6000]正常化:“概率”FaceColor:“汽车”EdgeColor:[0 0 0]显示所有属性

计算条形的总和。正常化,每个酒吧的高度等于选择一个观察,本区间内的概率,和所有的酒吧的高度总结为1。

S =总和(h.Values)

S = 1

情节多个柱状图

打开生活的脚本

两个向量生成的随机数字和阴谋每个向量的直方图在同一个图。

x = randn (2000 1);y = 1 + randn (5000 1);h1 =直方图(x);持有在h2 =直方图(y);

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含2直方图类型的对象。

由于样本容量和本直方图的宽度是不同的,很难进行比较。规范化的直方图,使所有栏高度增加1,并使用统一的宽度。

h1。N或malization =“概率”;h1。BinWidth = 0.25;h2。N或malization =“概率”;h2。BinWidth = 0.25;

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含2直方图类型的对象。

调整直方图特性

打开生活的脚本

产生1000随机数并创建一个直方图。返回直方图调整对象的属性直方图没有重建整个阴谋。

x = randn (1000 1);h =直方图(x)

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含一个直方图类型的对象。

h =直方图的属性:数据:[1000 x1双]价值观:[3 1 2 15 17 27 53 79 85 101 127 110 124 95 67 32 27…]NumBins: 23 BinEdges: [-3.3000 -3.0000 -2.7000 -2.4000 -2.1000 -1.8000……]BinWidth: 0.3000 BinLimits:[-3.3000 - 3.6000]正常化:“计数”FaceColor:“汽车”EdgeColor:[0 0 0]显示所有属性

指定要使用多少箱子。

h。NumBins = 15;

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含一个直方图类型的对象。

指定的垃圾箱的边缘一个向量。第一个值的向量是第一本的左边缘。最后一个值的右边缘是最后一本。

h。BinEdges =(三3);

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含一个直方图类型的对象。

变化的颜色直方图。

h。FaceColor = [0 0.5 0.5]; h.EdgeColor =“r”;

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含一个直方图类型的对象。

确定潜在的概率分布

打开生活的脚本

产生5000正态分布随机数的意思是5和2的标准偏差。画一个柱状图,归一化设置为“pdf”产生概率密度函数的估计。

x = 2 * randn (5000 1) + 5;直方图(x,“归一化”,“pdf”)

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含一个直方图类型的对象。

在这个例子中,底层分布为正态分布数据。但是,您可以使用“pdf”直方图图来确定潜在的概率分布的数据通过比较它与一个已知的概率密度函数。

一个正态分布的概率密度函数的意思 $μ$ ,标准偏差 $σ$ 和方差 $σ^{2}$ 是

$f (x, μ, σ) = \frac{1}{σ \sqrt{2 π}} 经验值 (- - - - - - \frac{(x - - - - - - μ)^{2}}{2 σ^{2}}] 。$

覆盖一块正态分布的概率密度函数的意思是5和2的标准偏差。

持有在y = 5:0.1:15;μ= 5;σ= 2;(f = exp () - yμ。^ 2. /(2 *σ^ 2))。/σ*√(2 *π));情节(y, f,“线宽”,1.5)

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含2直方图类型的对象。

保存和加载直方图对象

打开生活的脚本

使用savefig函数来拯救柱状图图。

直方图(randn (10));savefig (“histogram.fig”);关闭gcf

使用openfig加载直方图图回MATLAB。openfig图,还返回一个句柄h。

h = openfig (“histogram.fig”);

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含一个直方图类型的对象。

使用findobj函数来定位正确的对象处理的图处理。这允许您继续操纵原始直方图对象用于生成图。

y = findobj (h,“类型”,“直方图”)

y =直方图与属性:数据:[10 x10双]价值观:[2 17 28 32 16 3 2]NumBins: 7 BinEdges: [3 2 1 0 1 2 3 4) BinWidth: 1 BinLimits:[3 - 4]正常化:“计数”FaceColor:“汽车”EdgeColor:[0 0 0]显示所有属性

提示

直方图的土地使用柱状图在情节有一个上下文菜单编辑模式,使互动操作图窗口。例如,您可以使用上下文菜单交互改变箱子的数量,使多个柱状图,或改变显示的顺序。
当你添加数据提示直方图的阴谋,他们显示本边缘和箱数。

扩展功能

高大的数组
计算和数组的行比装入内存。

这个函数支持高阵列的限制:金宝app

一些输入不支持选项。金宝app允许的选项是:
- “BinWidth”
- “BinLimits”
- “归一化”
- “DisplayStyle”
- “BinMethod”- - -“汽车”和“斯科特。”本方法是相同的。的“fd”本方法不支持。金宝app
- “EdgeAlpha”
- “EdgeColor”
- “FaceAlpha”
- “FaceColor”
- “线型”
- “线宽”
- “定位”
此外,有一个上限的最大数量。默认的最大数量为100。
的morebins和fewerbins不支持方法。金宝app
编辑属性直方图的对象,需要验算垃圾箱是不受支持的。金宝app

有关更多信息,请参见高内存不足数据数组。

GPU数组
加速代码运行在一个图形处理单元(GPU)使用并行计算工具箱™。

使用笔记和限制:

这个函数接受GPU数组,但不运行在GPU。

有关更多信息,请参见运行在GPU MATLAB函数(并行计算工具箱)。

分布式阵列
分区大数组在内存使用并行计算集群的工具箱相结合™。

使用笔记和限制:

这个函数作用于分布式阵列,但是在客户端执行MATLAB。

有关更多信息,请参见运行MATLAB函数与分布式阵列(并行计算工具箱)。

版本历史

介绍了R2014b

另请参阅

柱状图

描述

创建

语法

描述

输入参数

X- - - - - -数据分发垃圾箱中向量|矩阵|多维数组

C- - - - - -分类数据分类数组

nbins- - - - - -数量的垃圾箱正整数

边缘- - - - - -本边缘向量

类别- - - - - -类别包括在直方图单元阵列的特征向量|分类数组|字符串数组

计数- - - - - -本计算向量

斧头- - - - - -目标轴轴对象|PolarAxes对象

BarWidth- - - - - -绝对棒的相对宽度0.9(默认)|标量范围内[0,1]

BinLimits- - - - - -本限制双元素向量

BinLimitsMode- - - - - -选择模式为本的限制“汽车”(默认)|“手动”

BinMethod- - - - - -装箱算法“汽车”(默认)|“斯科特。”|“fd”|“整数”|斯特奇斯的|“√”|……

BinWidth- - - - - -箱子的宽度标量

DisplayOrder- - - - - -目录显示顺序“数据”(默认)|“提升”|“下”

DisplayStyle- - - - - -直方图显示风格“酒吧”(默认)|“楼梯”

EdgeAlpha- - - - - -透明边缘直方图的酒吧1(默认)|标量值之间0和1包容

EdgeColor- - - - - -直方图边缘颜色(0 0 0)或黑色(默认)|“没有”|“汽车”|RGB值|十六进制颜色代码|颜色名称

FaceAlpha- - - - - -透明的直方图酒吧0.6(默认)|标量值之间0和1包容

FaceColor- - - - - -直方图条颜色“汽车”(默认)|“没有”|RGB值|十六进制颜色代码|颜色名称

线型- - - - - -线条样式“- - -”(默认)|“——”|“:”|“-”。|“没有”

线宽- - - - - -宽度栏概述0.5(默认)|积极的价值

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

NumDisplayBins- - - - - -数字显示的类别标量

取向- - - - - -取向的酒吧“垂直”(默认)|“水平”

ShowOthers- - - - - -切换显示的汇总数据属于undisplayed类别“关闭”(默认)|开/关逻辑值

输出参数

h——直方图对象

属性

对象的功能

例子

向量的柱状图

指定数量的直方图箱

改变直方图箱的数量

指定本边缘直方图

情节分类直方图

直方图与指定的正常化

情节多个柱状图

调整直方图特性

确定潜在的概率分布

保存和加载直方图对象

提示

扩展功能

高大的数组计算和数组的行比装入内存。

GPU数组加速代码运行在一个图形处理单元(GPU)使用并行计算工具箱™。

分布式阵列分区大数组在内存使用并行计算集群的工具箱相结合™。

版本历史

另请参阅

主题

`X`- - - - - -数据分发垃圾箱中
向量|矩阵|多维数组

`C`- - - - - -分类数据
分类数组

`nbins`- - - - - -数量的垃圾箱
正整数

`边缘`- - - - - -本边缘
向量

`类别`- - - - - -类别包括在直方图
单元阵列的特征向量|分类数组|字符串数组

`计数`- - - - - -本计算
向量

`斧头`- - - - - -目标轴
`轴`对象|`PolarAxes`对象

`BarWidth`- - - - - -绝对棒的相对宽度
`0.9`(默认)|标量范围内`[0,1]`

`BinLimits`- - - - - -本限制
双元素向量

`BinLimitsMode`- - - - - -选择模式为本的限制
`“汽车”`(默认)|`“手动”`

`BinMethod`- - - - - -装箱算法
`“汽车”`(默认)|`“斯科特。”`|`“fd”`|`“整数”`|`斯特奇斯的`|`“√”`|……

`BinWidth`- - - - - -箱子的宽度
标量

`DisplayOrder`- - - - - -目录显示顺序
`“数据”`(默认)|`“提升”`|`“下”`

`DisplayStyle`- - - - - -直方图显示风格
`“酒吧”`(默认)|`“楼梯”`

`EdgeAlpha`- - - - - -透明边缘直方图的酒吧
`1`(默认)|标量值之间`0`和`1`包容

`EdgeColor`- - - - - -直方图边缘颜色
`(0 0 0)`或黑色(默认)|`“没有”`|`“汽车”`|RGB值|十六进制颜色代码|颜色名称

`FaceAlpha`- - - - - -透明的直方图酒吧
`0.6`(默认)|标量值之间`0`和`1`包容

`FaceColor`- - - - - -直方图条颜色
`“汽车”`(默认)|`“没有”`|RGB值|十六进制颜色代码|颜色名称

`线型`- - - - - -线条样式
`“- - -”`(默认)|`“——”`|`“:”`|`“-”。`|`“没有”`

`线宽`- - - - - -宽度栏概述
`0.5`(默认)|积极的价值

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

`NumDisplayBins`- - - - - -数字显示的类别
标量

`取向`- - - - - -取向的酒吧
`“垂直”`(默认)|`“水平”`

`ShowOthers`- - - - - -切换显示的汇总数据属于undisplayed类别
`“关闭”`(默认)|开/关逻辑值

`h`——直方图
对象

高大的数组
计算和数组的行比装入内存。

GPU数组
加速代码运行在一个图形处理单元(GPU)使用并行计算工具箱™。

分布式阵列
分区大数组在内存使用并行计算集群的工具箱相结合™。