В этом примере показано, как использовать histogram и histogram2 для анализа и визуализации данных, содержащихся в длинный массив.
Создайте datastore с помощью airlinesmall.csv набор данных. Лечите 'NA' значения как отсутствующие данные, чтобы они были заменены на NaN значения. Выберите подмножество переменных для работы. Преобразуйте datastore в длинная таблица.
varnames = {'ArrDelay', 'DepDelay', 'Year', 'Month'};
ds = tabularTextDatastore('airlinesmall.csv', 'TreatAsMissing', 'NA', ...
'SelectedVariableNames', varnames);
T = tall(ds)T =
Mx4 tall table
ArrDelay DepDelay Year Month
________ ________ ____ _____
8 12 1987 10
8 1 1987 10
21 20 1987 10
13 12 1987 10
4 -1 1987 10
59 63 1987 10
3 -2 1987 10
11 -1 1987 10
: : : :
: : : :
Постройте гистограмму ArrDelay переменная для исследования частотного распределения задержек прибытия.
h = histogram(T.ArrDelay);
Evaluating tall expression using the Local MATLAB Session: - Pass 1 of 2: Completed in 0.66 sec - Pass 2 of 2: Completed in 0.33 sec Evaluation completed in 1.4 sec
title('Flight arrival delays, 1987 - 2008') xlabel('Arrival Delay (minutes)') ylabel('Frequency')
Задержка прибытия чаще всего является небольшим числом около 0, поэтому эти значения доминируют на графике и затрудняют просмотр других деталей.
Ограничьте пределы интервала гистограммы, чтобы построить график только задержек прибытия от -50 до 150 минут. После того, как вы создали объект гистограммы из длинный массив, вы не можете изменить какие-либо свойства, которые потребовали бы перевычисления интервалов, включая BinWidth и BinLimits. Кроме того, вы не можете использовать morebins или fewerbins для настройки количества интервалов. В этих случаях используйте histogram чтобы восстановить гистограмму из необработанных данных в длинный массив.
figure
histogram(T.ArrDelay,'BinLimits',[-50,150])Evaluating tall expression using the Local MATLAB Session: - Pass 1 of 2: Completed in 0.47 sec - Pass 2 of 2: Completed in 0.33 sec Evaluation completed in 1.1 sec
title('Flight arrival delays between -50 and 150 minutes, 1987 - 2008') xlabel('Arrival Delay (minutes)') ylabel('Frequency')
Из этого графика видно, что длительные задержки могут быть более распространенными, чем первоначально ожидалось. Чтобы продолжить расследование, найдите вероятность задержки прибытия, которая составляет один час или более.
Исходная гистограмма вернула объект h который содержит значения интервала в Values свойство и границы интервала в BinEdges свойство. Можно использовать эти свойства для выполнения вычислений в памяти.
Определите, какие интервалы содержат задержки прибытия на один час (60 минуты) или более. Удалите последнюю границу интервала из логического вектора индекса так, чтобы это была та же длина, что и вектор значений интервала.
idx = h.BinEdges >= 60; idx(end) = [];
Использование idx для извлечения значения, связанного с каждым выбранным интервалом. Добавьте значения интервала вместе, разделите на общее количество выборок и умножьте на 100, чтобы определить общую вероятность задержки, большей или равной одному часу. Поскольку общее количество выборок вычисляется из исходного набора данных, используйте gather явно оценить вычисление и вернуть скаляр в памяти.
N = numel(T.ArrDelay); P = gather(sum(h.Values(idx))*100/N)
P = 4.4809
В целом, шансы задержки прибытия на час или больше составляют около 4,5%.
Постройте двухмерную гистограмму задержек прибытия, которые составляют 60 минут или больше по месяцам. Этот график исследует, как сезонность влияет на задержку прибытия.
figure h2 = histogram2(T.Month,T.ArrDelay,[12 50],'YBinLimits',[60 1100],... 'Normalization','probability','FaceColor','flat');
Evaluating tall expression using the Local MATLAB Session: - Pass 1 of 1: Completed in 0.56 sec Evaluation completed in 0.63 sec Evaluating tall expression using the Local MATLAB Session: - Pass 1 of 1: Completed in 0.48 sec Evaluation completed in 0.52 sec
title('Probability of arrival delays 1 hour or greater (by month)') xlabel('Month (1-12)') ylabel('Arrival Delay (minutes)') zlabel('Probability') xticks(1:12) view(-126,23)
Используйте двухмерный объект гистограммы, чтобы вычислить вероятность задержки прибытия на один час или больше в каждом месяце и среднюю задержку прибытия на каждый месяц. Поместите результаты в таблицу с переменной P содержащая информацию о вероятностях и переменной MeanByMonth содержащее среднюю задержку прибытия.
monthNames = {'Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun',...
'Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec'}';
G = findgroups(T.Month);
M = splitapply(@(x) mean(x,'omitnan'),T.ArrDelay,G);
delayByMonth = table(monthNames, sum(h2.Values,2)*100, gather(M), ...
'VariableNames',{'Month','P','MeanByMonth'})Evaluating tall expression using the Local MATLAB Session: - Pass 1 of 2: Completed in 0.34 sec - Pass 2 of 2: Completed in 0.59 sec Evaluation completed in 1.2 sec
delayByMonth=12×3 table
Month P MeanByMonth
_______ ______ ___________
{'Jan'} 9.6497 8.5954
{'Feb'} 7.7058 7.3275
{'Mar'} 9.0543 7.5536
{'Apr'} 7.2504 6.0081
{'May'} 7.4256 5.2949
{'Jun'} 10.35 10.264
{'Jul'} 10.228 8.7797
{'Aug'} 8.5989 7.4522
{'Sep'} 5.4116 3.6308
{'Oct'} 6.042 4.6059
{'Nov'} 6.9002 5.2835
{'Dec'} 11.384 10.571
Результаты показывают, что рейсы в праздничном месяце декабря имеют 11,4% шанс быть задержанными дольше часа, но задерживаются на 10,5 минут на среднем значении. За этим внимательно следуют летние месяцы июня и июля, где существует примерно 10% вероятность задержки на час или больше, а средняя задержка составляет примерно 9 или 10 минут.
histogram | histogram2 | tall