Замена нежелательных экземпляров тсс и histc

Старые функции гистограммы (`histhistc`)

Более ранние версии MATLAB^® используют hist и histc функции как первичный способ создать гистограммы и вычислить количество интервалов гистограммы. Эти функции, в то время как хороший для некоторых общих целей, ограничили полные возможности. Использование hist и histc в новом коде препятствуется по этим причинам (среди других):

После использования hist чтобы создать гистограмму, изменение свойств гистограммы затрудняет и требует перевычисления целой гистограммы.
Поведение по умолчанию hist должен использовать 10 интервалов, который не подходит для многих наборов данных.
Графический вывод нормированной гистограммы требует ручных расчетов.
hist и histc не имейте сопоставимого поведения.

Различия, требующие обновлений кода

Несмотря на вышеупомянутые улучшения, существует несколько важных различий между старым и теперь рекомендуемыми функциями, которые могут потребовать обновления вашего кода. Таблицы суммируют различия между функциями и обеспечивают предложения для обновления кода.

Обновления кода для hist

Различие	Старое поведение с `hist`	Новое поведение с `histogram`
Введите матрицы	`hist` создает гистограмму для каждого столбца входной матрицы и строит гистограммы рядом друг с другом в той же фигуре. A = randn(100,2); hist(A)	`histogram` обрабатывает входную матрицу как один высокий вектор и создает одну гистограмму. Чтобы построить несколько гистограмм, создайте различный объект гистограммы для каждого столбца данных. Используйте `hold on` команда, чтобы построить гистограммы в той же фигуре. A = randn(100,2); h1 = histogram(A(:,1),10) edges = h1.BinEdges; hold on h2 = histogram(A(:,2),edges) Вышеупомянутый пример кода использует те же ребра интервала в каждой гистограмме, но в некоторых случаях лучше установить `BinWidth` из каждой гистограммы, чтобы быть тем же самым вместо этого. Кроме того, в целях отображения может быть полезно установить `FaceAlpha` свойство каждой гистограммы, когда это влияет на прозрачность перекрывающихся панелей.
Спецификация интервала	`hist` принимает центры интервала как второй вход.	`histogram` принимает ребра интервала как второй вход. Преобразовывать центры интервала в ребра интервала для использования с `histogram`, смотрите Преобразуют Центры Интервала в Ребра Интервала. Примечание В случаях, где центры интервала используются с `hist` целые числа, такие как `hist(A,-3:3)`, используйте новый встроенный метод раскладывания `histogram` для целых чисел. histogram(A,'BinLimits',[-3,3],'BinMethod','integers')
Выходные аргументы	`hist` возвращает количество интервалов как выходной аргумент, и опционально может возвратить центры интервала как второй выходной аргумент. A = randn(100,1); [N, Centers] = hist(A)	`histogram` возвращает объект гистограммы как выходной аргумент. Объект содержит много свойств интереса (количество интервалов, ребра интервала, и так далее). Можно изменить аспекты гистограммы путем изменения ее значений свойств. Для получения дополнительной информации смотрите `histogram`. A = randn(100,1); h = histogram(A); N = h.Values Edges = h.BinEdges Примечание Чтобы вычислить количество интервалов (не строя гистограмму), замените `[N, Centers] = hist(A)` с `[N,edges] = histcounts(A,nbins)`.
Количество по умолчанию интервалов	`hist` использование 10 интервалов по умолчанию.	Оба `histogram` и `histcounts` используйте автоматический алгоритм раскладывания по умолчанию. Количество интервалов определяется размером и распространением входных данных. A = randn(100,1); histogram(A) histcounts(A)
'BinLimits'	`hist` использует минимальные и максимальные значения конечных данных, чтобы определить левые и правые ребра первой и последней панели в графике. `-Inf` и `Inf` включены в первый и последний интервал, соответственно.	Если `BinLimits` не установлен, затем `histogram` использует рациональные пределы интервала на основе, но не точно равный, минимальные и максимальные значения конечных данных. `histogram` игнорирует `Inf` значения, если одно из ребер интервала явным образом не задает `Inf` или `-Inf` как ребро интервала. Воспроизвести результаты `hist(A)` для конечных данных (никакой `Inf` значения), используйте 10 интервалов и явным образом установите `BinLimits` к минимальным и максимальным значениям данных. A = randi(5,100,1); histogram(A,10,'BinLimits',[min(A) max(A)])

Обновления кода для histc

Различие Старое поведение с histc Новое поведение с histcounts

Введите матрицы

Различие	Старое поведение с `histc`	Новое поведение с `histcounts`
Введите матрицы	`histc` вычисляет количество интервалов для каждого столбца входных данных. Для входной матрицы размера `m`- `nhistc` возвращает матрицу количества интервалов размера `length(edges)`- `n`. A = randn(100,10); edges = -4:4; N = histc(A,edges)	`histcounts` обрабатывает входную матрицу как один высокий вектор и вычисляет количество интервалов для целой матрицы. A = randn(100,10); edges = -4:4; N = histcounts(A,edges) Используйте цикл for, чтобы вычислить количество интервалов по каждому столбцу. A = randn(100,10); nbins = 10; N = zeros(nbins, size(A,2)); for k = 1:size(A,2) N(:,k) = histcounts(A(:,k),nbins); end Если производительность является проблемой из-за большого количества столбцов в матрице, то рассмотрите продолжение использовать `histc` для постолбцового количества интервалов.
Значения включены в последний интервал	`histc` включает элемент `A(i)` в последнем интервале, если `A(i) == edges(end)`. Выход, `N`, вектор с `length(edges)` элементы, содержащие количество интервалов. Значения, выходящие за пределы интервалов, не считаются.	`histcounts` включает элемент `A(i)` в последнем интервале, если `edges(end-1) <= A(i) <= edges(end)`. Другими словами, `histcounts` комбинирует последние два интервала от `histc` в один итоговый интервал. Выход, `N`, вектор с `length(edges)-1` элементы, содержащие количество интервалов. Если вы задаете ребра интервала, то значения, выходящие за пределы интервалов, не считаются. В противном случае, `histcounts` автоматически определяет соответствующие ребра интервала, чтобы использовать, чтобы включать все данные. A = 1:4; edges = [1 2 2.5 3] N = histcounts(A) N = histcounts(A,edges) Последний интервал от `histc` в основном, полезно, чтобы считать целые числа. Сделать это целое число, рассчитывающее с `histcounts`, используйте `'integers'` binMethod : N = histcounts(A,'BinMethod','integers');
Выходные аргументы	`histc` возвращает количество интервалов как выходной аргумент, и опционально может возвратить индексы интервала как второй выходной аргумент. A = randn(15,1); edges = -4:4; [N,Bin] = histc(A,edges)	Поскольку интервал считает вычисления как `N = histc(A,edges)` или `[N,bin] = histc(A,edges)`, используйте `histcounts`. `histcounts` функция возвращает количество интервалов как выходной аргумент, и опционально может возвратить ребра интервала как второй выход или индексы интервала как третий выход. A = randn(15,1); [N,Edges,Bin] = histcounts(A) Для вычислений размещения интервала как `[~,Bin] = histc(A,edges)`, используйте `discretize`. `discretize` функционируйте предлагает дополнительные опции для определения размещения интервала каждого элемента. A = randn(15,1); edges = -4:4; Bin = discretize(A,edges)

histc вычисляет количество интервалов для каждого столбца входных данных. Для входной матрицы размера m- nhistc возвращает матрицу количества интервалов размера length(edges)- n.

A = randn(100,10);
edges = -4:4;
N = histc(A,edges)

histcounts обрабатывает входную матрицу как один высокий вектор и вычисляет количество интервалов для целой матрицы.

A = randn(100,10);
edges = -4:4;
N = histcounts(A,edges)

Используйте цикл for, чтобы вычислить количество интервалов по каждому столбцу.

A = randn(100,10);
nbins = 10;
N = zeros(nbins, size(A,2));
for k = 1:size(A,2)
   N(:,k) = histcounts(A(:,k),nbins);
end

Если производительность является проблемой из-за большого количества столбцов в матрице, то рассмотрите продолжение использовать histc для постолбцового количества интервалов.

Значения включены в последний интервал

histc включает элемент A(i) в последнем интервале, если A(i) == edges(end). Выход, N, вектор с length(edges) элементы, содержащие количество интервалов. Значения, выходящие за пределы интервалов, не считаются.

histcounts включает элемент A(i) в последнем интервале, если edges(end-1) <= A(i) <= edges(end). Другими словами, histcounts комбинирует последние два интервала от histc в один итоговый интервал. Выход, N, вектор с length(edges)-1 элементы, содержащие количество интервалов. Если вы задаете ребра интервала, то значения, выходящие за пределы интервалов, не считаются. В противном случае, histcounts автоматически определяет соответствующие ребра интервала, чтобы использовать, чтобы включать все данные.

A = 1:4;
edges = [1 2 2.5 3]
N = histcounts(A)
N = histcounts(A,edges)

Последний интервал от histc в основном, полезно, чтобы считать целые числа. Сделать это целое число, рассчитывающее с histcounts, используйте 'integers' binMethod :

N = histcounts(A,'BinMethod','integers');

Выходные аргументы

histc возвращает количество интервалов как выходной аргумент, и опционально может возвратить индексы интервала как второй выходной аргумент.

A = randn(15,1);
edges = -4:4;
[N,Bin] = histc(A,edges)

Поскольку интервал считает вычисления как N = histc(A,edges) или [N,bin] = histc(A,edges), используйте histcounts. histcounts функция возвращает количество интервалов как выходной аргумент, и опционально может возвратить ребра интервала как второй выход или индексы интервала как третий выход.
```
A = randn(15,1);
[N,Edges,Bin] = histcounts(A)
```
Для вычислений размещения интервала как [~,Bin] = histc(A,edges), используйте discretize. discretize функционируйте предлагает дополнительные опции для определения размещения интервала каждого элемента.
```
A = randn(15,1);
edges = -4:4;
Bin = discretize(A,edges)
```

Преобразование центров интервала в края интервала

Скрипт Open Live Script

hist функция принимает центры интервала, тогда как histogram функция принимает ребра интервала. Обновить код, чтобы использовать histogram, вы можете должны быть преобразовать центры интервала в ребра интервала, чтобы воспроизвести результаты, достигнутые с hist.

Например, задайте центры интервала использования с hist. Эти интервалы имеют универсальную ширину.

A = [-9 -6 -5 -2 0 1 3 3 4 7];
centers = [-7.5 -2.5 2.5 7.5];
hist(A,centers)

Чтобы преобразовать центры интервала в ребра интервала, вычислите среднюю точку между последовательными значениями в centers. Этот метод воспроизводит результаты hist и для универсальных и для неоднородных ширин интервала.

d = diff(centers)/2;
edges = [centers(1)-d(1), centers(1:end-1)+d, centers(end)+d(end)];

hist функция включает значения, падающие на правый край каждого интервала (первый интервал включает оба ребра), тогда как histogram включает значения, которые падают на левый край каждого интервала (и последний интервал включает оба ребра). Переключите ребра интервала немного, чтобы получить то же количество интервалов как hist.

edges(2:end) = edges(2:end)+eps(edges(2:end))

edges = 1×5

  -10.0000   -5.0000    0.0000    5.0000   10.0000

Теперь используйте histogram с ребрами интервала.

histogram(A,edges)

Документация