histogram

График гистограммы

Описание

Гистограммы являются типом столбиковой диаграммы для числовых данных, которые группируют данные в интервалы. После создания Histogram объект, можно изменить аспекты гистограммы путем изменения значений его свойств. Это особенно полезно для быстрого изменения свойств интервалов или изменения отображения.

Создание

Синтаксис

histogram(X)

histogram(X,nbins)

histogram(X,edges)

histogram('BinEdges',edges,'BinCounts',counts)

histogram(C)

histogram(C,Categories)

histogram('Categories',Categories,'BinCounts',counts)

histogram(___,Name,Value)

histogram(ax,___)

h = histogram(___)

Описание

пример

histogram(X) создает гистограмму графика X. The histogram функция использует алгоритм автоматического раскладывания, который возвращает интервалы с равномерной шириной, выбранной для покрытия области значений элементов в X и выявить базовую форму распределения. histogram отображает интервалы как прямоугольники так, чтобы высота каждого прямоугольника указывала количество элементов в интервале.

пример

histogram(X,nbins) использует ряд интервалов, заданных скаляром, nbins.

пример

histogram(X,edges) сортировки X в интервалы с границами интервала, заданными вектором, edges. Каждый интервал включает левый край, но не включает правое ребро, за исключением последнего интервала, которое включает обоих ребер.

histogram('BinEdges',edges,'BinCounts',counts) вручную задает границы интервала и связанное с ними количество интервалов. histogram строит графики указанного количества интервалов и не делает никакого раскладывания данных.

пример

histogram(C), где C является категориальным массивом, строит гистограмму со строкой для каждой категории в C.

histogram(C,Categories) строит графики только подмножества категорий, заданных Categories.

histogram('Categories',Categories,'BinCounts',counts) вручную определяет категории и связанные количества интервалов. histogram строит графики указанного количества интервалов и не делает никакого раскладывания данных.

пример

histogram(___,Name,Value) задает дополнительные опции с одним или несколькими Name,Value пара аргументов с использованием любого из предыдущих синтаксисов. Для примера можно задать 'BinWidth' и скаляром, чтобы настроить ширину интервалов, или 'Normalization' с допустимой опцией ('count', 'probability', 'countdensity', 'pdf', 'cumcount', или 'cdf') для использования другого типа нормализации. Список свойств см. в разделе Свойства гистограммы.

histogram(ax,___) графики в осях заданные ax вместо в текущую систему координат (gca). Опция ax может предшествовать любой комбинации входных аргументов в предыдущих синтаксисах.

пример

h = histogram(___) возвращает Histogram объект. Используйте это для просмотра и корректировки свойств гистограммы. Список свойств см. в разделе Свойства гистограммы.

Входные параметры

расширить все

`X` - Данные для распределения между интервалами
вектор | матрица | многомерный массив

Данные для распределения между интервалами, заданные как векторный, матричный или многомерный массив. Если X не является вектором, тогда histogram Обработки его как один вектор-столбец, X(:), и строит одну гистограмму.

histogram игнорирует все NaN и NaT значения. Точно так же, histogram игнорирует Inf и -Inf значения, если только границы интервала не заданы явно Inf или -Inf как граница интервала. Хотя NaN, NaT, Inf, и -Inf значения обычно не строятся, они все еще включаются в нормализационные расчеты, которые включают общее количество элементов данных, таких как 'probability'.

Примечание

Если X содержит целые числа типа int64 или uint64 которые больше flintmax, затем рекомендуется явным образом задать интервал гистограммы ребер. histogram автоматические интервалы входных данных с помощью двойной точности, в которой отсутствует целочисленная точность для чисел, больше flintmax.

`C` - Категориальные данные
категориальный массив

Категориальные данные, заданные как категориальный массив. histogram не строит графики неопределенных категорийных значений. Однако неопределенные категориальные значения все еще включены в нормализационные вычисления, которые включают общее количество элементов данных, таких как 'probability'.

Типы данных: categorical

`nbins` - Количество интервалов
положительное целое число

Количество интервалов в виде положительного целого числа. Если вы не задаете nbins, затем histogram автоматически вычисляет, сколько интервалов использовать на основе значений в X.

Пример: histogram(X,15) создает гистограмму с 15 интервалами.

`edges` - Границы интервала
вектор

Границы интервала, заданные как вектор. edges(1) - левый край первого интервала, и edges(end) - правое ребро последнего интервала.

Значение X(i) находится в kth bin, если edges(k) ≤ X(i) <edges(k+1). Последний интервал также включает правую границу интервала, так что оно содержит X(i) если edges(end-1) ≤ X(i) ≤ edges(end).

Для данных datetime и данных о длительности, edges должен быть вектором datetime или длительности в монотонно увеличивающемся порядке.

`Categories` - Категории, включенные в гистограмму
массив ячеек из векторов символов | категориального массива | строковых массивов

Примечание

Эта опция применяется только к категориальным гистограммам.

Категории, включенные в гистограмму, заданную как массив ячеек из векторов символов, категориального массива или строковых массивов.

Если вы задаете вход категориальный массив C, затем по умолчанию, histogram Строка для каждой категории в C. В этом случае используйте Categories для задания уникального подмножества категорий.
Если вы задаете количества интервалов, то Categories задает связанные имена категорий для гистограммы.

Пример: h = histogram(C,{'Large','Small'}) строит графики только категориальных данных в категориях 'Large' и 'Small'.

Пример: histogram('Categories',{'Yes','No','Maybe'},'BinCounts',[22 18 3]) строит гистограмму, которая имеет три категории со связанными количествами интервалов.

Пример: h.Categories запрашивает категории, которые находятся в объекте гистограммы h.

Типы данных: cell | categorical | string

`counts` - Количества интервалов
вектор

Количества интервалов, заданные как вектор. Используйте этот вход, чтобы передать количества интервалов в histogram когда вычисление количества интервалов выполняется отдельно, и вы не хотите histogram для выполнения любого раскладывания данных.

Длина counts должно быть равно количеству интервалов.

Для числовых гистограмм количество интервалов length(edges)-1.
Для категориальных гистограмм количество интервалов равно количеству категорий.

Пример: histogram('BinEdges',-2:2,'BinCounts',[5 8 15 9])

Пример: histogram('Categories',{'Yes','No','Maybe'},'BinCounts',[22 18 3])

`ax` - Целевые оси
`Axes` | объекта `PolarAxes` объект

Целевые оси, заданные как Axes объект или PolarAxes объект. Если вы не задаете оси и если текущие системы координат являются Декартовыми осями, то histogram функция использует текущие системы координат (gca). Чтобы построить график в полярные оси, задайте PolarAxes объект в качестве первого входного параметра или использовать polarhistogram функция.

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте необязательные разделенные разделенными запятой парами Name,Value аргументы. Name - имя аргумента и Value - соответствующее значение. Name должны находиться внутри кавычек. Можно задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

Пример: histogram(X,'BinWidth',5)

Перечисленные здесь свойства гистограммы являются только подмножеством. Полный список см. в разделе Свойства гистограммы.

`'BarWidth'` - Относительная ширина категориальных полос
`0.9` (по умолчанию) | скаляром в области значений `[0,1]`

Примечание

Эта опция применяется только к гистограммам категориальных данных.

Относительная ширина категориальных полос, заданная в виде скалярного значения в области значений [0,1]. Используйте это свойство для управления разделением категориальных полос в гистограмме. Значение по умолчанию 0.9, что означает, что ширина полосы составляет 90% пространства от предыдущей полосы до следующей полосы, с 5% этого пространства на каждой стороне.

Если вы задаете это свойство равным 1, затем соприкасаются соседние бруски.

Пример: 0.5

`'BinLimits'` - Пределы Интервала
двухэлементный вектор

Пределы интервала, заданные как двухэлементный вектор, [bmin,bmax]. Эта опция строит гистограмму, используя значения в массиве входа, X, которые попадают между bmin и bmax включительно. То есть X(X>=bmin & X<=bmax).

Эта опция не применяется к гистограммам категориальных данных.

Пример: histogram(X,'BinLimits',[1,10]) строит гистограмму, используя только значения в X которые находятся между 1 и 10 включительно.

`'BinLimitsMode'` - Режим выбора для пределов интервала
`'auto'` (по умолчанию) | `'manual'`

Режим выбора для пределов интервала, заданный как 'auto' или 'manual'. Значение по умолчанию 'auto', так что пределы интервала автоматически подстраиваются под данные.

Если вы явным образом задаете BinLimits или BinEdges, затем BinLimitsMode автоматически устанавливается на 'manual'. В этом случае задайте BinLimitsMode как 'auto' для пересмотра пределов интервала по данным.

Эта опция не применяется к гистограммам категориальных данных.

`'BinMethod'` - Алгоритм раскладывания
`'auto'` (по умолчанию) | `'scott'` | `'fd'` | `'integers'` | `'sturges'` | `'sqrt'` | ...

Алгоритм Биннинга, заданный как одно из значений в этой таблице.

Значение	Описание
`'auto'`	Значение по умолчанию `'auto'` алгоритм выбирает ширину интервала, чтобы охватить диапазон данных и показать форму базового распределения.
`'scott'`	Правило Скотта оптимально, если данные близки к нормальному распределению. Это правило подходит и для большинства других распределений. Используется ширина интервала `3.5std(X(:))numel(X)^(-1/3)`.
`'fd'`	Правило Фридмена—Диакониса менее чувствительно к выбросам в данных и может быть более подходящим для данных с тяжелохвостыми распределениями. Используется ширина интервала `2IQR(X(:))numel(X)^(-1/3)`, где `IQR` - межквартильная область значений `X`.
`'integers'`	Целочисленное правило полезно с целочисленными данными, так как оно создает интервал для каждого целого числа. Он использует ширину интервала 1 и помещает границы интервала между целыми числами. Чтобы избежать случайного создания слишком большого количества интервалов, вы можете использовать это правило, чтобы создать предел в 65536 интервалов (2¹⁶). Если область значений данных больше 65536, то в целочисленном правиле вместо этого используются более широкие интервалы. Примечание `'integers'` не поддерживает данные datetime или данные о длительности.
`'sturges'`	Правило Стерджеса популярно благодаря своей простоте. Он выбирает количество интервалов, которые будут `ceil(1 + log2(numel(X)))`.
`'sqrt'`	Правило Квадратный корень широко используется в других программных пакетах. Он выбирает количество интервалов, которые будут `ceil(sqrt(numel(X)))`.

histogram не всегда выбирает количество интервалов, используя эти точные формулы. Иногда количество интервалов немного регулируется так, что границы интервала падают на «приятные» числа.

Для данных datetime метод bin может быть одной из следующих модулей времени:

`'second'`	`'month'`
`'minute'`	`'quarter'`
`'hour'`	`'year'`
`'day'`	`'decade'`
`'week'`	`'century'`

Для данных о длительности метод bin может быть одной из следующих модулей времени:

`'second'`	`'day'`
`'minute'`	`'year'`
`'hour'`

Если вы задаете BinMethod с данными datetime или длительность, затем histogram может использовать максимум 65 536 интервалов (или 2¹⁶). Если заданная длительность интервала требует больше интервалов, то histogram использует большую ширину интервала, соответствующую максимальному количеству интервалов.

Эта опция не применяется к гистограммам категориальных данных.

Примечание

Если вы задаете BinLimits, NumBins, BinEdges, или BinWidth свойство, затем BinMethod для свойства задано значение 'manual'.

Пример: histogram(X,'BinMethod','integers') создает гистограмму с интервалами с центром от целых чисел.

`'BinWidth'` - Ширина интервалов
скаляр

Ширина интервалов, заданная как скаляр. Когда вы задаете BinWidth, затем histogram может использовать максимум 65 536 интервалов (или 2¹⁶). Если вместо этого заданная ширина интервала требует больше интервалов, то histogram использует большую ширину интервала, соответствующую максимальному количеству интервалов.

Для данных datetime и данных о длительности, значение 'BinWidth' может быть скалярной длительностью или календарной длительностью.

Эта опция не применяется к гистограммам категориальных данных.

Пример: histogram(X,'BinWidth',5) использует интервалы шириной 5.

`'DisplayOrder'` - Порядок отображения категорий
`'data'` (по умолчанию) | `'ascend'` | `'descend'`

Порядок отображения категорий, заданный как 'ascend', 'descend', или 'data'. С 'ascend' или 'descend'гистограмма отображается с увеличением или уменьшением высоты стержня. Значение по умолчанию 'data' значение использует порядок категорий в входных данных, C.

Эта опция работает только с категориальными данными.

`'DisplayStyle'` - Стиль отображения гистограммы
`'bar'` (по умолчанию) | `'stairs'`

Стиль отображения гистограммы, заданный как 'bar' или 'stairs'. Задайте 'stairs' отображение ступенчатого графика, на котором отображается контур гистограммы без заполнения интерьера.

Значение по умолчанию 'bar' отображает гистограмму столбиковой диаграммы.

Пример: histogram(X,'DisplayStyle','stairs') Строит график гистограммы.

`'EdgeAlpha'` - Прозрачность ребер гистограммы
`1` (по умолчанию) | скалярное значение между `0` и `1` включительно

Прозрачность ребер гистограммы в виде скалярного значения между 0 и 1 включительно. Значение 1 означает полностью непрозрачный и 0 означает полностью прозрачный (невидимый).

Пример: histogram(X,'EdgeAlpha',0.5) создает гистограмму, график с полупрозрачными штриховыми ребрами.

`'EdgeColor'` - Цвет ребра гистограммы
`[0 0 0]` или черный (по умолчанию) | `'none'` | `'auto'` | триплет RGB | шестнадцатеричный код цвета | название цвета

Ребро гистограммы, заданный как одно из следующих значений:

'none' - Ребра не рисуются.
'auto' - Цвет каждого ребра выбирается автоматически.

Триплет RGB, шестнадцатеричный код цвета или название цвета - Ребра используют указанный цвет.

Триплеты RGB и шестнадцатеричные цветовые коды полезны для определения пользовательских цветов.

Триплет RGB представляет собой трехэлементный вектор-строку, элементы которого определяют интенсивность красных, зеленых и синих компонентов цвета. Интенсивность должна быть в области значений [0,1]; например, [0.4 0.6 0.7].
Шестнадцатеричный код цвета - это вектор символов или строковый скаляр, который начинается с хэш-символа (#), за которым следуют три или шесть шестнадцатеричных цифр, которые могут варьироваться от 0 на F. Значения не зависят от регистра. Таким образом, цветовые коды '#FF8800', '#ff8800', '#F80', и '#f80' являются эквивалентными.

Кроме того, вы можете задать имена некоторых простых цветов. В этой таблице перечислены именованные опции цвета, эквивалентные триплеты RGB и шестнадцатеричные цветовые коды.

Название цвета	Краткое имя	Триплет RGB	Шестнадцатеричный цветовой код
`'red'`	`'r'`	`[1 0 0]`	`'#FF0000'`
`'green'`	`'g'`	`[0 1 0]`	`'#00FF00'`
`'blue'`	`'b'`	`[0 0 1]`	`'#0000FF'`
`'cyan'`	`'c'`	`[0 1 1]`	`'#00FFFF'`
`'magenta'`	`'m'`	`[1 0 1]`	`'#FF00FF'`
`'yellow'`	`'y'`	`[1 1 0]`	`'#FFFF00'`
`'black'`	`'k'`	`[0 0 0]`	`'#000000'`
`'white'`	`'w'`	`[1 1 1]`	`'#FFFFFF'`

Вот триплеты RGB и шестнадцатеричные цветовые коды для цветов по умолчанию MATLAB^® использует на многих типах графиков.

Триплет RGB	Шестнадцатеричный цветовой код	Внешность
`[0 0.4470 0.7410]`	`'#0072BD'`
`[0.8500 0.3250 0.0980]`	`'#D95319'`
`[0.9290 0.6940 0.1250]`	`'#EDB120'`
`[0.4940 0.1840 0.5560]`	`'#7E2F8E'`
`[0.4660 0.6740 0.1880]`	`'#77AC30'`
`[0.3010 0.7450 0.9330]`	`'#4DBEEE'`
`[0.6350 0.0780 0.1840]`	`'#A2142F'`

Пример: histogram(X,'EdgeColor','r') создает гистограмму, график с красными ребрами.

`'FaceAlpha'` - Прозрачность стержней гистограммы
`0.6` (по умолчанию) | скалярное значение между `0` и `1` включительно

Прозрачность строк гистограммы, заданная как скалярное значение между 0 и 1 включительно. histogram использует ту же прозрачность для всех полос гистограммы. Значение 1 означает полностью непрозрачный и 0 означает полностью прозрачный (невидимый).

Пример: histogram(X,'FaceAlpha',1) создает гистограмму, график с полностью непрозрачными полосами.

`'FaceColor'` - Гистограмма штрихового цвета
`'auto'` (по умолчанию) | `'none'` | триплет RGB | шестнадцатеричный код цвета | название цвета

Цвет гистограммы в виде одного из следующих значений:

'none' - Штанги не заполнены.
'auto' - Цвет гистограммы выбирается автоматически (по умолчанию).

Триплет RGB, шестнадцатеричный код цвета или название цвета - Бары заполняются заданным цветом.

Триплеты RGB и шестнадцатеричные цветовые коды полезны для определения пользовательских цветов.

Триплет RGB представляет собой трехэлементный вектор-строку, элементы которого определяют интенсивность красных, зеленых и синих компонентов цвета. Интенсивность должна быть в области значений [0,1]; например, [0.4 0.6 0.7].
Шестнадцатеричный код цвета - это вектор символов или строковый скаляр, который начинается с хэш-символа (#), за которым следуют три или шесть шестнадцатеричных цифр, которые могут варьироваться от 0 на F. Значения не зависят от регистра. Таким образом, цветовые коды '#FF8800', '#ff8800', '#F80', и '#f80' являются эквивалентными.

Название цвета	Краткое имя	Триплет RGB	Шестнадцатеричный цветовой код
`'red'`	`'r'`	`[1 0 0]`	`'#FF0000'`
`'green'`	`'g'`	`[0 1 0]`	`'#00FF00'`
`'blue'`	`'b'`	`[0 0 1]`	`'#0000FF'`
`'cyan'`	`'c'`	`[0 1 1]`	`'#00FFFF'`
`'magenta'`	`'m'`	`[1 0 1]`	`'#FF00FF'`
`'yellow'`	`'y'`	`[1 1 0]`	`'#FFFF00'`
`'black'`	`'k'`	`[0 0 0]`	`'#000000'`
`'white'`	`'w'`	`[1 1 1]`	`'#FFFFFF'`

Вот триплеты RGB и шестнадцатеричные цветовые коды для цветов по умолчанию, которые MATLAB использует во многих типах графиков.

Триплет RGB	Шестнадцатеричный цветовой код	Внешность
`[0 0.4470 0.7410]`	`'#0072BD'`
`[0.8500 0.3250 0.0980]`	`'#D95319'`
`[0.9290 0.6940 0.1250]`	`'#EDB120'`
`[0.4940 0.1840 0.5560]`	`'#7E2F8E'`
`[0.4660 0.6740 0.1880]`	`'#77AC30'`
`[0.3010 0.7450 0.9330]`	`'#4DBEEE'`
`[0.6350 0.0780 0.1840]`	`'#A2142F'`

Если вы задаете DisplayStyle как 'stairs', затем histogram не использует FaceColor свойство.

Пример: histogram(X,'FaceColor','g') создает гистограмму, график с зелеными полосами.

`'LineStyle'` - Стиль линии
`'-'` (по умолчанию) | `'--'` | `':'` | `'-.'` | `'none'`

Стиль линии, заданный как одно из опций, перечисленных в этой таблице.

Стиль линии	Описание	Результирующая линия
`'-'`	Сплошная линия
`'--'`	Штриховая линия
`':'`	Пунктирная линия
`'-.'`	Штрих-пунктирная линия
`'none'`	Нет линии	Нет линии

`'LineWidth'` - Ширина контуров стержней
`0.5` (по умолчанию) | положительное значение

Ширина контуров штриха, заданная как положительное значение в модули точки. Одна точка равна 1/72 дюйма.

Пример: 1.5

`'Normalization'` - Тип нормализации
`'count'` (по умолчанию) | `'probability'` | `'countdensity'` | `'pdf'` | `'cumcount'` | `'cdf'`

Тип нормализации, заданный как одно из значений в этой таблице. Для каждого интервала i:

$v_{i}$ - значение интервала.
$c_{i}$ количество элементов в интервале.
$w_{i}$ - ширина интервала.
$N$ количество элементов во входных данных. Это значение может быть больше, чем привязанные данные, если данные содержат NaN, NaT, или <undefined> значения, или если некоторые данные находятся вне пределов интервала.

Значение	Значения в интервале	Примечания
`'count'` (по умолчанию)	$v_{i} = c_{i}$	Количество или частота наблюдений. Сумма значений интервала меньше или равна `numel(X)`. Сумма меньше `numel(X)` только если некоторые входные данные не включены в интервалы. Для категориальных данных сумма значений интервала меньше или равна любому из `numel(X)` или `sum(ismember(X(:),Categories))`.
`'countdensity'`	$v_{i} = \frac{c_{i}}{w_{i}}$	Счетчик или частота, масштабируемая по ширине интервала. Площадь (высота * ширина) каждой полосы - это количество наблюдений в интервале. Сумма площадей штриха меньше или равна `numel(X)`. Для категориальных гистограмм это то же самое, что и `'count'`. Примечание `'countdensity'` не поддерживает данные datetime или данные о длительности.
`'cumcount'`	$v_{i} = \sum_{j = 1}^{i} c_{j}$	Кумулятивное количество. Каждое значение интервала является совокупным количеством наблюдений в этом интервале и всех предыдущих интервалах. Высота последней полосы меньше или равна `numel(X)`. Для категориальных гистограмм высота последней полосы меньше или равна `numel(X)` или `sum(ismember(X(:),Categories))`.
`'probability'`	$v_{i} = \frac{c_{i}}{N}$	Относительная вероятность. Сумма высот штриха меньше или равна `1`.
`'pdf'`	$v_{i} = \frac{c_{i}}{N \cdot w_{i}}$	Оценка функции плотности вероятностей. Площадь каждого бруса является относительным количеством наблюдений. Сумма площадей штриха меньше или равна `1`. Для категориальных гистограмм это то же самое, что и `'probability'`. Примечание `'pdf'` не поддерживает данные datetime или данные о длительности.
`'cdf'`	$v_{i} = \sum_{j = 1}^{i} \frac{c_{j}}{N}$	Оценка функции кумулятивной плотности. Высота каждой полосы равна совокупному относительному количеству наблюдений в интервале и всех предыдущих интервалах. Высота последней полосы меньше или равна `1`. Для категориальных данных высота каждой полосы равна совокупному относительному количеству наблюдений в каждой категории и всех предыдущих категориях.

Пример: histogram(X,'Normalization','pdf') строит графики оценки функции плотности вероятностей для X.

`'NumDisplayBins'` - Количество отображаемых категорий
скаляр

Количество отображаемых категорий, заданное как скаляр. Вы можете изменить упорядоченное расположение категорий, отображаемых на гистограмме, используя 'DisplayOrder' опция.

Эта опция работает только с категориальными данными.

`'Orientation'` - Ориентация стержней
`'vertical'` (по умолчанию) | `'horizontal'`

Ориентация стержней, заданная как 'vertical' или 'horizontal'.

Пример: histogram(X,'Orientation','horizontal') создает гистограмму, график с горизонтальными полосами.

`'ShowOthers'` - Переключение суммарного отображения данных, принадлежащих к не отображаемым категориям
`'off'` (по умолчанию) | логическое значение включения/выключения

Включите итоговое отображение данных, принадлежащих к неоказанным категориям, заданное как 'on' или 'off', или как числовое или логическое 1 (true) или 0 (false). Значение 'on' эквивалентно true, и 'off' эквивалентно false. Таким образом, можно использовать значение этого свойства как логическое значение. Значение сохранено в виде логического значения on/off типа matlab.lang.OnOffSwitchState.

Установите эту опцию равной 'on' отображение дополнительной полосы в гистограмме с именем 'Others'. Эта дополнительная полоса отсчитывает все элементы, которые не относятся к категориям, отображаемым в гистограмме.

Вы можете изменить количество категорий, отображаемых на гистограмме, а также их порядок с помощью 'NumDisplayBins' и 'DisplayOrder' опции.

Эта опция работает только с категориальными данными.

Выходные аргументы

расширить все

`h` - Гистограмма
объект

Гистограмма, возвращенная как объект. Для получения дополнительной информации см. «Гистограмма Свойств».

Свойства

Histogram Properties

Внешний вид и поведение гистограммы

Функции объекта

`morebins`	Увеличение количества интервалов гистограммы
`fewerbins`	Уменьшите количество интервалов гистограммы

Примеры

свернуть все

Гистограмма вектора

Открыть Live Script

Сгенерируйте 10000 случайных чисел и создайте гистограмму. The histogram функция автоматически выбирает соответствующее количество интервалов, чтобы охватить область значений значений в x и показать форму базового распределения.

x = randn(10000,1);
h = histogram(x)

Figure contains an axes. The axes contains an object of type histogram.

h = 
  Histogram with properties:

             Data: [10000x1 double]
           Values: [1x37 double]
          NumBins: 37
         BinEdges: [1x38 double]
         BinWidth: 0.2000
        BinLimits: [-3.8000 3.6000]
    Normalization: 'count'
        FaceColor: 'auto'
        EdgeColor: [0 0 0]

  Show all properties

Когда вы задаете выходной аргумент для histogram функция, она возвращает объект гистограммы. Можно использовать этот объект для просмотра свойств гистограммы, таких как количество интервалов или ширина интервалов.

Найдите количество интервалов гистограммы.

nbins = h.NumBins

nbins = 37

Задайте количество интервалов гистограммы

Открыть Live Script

Постройте гистограмму из 1000 случайных чисел, отсортированную в 25 интервалов с равными интервалами.

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

Figure contains an axes. The axes contains an object of type histogram.

h = 
  Histogram with properties:

             Data: [1000x1 double]
           Values: [1x25 double]
          NumBins: 25
         BinEdges: [1x26 double]
         BinWidth: 0.2800
        BinLimits: [-3.4000 3.6000]
    Normalization: 'count'
        FaceColor: 'auto'
        EdgeColor: [0 0 0]

  Show all properties

Найдите количество интервалов.

counts = h.Values

counts = 1×25

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

Изменение количества интервалов гистограммы

Открыть Live Script

Сгенерируйте 1000 случайных чисел и создайте гистограмму.

X = randn(1000,1);
h = histogram(X)

Figure contains an axes. The axes contains an object of type histogram.

h = 
  Histogram with properties:

             Data: [1000x1 double]
           Values: [1x23 double]
          NumBins: 23
         BinEdges: [1x24 double]
         BinWidth: 0.3000
        BinLimits: [-3.3000 3.6000]
    Normalization: 'count'
        FaceColor: 'auto'
        EdgeColor: [0 0 0]

  Show all properties

Используйте morebins функция для грубой регулировки количества интервалов.

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

Figure contains an axes. The axes contains an object of type histogram.

Nbins = 29

Отрегулируйте интервалы на уровне мелкого зерна путем явной установки количества интервалов.

h.NumBins = 31;

Figure contains an axes. The axes contains an object of type histogram.

Задайте границы интервала гистограммы

Открыть Live Script

Сгенерируйте 1000 случайных чисел и создайте гистограмму. Задайте границы интервала как вектор с широкими интервалами на ребрах гистограммы, чтобы захватить выбросы, которые не удовлетворяют $| x | < 2$ . Первый векторный элемент является левым краем первого интервала, а последний векторный элемент является правым ребром последнего интервала.

x = randn(1000,1);
edges = [-10 -2:0.25:2 10];
h = histogram(x,edges);

Figure contains an axes. The axes contains an object of type histogram.

Задайте Normalization свойство как 'countdensity' выравнивание интервалов, содержащей выбросы. Теперь площадь каждого интервала (а не высота) представляет собой частоту наблюдений в этом интервале.

h.Normalization = 'countdensity';

Figure contains an axes. The axes contains an object of type histogram.

Построение категорийной гистограммы

Открыть Live Script

Создайте категориальный вектор, который представляет голоса. Категории в векторе 'yes', 'no', или 'undecided'.

A = [0 0 1 1 1 0 0 0 0 NaN NaN 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 1];
C = categorical(A,[1 0 NaN],{'yes','no','undecided'})

C = 1x27 categorical
  Columns 1 through 9

     no      no      yes      yes      yes      no      no      no      no 

  Columns 10 through 16

     undecided      undecided      yes      no      no      no      yes 

  Columns 17 through 25

     no      yes      no      yes      no      no      no      yes      yes 

  Columns 26 through 27

     yes      yes

Постройте категориальную гистограмму голосов с помощью относительной ширины полосы 0.5.

h = histogram(C,'BarWidth',0.5)

Figure contains an axes. The axes contains an object of type categoricalhistogram.

h = 
  Histogram with properties:

              Data: [1x27 categorical]
            Values: [11 14 2]
    NumDisplayBins: 3
        Categories: {'yes'  'no'  'undecided'}
      DisplayOrder: 'data'
     Normalization: 'count'
      DisplayStyle: 'bar'
         FaceColor: 'auto'
         EdgeColor: [0 0 0]

  Show all properties

Гистограмма с заданной нормализацией

Открыть Live Script

Сгенерируйте 1000 случайных чисел и создайте гистограмму с помощью 'probability' нормализация.

x = randn(1000,1);
h = histogram(x,'Normalization','probability')

Figure contains an axes. The axes contains an object of type histogram.

h = 
  Histogram with properties:

             Data: [1000x1 double]
           Values: [1x23 double]
          NumBins: 23
         BinEdges: [1x24 double]
         BinWidth: 0.3000
        BinLimits: [-3.3000 3.6000]
    Normalization: 'probability'
        FaceColor: 'auto'
        EdgeColor: [0 0 0]

  Show all properties

Вычислите сумму высот штриха. С этой нормализацией высота каждого бара равна вероятности выбора наблюдения в том интервале интервала и высоты всех барных сумм к 1.

S = sum(h.Values)

S = 1

Постройте несколько гистограмм

Открыть Live Script

Сгенерируйте два вектора случайных чисел и постройте гистограмму для каждого вектора на одном рисунке.

x = randn(2000,1);
y = 1 + randn(5000,1);
h1 = histogram(x);
hold on
h2 = histogram(y);

Figure contains an axes. The axes contains 2 objects of type histogram.

Поскольку размер выборки и ширина интервала гистограмм различны, сравнить их трудно. Нормализуйте гистограммы так, чтобы все высоты штрихов добавлялись к 1, и используйте равномерную ширину интервала.

h1.Normalization = 'probability';
h1.BinWidth = 0.25;
h2.Normalization = 'probability';
h2.BinWidth = 0.25;

Figure contains an axes. The axes contains 2 objects of type histogram.

Настройка свойств гистограммы

Открыть Live Script

Сгенерируйте 1000 случайных чисел и создайте гистограмму. Верните объект гистограммы, чтобы настроить свойства гистограммы, не воссоздавая весь график.

x = randn(1000,1);
h = histogram(x)

Figure contains an axes. The axes contains an object of type histogram.

h = 
  Histogram with properties:

             Data: [1000x1 double]
           Values: [1x23 double]
          NumBins: 23
         BinEdges: [1x24 double]
         BinWidth: 0.3000
        BinLimits: [-3.3000 3.6000]
    Normalization: 'count'
        FaceColor: 'auto'
        EdgeColor: [0 0 0]

  Show all properties

Задайте, сколько именно интервалов использовать.

h.NumBins = 15;

Figure contains an axes. The axes contains an object of type histogram.

Задайте ребра интервалов с помощью вектора. Первое значение в векторе является левым краем первого интервала. Последним значением является правое ребро последнего интервала.

h.BinEdges = [-3:3];

Figure contains an axes. The axes contains an object of type histogram.

Измените цвет строк гистограммы.

h.FaceColor = [0 0.5 0.5];
h.EdgeColor = 'r';

Figure contains an axes. The axes contains an object of type histogram.

Определение базового распределения вероятностей

Открыть Live Script

Сгенерируйте 5000 нормально распределенных случайных чисел со средним значением 5 и стандартным отклонением 2. Постройте гистограмму с Normalization установлено на 'pdf' для получения оценки функции плотности вероятностей.

x = 2*randn(5000,1) + 5;
histogram(x,'Normalization','pdf')

Figure contains an axes. The axes contains an object of type histogram.

В этом примере известно базовое распределение для нормально распределенных данных. Однако можно использовать 'pdf' гистограмма, график для определения базового распределения вероятностей данных путем сравнения ее с известной функцией плотности вероятностей.

Функция плотности вероятностей для нормального распределения со средним $μ$ , стандартное отклонение $σ$ , и отклонение $σ^{2}$ является

$f (x, μ, σ) = \frac{1}{σ \sqrt{2 π}} exp [- \frac{(x - μ)^{2}}{2 σ^{2}}] .$

Наложите график функции плотности вероятностей для нормального распределения со средним значением 5 и стандартным отклонением 2.

hold on
y = -5:0.1:15;
mu = 5;
sigma = 2;
f = exp(-(y-mu).^2./(2*sigma^2))./(sigma*sqrt(2*pi));
plot(y,f,'LineWidth',1.5)

Figure contains an axes. The axes contains 2 objects of type histogram, line.

Сохранение и загрузка объектов гистограммы

Открыть Live Script

Используйте savefig функция для сохранения histogram рисунок.

histogram(randn(10));
savefig('histogram.fig');
close gcf

Использование openfig чтобы загрузить гистограмму рисунка обратно в MATLAB. openfig также возвращает указатель на рисунок, h.

h = openfig('histogram.fig');

Figure contains an axes. The axes contains an object of type histogram.

Используйте findobj функция для поиска правильного указателя на объект из указателя на рисунок. Это позволяет вам продолжать манипулировать исходным объектом гистограммы, используемым для генерации рисунка.

y = findobj(h,'type','histogram')

y = 
  Histogram with properties:

             Data: [10x10 double]
           Values: [2 17 28 32 16 3 2]
          NumBins: 7
         BinEdges: [-3 -2 -1 0 1 2 3 4]
         BinWidth: 1
        BinLimits: [-3 4]
    Normalization: 'count'
        FaceColor: 'auto'
        EdgeColor: [0 0 0]

  Show all properties

Совет

Гистограмма графиков создана с помощью histogram иметь контекстное меню в режиме редактирования графика, которое включает интерактивные манипуляции в окне рисунка. Например, можно использовать контекстное меню, чтобы в интерактивном режиме изменить количество интервалов, выровнять несколько гистограмм или изменить порядок отображения.
Когда вы добавляете всплывающих подсказок к графику гистограммы, они отображают количество границ интервала и интервала.

Расширенные возможности

Длинные» массивы
Осуществление вычислений с массивами, которые содержат больше строк, чем помещается в памяти.

Эта функция поддерживает длинные массивы с ограничениями:

Некоторые опции входа не поддерживаются. Допустимые опции:
- 'BinWidth'
- 'BinLimits'
- 'Normalization'
- 'DisplayStyle'
- 'BinMethod' - The 'auto' и 'scott' Методы bin являются одинаковыми. The 'fd' Метод bin не поддерживается.
- 'EdgeAlpha'
- 'EdgeColor'
- 'FaceAlpha'
- 'FaceColor'
- 'LineStyle'
- 'LineWidth'
- 'Orientation'
Кроме того, имеется прописная буква максимального количества стержней. Максимальный по умолчанию является 100.
morebins и fewerbins методы не поддерживаются.
Свойства редактирования объекта гистограммы, которые требуют перевычисления интервалов, не поддерживаются.

Для получения дополнительной информации см. Раздел «Длинные массивы для данных , которых не помещаютсь в память,».

Массивы графических процессоров
Ускорите код, запустив на графическом процессорном модуле (GPU) с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Указания и ограничения по применению:

Эта функция принимает массивы GPU, но не запускается на графическом процессоре.

Для получения дополнительной информации смотрите Запуск функций MATLAB на графическом процессоре (Parallel Computing Toolbox).

Распределенные массивы
Разделите большие массивы по объединенной памяти вашего кластера с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Указания и ограничения по применению:

Эта функция работает с распределенными массивами, но выполняется в клиентском MATLAB.

Для получения дополнительной информации смотрите Запуск функций MATLAB с распределенными массивами (Parallel Computing Toolbox).

См. также

Темы

Введенный в R2014b

Документация

histogram

Описание

Создание

Синтаксис

Описание

Входные параметры

X - Данные для распределения между интервалами вектор | матрица | многомерный массив

C - Категориальные данные категориальный массив

nbins - Количество интервалов положительное целое число

edges - Границы интервала вектор

Categories - Категории, включенные в гистограмму массив ячеек из векторов символов | категориального массива | строковых массивов

counts - Количества интервалов вектор

ax - Целевые оси Axes | объекта PolarAxes объект

'BarWidth' - Относительная ширина категориальных полос 0.9 (по умолчанию) | скаляром в области значений [0,1]

'BinLimits' - Пределы Интервала двухэлементный вектор

'BinLimitsMode' - Режим выбора для пределов интервала 'auto' (по умолчанию) | 'manual'

'BinMethod' - Алгоритм раскладывания 'auto' (по умолчанию) | 'scott' | 'fd' | 'integers' | 'sturges' | 'sqrt' | ...

'BinWidth' - Ширина интервалов скаляр

'DisplayOrder' - Порядок отображения категорий 'data' (по умолчанию) | 'ascend' | 'descend'

'DisplayStyle' - Стиль отображения гистограммы 'bar' (по умолчанию) | 'stairs'

'EdgeAlpha' - Прозрачность ребер гистограммы 1 (по умолчанию) | скалярное значение между 0 и 1 включительно

'EdgeColor' - Цвет ребра гистограммы [0 0 0] или черный (по умолчанию) | 'none' | 'auto' | триплет RGB | шестнадцатеричный код цвета | название цвета

'FaceAlpha' - Прозрачность стержней гистограммы 0.6 (по умолчанию) | скалярное значение между 0 и 1 включительно

'FaceColor' - Гистограмма штрихового цвета 'auto' (по умолчанию) | 'none' | триплет RGB | шестнадцатеричный код цвета | название цвета

'LineStyle' - Стиль линии '-' (по умолчанию) | '--' | ':' | '-.' | 'none'

'LineWidth' - Ширина контуров стержней 0.5 (по умолчанию) | положительное значение

'Normalization' - Тип нормализации 'count' (по умолчанию) | 'probability' | 'countdensity' | 'pdf' | 'cumcount' | 'cdf'

'NumDisplayBins' - Количество отображаемых категорий скаляр

'Orientation' - Ориентация стержней 'vertical' (по умолчанию) | 'horizontal'

'ShowOthers' - Переключение суммарного отображения данных, принадлежащих к не отображаемым категориям 'off' (по умолчанию) | логическое значение включения/выключения

Выходные аргументы

h - Гистограмма объект

Свойства

Функции объекта

Примеры

Гистограмма вектора

Задайте количество интервалов гистограммы

Изменение количества интервалов гистограммы

Задайте границы интервала гистограммы

Построение категорийной гистограммы

Гистограмма с заданной нормализацией

Постройте несколько гистограмм

Настройка свойств гистограммы

Определение базового распределения вероятностей

Сохранение и загрузка объектов гистограммы

Совет

Расширенные возможности

Длинные» массивы Осуществление вычислений с массивами, которые содержат больше строк, чем помещается в памяти.

Массивы графических процессоров Ускорите код, запустив на графическом процессорном модуле (GPU) с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Распределенные массивы Разделите большие массивы по объединенной памяти вашего кластера с помощью Parallel Computing Toolbox™.

См. также

Темы

Документация MATLAB

Поддержка

`X` - Данные для распределения между интервалами
вектор | матрица | многомерный массив

`C` - Категориальные данные
категориальный массив

`nbins` - Количество интервалов
положительное целое число

`edges` - Границы интервала
вектор

`Categories` - Категории, включенные в гистограмму
массив ячеек из векторов символов | категориального массива | строковых массивов

`counts` - Количества интервалов
вектор

`ax` - Целевые оси
`Axes` | объекта `PolarAxes` объект

`'BarWidth'` - Относительная ширина категориальных полос
`0.9` (по умолчанию) | скаляром в области значений `[0,1]`

`'BinLimits'` - Пределы Интервала
двухэлементный вектор

`'BinLimitsMode'` - Режим выбора для пределов интервала
`'auto'` (по умолчанию) | `'manual'`

`'BinMethod'` - Алгоритм раскладывания
`'auto'` (по умолчанию) | `'scott'` | `'fd'` | `'integers'` | `'sturges'` | `'sqrt'` | ...

`'BinWidth'` - Ширина интервалов
скаляр

`'DisplayOrder'` - Порядок отображения категорий
`'data'` (по умолчанию) | `'ascend'` | `'descend'`

`'DisplayStyle'` - Стиль отображения гистограммы
`'bar'` (по умолчанию) | `'stairs'`

`'EdgeAlpha'` - Прозрачность ребер гистограммы
`1` (по умолчанию) | скалярное значение между `0` и `1` включительно

`'EdgeColor'` - Цвет ребра гистограммы
`[0 0 0]` или черный (по умолчанию) | `'none'` | `'auto'` | триплет RGB | шестнадцатеричный код цвета | название цвета

`'FaceAlpha'` - Прозрачность стержней гистограммы
`0.6` (по умолчанию) | скалярное значение между `0` и `1` включительно

`'FaceColor'` - Гистограмма штрихового цвета
`'auto'` (по умолчанию) | `'none'` | триплет RGB | шестнадцатеричный код цвета | название цвета

`'LineStyle'` - Стиль линии
`'-'` (по умолчанию) | `'--'` | `':'` | `'-.'` | `'none'`

`'LineWidth'` - Ширина контуров стержней
`0.5` (по умолчанию) | положительное значение

`'Normalization'` - Тип нормализации
`'count'` (по умолчанию) | `'probability'` | `'countdensity'` | `'pdf'` | `'cumcount'` | `'cdf'`

`'NumDisplayBins'` - Количество отображаемых категорий
скаляр

`'Orientation'` - Ориентация стержней
`'vertical'` (по умолчанию) | `'horizontal'`

`'ShowOthers'` - Переключение суммарного отображения данных, принадлежащих к не отображаемым категориям
`'off'` (по умолчанию) | логическое значение включения/выключения

`h` - Гистограмма
объект

Длинные» массивы
Осуществление вычислений с массивами, которые содержат больше строк, чем помещается в памяти.

Массивы графических процессоров
Ускорите код, запустив на графическом процессорном модуле (GPU) с помощью Parallel Computing Toolbox™.

Распределенные массивы
Разделите большие массивы по объединенной памяти вашего кластера с помощью Parallel Computing Toolbox™.