histcounts

(___)= histcounts (___,名称,值)使用指定的一个或多个额外的选项名称,值对参数使用任何输入或输出参数组合在以前的语法。例如,您可以指定“BinWidth”和一个标量数值数据调整箱子的宽度。分类数据,您可以指定“归一化”,要么“数”,“countdensity”,“概率”,“pdf”,“cumcount”,或“提供”。

例子

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箱数和本边缘

打开生活的脚本

分发100随机值放入垃圾箱。histcounts自动选择一个合适的宽度揭示底层数据的分布。

X = randn (100 1);[N,边缘]= histcounts (X)

N =1×72 17 28 32 16 3 2

边缘=1×83 2 1 0 1 2 3 4

指定数量的垃圾箱

打开生活的脚本

分配10数字6等距的垃圾箱。

X =[2 3 5 7 11 13日17日19日23日29);[N,边缘]= histcounts (X, 6)

N =1×62 2 2 2 1 1

边缘=1×70 4.9000 9.8000 14.7000 19.6000 24.5000 - 29.4000

指定本边缘

打开生活的脚本

分发1000随机数进入垃圾箱。定义本边缘一个向量,其中第一个元素是左边缘的第一本,和最后一个元素的右边缘是最后一本。

X = randn (1000 1);边缘= [5 4 2 1 0 0.5 -0.5 1 2 4 5];N = histcounts (X,边缘)

N =1×1024 149 142 195 200 154 111 0 0。25

归一化本计数

打开生活的脚本

分发所有的质数少于100进垃圾箱。指定“归一化”作为“概率”规范化,箱子数量总和(N)是1。也就是说,每一本数表示属于的观察意见,这使得本的概率。

X =质数(100);[N,边缘]= histcounts (X,“归一化”,“概率”)

N =1×40.4000 0.2800 0.2800 0.0400

边缘=1×530 60 90 120 0

确定本位置

打开生活的脚本

5和5之间分发100个随机整数进垃圾箱,并指定“BinMethod”作为“整数”使用宽箱集中在整数。指定一个第三输出histcounts返回一个向量代表本指标的数据。

X =兰迪([5 5],100,1);[N,边缘,本]= histcounts (X,“BinMethod”,“整数”);

找到一本数第三本通过计算数量的事件3本指数向量,本。结果是一样的N (3)。

数= nnz(本= = 3)

数= 8

分类垃圾箱数量

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

确定元素落入每个类别的数量。

[N,类别]= histcounts (C)

N =1×311 14 2

类别=1 x3单元格{'是的'}{‘不’}{“犹豫不决”}

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histcounts把它当作一个列向量,X (:)。

histcounts忽略所有南值。同样的,histcounts忽略了正和负除非本边缘显式地指定值正或负作为一个本边缘。

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。histcounts忽略了未定义的分类值。

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histcounts自动计算有多少箱子使用基于中的值X。

例子:[N,边缘]= histcounts (X, 15)使用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。

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`- - - - - -类别包含在数
所有类别(默认)|字符串向量|细胞特征向量的向量|`模式`标量|分类向量

类别包括在统计,指定为字符串向量,细胞特征向量的向量,模式标量或分类向量。默认情况下,histcounts为每个类别分类数组中使用一个本C。使用类别指定一个独特的类别的子集。

例子:h = histcounts (C,(“大”、“小”))只计算分类数据的类别大和小。

例子:h = histcounts (C,“Y”+ wildcardPattern)统计分类数据在所有类别的名字从这封信开始Y。

数据类型:字符串|细胞|模式|分类

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:[N,边缘]= histcounts (X,“正常化”,“概率”)可实现本数量N,这样总和(N)是1。

`BinLimits`- - - - - -本限制
双元素向量

本限制,指定为一个双元素向量,[bmin, bmax]。此选项只垃圾箱中的值X之间,bmin和bmax包容;也就是说,X (X > = bmin & < = bmax)。

这个选项不适用于分类数据。

例子:[N,边缘]= histcounts (X,“BinLimits”, [1, 10])垃圾箱中的值X之间的是1和10包容性。

`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,但也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。防止意外地创建太多的垃圾箱,限制65536箱(2¹⁶这条规则可以创建)。如果数据范围大于65536,那么使用广泛的垃圾箱。请注意 `“整数”`不支持dateti万博1manbetxme或持续时间数据。
`斯特奇斯的`	斯特奇斯的规则是一个简单的规则,很受欢迎,因为它很简单。它选择的箱子数量`装天花板(1 + log2(元素个数(X)))`。
`“√”`	平方根的规则是另一个简单的规则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)))`。

histcounts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histcounts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histcounts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。

例子:[N,边缘]= histcounts (X,“BinMethod”,“整数”)使用垃圾箱集中在整数。

`BinWidth`- - - - - -箱子的宽度
标量

箱子的宽度,指定为一个标量。如果您指定BinWidth,然后histcounts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histcounts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。

例子:[N,边缘]= histcounts (X, BinWidth, 5)使用箱子的宽度5。

`BinEdges`- - - - - -边的垃圾桶里
数值向量

箱子边缘,指定为一个数值向量。第一个向量元素指定第一本的左边缘。最后一个元素指定了最后一本的右边缘。如果你不指定垃圾桶边,然后histcounts自动确定本边缘的位置。

这个选项不适用于分类数据。

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

`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,本值的总和`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。对分类数据,这一样`“数”`。请注意 `“countdensity”`不支持dateti万博1manbetxme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。最后一本的价值小于或等于`元素个数(X)`。分类数据,最后一本的价值小于或等于`元素个数(X)`或`sum (ismember (X(:),类别))`。
`“概率”`	$v_{我} = \frac{c_{我}}{N}$	相对概率。本值之和小于或等于`1`。
`“pdf”`	$v_{我} = \frac{c_{我}}{N \cdot w_{我}}$	概率密度函数估计。对分类数据,这是一样的`“概率”`。请注意 `“pdf”`不支持dateti万博1manbetxme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。 `N(结束)`小于或等于什么`1`。

例子:[N,边缘]= histcounts (X,“正常化”,“pdf”)箱子使用概率密度函数估计的数据。

`NumBins`- - - - - -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NumBins,然后histcounts自动计算有多少箱子使用基于输入数据。

这个选项不适用于分类数据。

输出参数

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`N`——本计数
行向量

箱数,返回一个行向量。

`边缘`——本边缘
向量

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

`本`——本指数
数组

本指标,作为一个数组返回相同的大小X。中的每个元素本描述了它本编号包含相应的元素X。

的值0在本表示一个元素不属于任何箱(例如,一个南值)。

`类别`——类别包括在计算中
细胞特征向量的向量

类别包括在统计,作为细胞返回特征向量的向量。类别包含的类别C对应于每一个计数N。

提示

的行为histcounts类似的吗离散化函数。使用histcounts找到元素的数量在每一个垃圾箱。另一方面,使用离散化找本每个元素所属(不计数)。

扩展功能

高大的数组
计算和数组的行比装入内存。

使用笔记和限制:

一些输入不支持选项。万博1manbetx允许的选项是:
- “BinWidth”
- “BinLimits”
- “归一化”
- “BinMethod”- - -“汽车”和“斯科特。”本方法是相同的。的“fd”本方法不支持。万博1manbetx
的类别输入参数不支持模式表达式。万博1manbetx

有关更多信息,请参见高大的数组。

C / c++代码生成
生成C和c++代码使用MATLAB®编码器™。

使用笔记和限制:

代码生成不支持稀疏矩阵输入的这个函数。万博1manbetx
如果你不提供本边缘,然后生成代码可能需要适应可变数组和动态内存分配。
的类别输入参数不支持模式表达式。万博1manbetx

GPU的代码生成
生成NVIDIA的CUDA®代码®GPU使用GPU编码器™。

使用笔记和限制:

代码生成不支持稀疏矩阵输入的这个函数。万博1manbetx
如果你不提供本边缘,然后生成代码可能需要适应可变数组和动态内存分配。
的类别输入参数不支持模式表达式。万博1manbetx

线程环境
在后台运行代码使用MATLAB®`backgroundPool`与并行计算工具箱™或加速代码`ThreadPool`。

这个函数完全支持线程的环境。万博1manbetx有关更多信息,请参见MATLAB函数线程环境中运行。

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:

不支持64位的整数。万博1manbetx

有关更多信息,请参见运行在GPU MATLAB函数(并行计算工具箱)。

版本历史

介绍了R2014b

另请参阅

柱状图|histogram2|离散化|histcounts2

主题

嘘,histc取代气馁实例

histcounts

语法

描述

例子

箱数和本边缘

指定数量的垃圾箱

指定本边缘

归一化本计数

确定本位置

分类垃圾箱数量

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- - - - - -类别包含在数所有类别(默认)|字符串向量|细胞特征向量的向量|模式标量|分类向量

名称-值参数

BinLimits- - - - - -本限制双元素向量

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

BinEdges- - - - - -边的垃圾桶里数值向量

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

NumBins- - - - - -数量的垃圾箱正整数

输出参数

N——本计数行向量

边缘——本边缘向量

本——本指数数组

类别——类别包括在计算中细胞特征向量的向量

提示

扩展功能

高大的数组计算和数组的行比装入内存。

C / c++代码生成生成C和c++代码使用MATLAB®编码器™。

GPU的代码生成生成NVIDIA的CUDA®代码®GPU使用GPU编码器™。

线程环境在后台运行代码使用MATLAB®backgroundPool与并行计算工具箱™或加速代码ThreadPool。

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™。

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`- - - - - -类别包含在数
所有类别(默认)|字符串向量|细胞特征向量的向量|`模式`标量|分类向量

`BinLimits`- - - - - -本限制
双元素向量

`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

`BinEdges`- - - - - -边的垃圾桶里
数值向量

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

`NumBins`- - - - - -数量的垃圾箱
正整数

`N`——本计数
行向量

`边缘`——本边缘
向量

`本`——本指数
数组

`类别`——类别包括在计算中
细胞特征向量的向量

高大的数组
计算和数组的行比装入内存。

C / c++代码生成
生成C和c++代码使用MATLAB®编码器™。

GPU的代码生成
生成NVIDIA的CUDA®代码®GPU使用GPU编码器™。

线程环境
在后台运行代码使用MATLAB®`backgroundPool`与并行计算工具箱™或加速代码`ThreadPool`。

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™。