柱状图

直方图的阴谋

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描述

直方图是一种条形图，用于将数据分组到容器中。在创建柱状图对象时，可以通过更改其属性值来修改直方图的各个方面。这对于快速修改容器的属性或更改显示特别有用。

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'，COUNTS）

直方图（c）

直方图（C，类别）

直方图(类别,类别,BinCounts,计数)

柱状图(＿＿＿，名称，价值）

直方图（AX，＿＿＿）

h =直方图（＿＿＿）

描述

例子

柱状图(X）创建一个直方图图X．的柱状图函数使用自动排放算法，返回具有均匀宽度的箱，选择覆盖元素范围X并揭示其分布的基本形状。柱状图将垃圾箱显示为矩形，使得每个矩形的高度表示箱中的元素数量。

例子

柱状图(X，nbins.）使用标量指定的多个箱子，nbins.．

例子

柱状图(X，边缘）排序X进入带有载体指定的箱边的垃圾箱，边缘．每个箱子包括左边的边，但不包括右边的边，除了最后一个箱子，它包括了两边的边。

直方图（'BINENGES'，边缘，'bincounts'，计数）手动指定容器边和相关的容器计数。柱状图绘制指定的bin计数图，不进行任何数据分类。

例子

柱状图(C），在哪里C是一个分类数组，绘制一个直方图与一个条形为每个类别C．

柱状图(C，类别）仅绘制指定类别的子集类别．

直方图（'类别'，类别，'bincounts'，计数）手动指定类别和关联的bin计数。柱状图绘制指定的bin计数图，不进行任何数据分类。

例子

柱状图(＿＿＿，名称,值）指定一个或多个附加选项名称,值使用任何前面的语法对参数进行配对。例如，可以指定“BinWidth”和一个标量来调整箱子的宽度，或者'正常化'有一个有效的选项（'数数'，'可能性'，'校长'，“pdf”，'cumcount',或'CDF'）使用不同类型的归一化。有关属性列表，请参阅直方图属性．

柱状图(斧头，＿＿＿）绘制到指定的轴线上斧头而不是当前轴(gca）.的选项斧头可以放在前面语法中的任何输入参数组合的前面。

例子

h=直方图(＿＿＿）返回一个柱状图对象。使用它来检查和调整直方图的属性。有关属性列表，请参阅直方图属性．

输入参数

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`X`- - - - - -数据分配到各个容器中
向量|矩阵|多维数组

分布在容器中的数据，指定为向量、矩阵或多维数组。如果X不是向量吗柱状图把它看成一个单列向量，X (:)，并绘制单个直方图。

柱状图忽略所有南和NaT价值观。相似地，柱状图忽略了正和负值，除非容器边明确指定正或负作为仓边。虽然南，NaT，正,负通常未绘制值，它们仍包含在归一化计算中，包括数据元素的总数，例如'可能性'．

笔记

如果X包含类型为INT64.或UINT64比flintmax，则建议您显式指定直方图bin边。柱状图自动使用双精度分类输入数据，对于大于的数字缺乏整数精度flintmax．

数据类型：单|双倍的|int8|int16|INT32.|INT64.|uint8.|uint16|UINT32.|UINT64|逻辑|约会时间|持续时间

`C`- - - - - -分类数据
分类数组

分类数据，指定为分类数组。柱状图不绘制未定义的分类值。然而，未定义的分类值仍然包含在包括数据元素总数的标准化计算中，例如'可能性'．

数据类型：分类

`nbins.`- - - - - -垃圾箱数量
正整数

箱的数量，指定为正整数。如果没有指定nbins.,然后柱状图根据里面的值自动计算要使用多少个箱子X．

例子:直方图（x，15）创建一个有15个箱子的直方图。

`边缘`- - - - - -本边缘
向量

Bin边缘，指定为向量。边缘（1）是第一个垃圾箱的左边缘，边(结束)是最后一个箱子的右边。

价值x（i）是在k如果边缘（k）≤.x（i）<边(k + 1)．最后一个仓还包括右仓边，以便它包含x（i）如果边(end-1)≤.x（i）≤.边(结束)．

用于日期时间和持续时间数据，边缘必须是按单调递增顺序排列的日期时间或持续时间向量。

数据类型：单|双倍的|int8|int16|INT32.|INT64.|uint8.|uint16|UINT32.|UINT64|逻辑|约会时间|持续时间

`类别`- - - - - -直方图中包含的类别
字符向量的单元格阵列|分类数组|字符串数组

笔记

此选项仅适用于分类直方图。

直方图中包含的类别，指定为字符向量单元数组、类别数组或字符串数组。

如果指定输入分类数组C，然后默认情况下，柱状图为每个类别绘制一个栏C．在这种情况下，使用类别来指定类别的唯一子集。
如果您指定箱数，那么类别指定直方图的关联类别名称。

例子:h =直方图(C,{“大”、“小”})仅绘制类别中的类别数据“大”和“小”．

例子:直方图（'类别'，{'是'，'否'，'也许'}'bincounts'，[22 18 3]）绘制一个柱状图，其中包含三个类别和相关的bin计数。

例子:H.类别查询直方图对象中的类别h．

数据类型：细胞|分类|细绳

`计数`- - - - - -垃圾箱数目
向量

Bin计数，指定为向量。使用此输入将容器计数传递给柱状图当箱数计数计算单独执行时，您不需要柱状图做任何数据搭档。

的长度计数必须等于箱子的数量。

对于数字直方图，箱数量是长度(边缘)1．
对于分类直方图，频率的数量等于类别的数量。

例子:柱状图('BinEdges'，-2:2，'BinCounts'，[5 8 15 9])

例子:直方图（'类别'，{'是'，'否'，'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A.PolarAxes对象。如果你没有指定坐标轴，并且当前的坐标轴是笛卡尔坐标轴，那么柱状图函数使用当前轴(gca）.要绘制到极轴上，请指定PolarAxes对象作为第一个输入参数，或使用偏振图函数。

名称-值对的观点

指定可选的逗号分隔的对名称,值参数。的名字参数名和价值为对应值。的名字必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家．

例子:直方图（x，'binwidth'，5）

这里列出的直方图属性只是一个子集。有关完整列表，请参见直方图属性．

`'arwidth'`- - - - - -分类条的相对宽度
`0.9`(默认)|标量范围内`[0, 1]`

笔记

此选项仅适用于类别数据的直方图。

分类条的相对宽度，指定为范围内的标量值[0, 1]．使用此属性可控制直方图内分类条的分隔。默认值为0.9，这意味着条形图的宽度是前一条条形图到下一条条形图空间的90%，两边各占5%。

如果将此属性设置为1，然后相邻的棒子互相接触。

例子:0.5

数据类型：单|双倍的|int8|int16|INT32.|INT64.|uint8.|uint16|UINT32.|UINT64

`'binlimits'`- - - - - -本限制
双元素矢量

Bin极限，指定为二元向量，[Bmin，Bmax]．此选项使用输入阵列中的值绘制直方图，X介于两者之间Bmin.和BMAX.包容性。也就是说,x（x> = bmin＆x <= bmax）．

此选项不适用于类别数据的直方图。

例子:直方图(X,“BinLimits”,[1,10])仅使用值绘制直方图X那是之间的1和10包容性。

`'binlimitsmode'`- - - - - -仓限的选择模式
`“汽车”`(默认)|`'手动的'`

BIN限制的选择模式，指定为“汽车”或'手动的'．默认值为“汽车”，使BIN限制自动调整到数据。

如果您明确指定其中之一滨藏或BinEdges,然后BinLimitsMode自动设置为'手动的'．在这种情况下，指定BinLimitsMode作为“汽车”重新归类对数据的限制。

此选项不适用于类别数据的直方图。

`“BinMethod”`- - - - - -装箱算法
`“汽车”`(默认)|`“斯科特。”`|`“fd”`|`“整数”`|`'sturges'`|`“√”`|……

Binning算法，指定为此表中的值之一。

价值	描述
`“汽车”`	默认值`“汽车”`算法选择一个仓宽来覆盖数据范围，并揭示底层分布的形状。
`“斯科特。”`	如果数据接近正常分布，则斯科特的规则是最佳的。此规则也适用于大多数其他分布。它使用了一个bin宽度`3.5 性病(X(:)) 元素个数(X) ^ (1/3)`．
`“fd”`	Freedman-Diaconis规则对数据中的异常值不太敏感，可能更适合于重尾分布的数据。它使用了一个bin宽度`2 * IQR（X（：））* numel（x）^（ - 1/3）`，在哪里`IQR.`的四分位范围是`X`．
`“整数”`	整数规则对于整数数据很有用，因为它为每个整数创建一个bin。它使用的仓宽为1，并将仓边放在整数中间。为了避免意外创建过多的容器，可以使用此规则创建65536个容器(2¹⁶）.如果数据范围大于65536，那么整数规则将使用更宽的容器。笔记 `“整数”`不支持dateti万博1manbetxme或duration数据。
`'sturges'`	斯特奇斯的规则因其简单而广受欢迎。它选择箱子的数量`装天花板(1 + log2(元素个数(X)))`．
`“√”`	平方根规则在其他软件包中也被广泛使用。它选择箱子的数量`装天花板(√元素个数(X)))`．

柱状图并不总是使用这些确切配方选择箱数。有时，箱子的数量稍微调整，使得箱边缘落在“不错”的数字上。

对于datetime数据，bin方法可以是以下时间单位之一:

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

对于持续时间数据，bin方法可以是以下时间单位之一:

`“第二”`	`“天”`
`“一分钟”`	`“年”`
`“小时”`

如果您指定Binmethod.然后，使用日期时间或持续时间数据柱状图可以使用最多65,536个垃圾桶(或2¹⁶）.如果指定的垃圾箱持续时间需要更多的垃圾箱，那么柱状图使用与最大箱数相对应的较大的箱宽度。

此选项不适用于类别数据的直方图。

笔记

如果你设置了滨藏，麻木，BinEdges,或百宽财产,那么Binmethod.属性设置为'手动的'．

例子:直方图（x，'binmethod'，'整数'）创建一个直方图，其中包含在整数上的箱子。

`“BinWidth”`- - - - - -箱子的宽度
标量

容器的宽度，指定为标量。当你指定百宽,然后柱状图可以使用最多65,536个垃圾桶(或2¹⁶）.如果指定的容器宽度需要更多的容器，则柱状图使用与最大箱数相对应的较大的箱宽度。

对于datetime和duration数据，取值为“BinWidth”可以是标量持续时间或日历持续时间。

此选项不适用于类别数据的直方图。

例子:直方图（x，'binwidth'，5）使用宽度为5的垃圾箱。

`“DisplayOrder”`- - - - - -类别显示订单
`“数据”`(默认)|`'升降'`|`“下降”`

类别显示顺序，指定为'升降'，“下降”,或“数据”．和'升降'或“下降”，直方图随着额度或减小的条形高度显示。默认值“数据”值使用输入数据中的类别顺序，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'`

直方图显示样式，指定为'酒吧'或'楼梯'．指定'楼梯'显示一个阶梯图，它显示直方图的轮廓而不填充内部。

默认值'酒吧'显示直方图条形图。

例子:直方图（x，'displaystyle'，'楼梯'）绘制直方图的轮廓。

`'edgealpha'`- - - - - -直方图条边缘的透明度
`1`(默认)|标量值之间`0`和`1`包容

直方图条边缘的透明度，指定为之间的标量值0和1包容性。价值1意味着完全不透明0意味着完全透明（无形）。

例子:直方图(X, EdgeAlpha, 0.5)使用半透明条形边缘创建直方图图。

`“EdgeColor”`- - - - - -直方图边缘颜色
`(0 0 0)`或黑色(默认)|`“没有”`|`“汽车”`|RGB三重态|十六进制颜色代码|颜色名称

直方图边缘颜色，指定为其中一个值：

“没有”- 未绘制边缘。
“汽车”-自动选择每条边的颜色。

RGB三元组、十六进制颜色代码或颜色名称-边缘使用指定的颜色。

RGB三元组和十六进制颜色代码对于指定自定义颜色很有用。

RGB三联网是一个三元素行向量，其元素指定了红色，绿色和蓝色组件的强度。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以哈希符号开头的字符向量或字符串标量(＃)，然后是3个或6个十六进制数字，其范围可以是0来F．这些值不区分大小写。因此，颜色代码“# FF8800”，“# ff8800”，“# F80”,“# f80”是等价的。

或者，您可以通过名称指定一些常见的颜色。该表列出了已命名的颜色选项、等价的RGB三联体和十六进制颜色代码。

颜色名称	简称	RGB值	十六进制颜色代码
`'红色的'`	`“r”`	`(1 0 0)`	`“# FF0000”`
`“绿色”`	`‘g’`	`[0 1 0]`	`'＃00ff00'`
`'蓝色'`	`“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”`
`'黑色的'`	`“k”`	`(0 0 0)`	`'＃000000'`
`“白色”`	`' w '`	`(1 1 1)`	`“# FFFFFF”`

这里是RGB三联体和十六进制颜色代码的默认颜色MATLAB^®用于许多类型的情节。

RGB值	十六进制颜色代码	外貌
`[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)`	`'＃77ac30'`
`(0.3010 0.7450 0.9330)`	`“# 4 dbeee”`
`[0.6350 0.0780 0.1840]`	`“# A2142F”`

例子:直方图(X,‘EdgeColor’,‘r’)创建具有红色条边的直方图。

`'Facealpha'`- - - - - -直方图的透明度
`0.6`(默认)|标量值之间`0`和`1`包容

直方图栏的透明度，指定为标量值之间的标量值0和1包容性。柱状图对直方图的所有条使用相同的透明度。价值1意味着完全不透明0意味着完全透明（无形）。

例子:直方图(X ' FaceAlpha ', 1)创建一个完全不透明的柱状图。

`“FaceColor”`- - - - - -直方图栏颜色
`“汽车”`(默认)|`“没有”`|RGB三重态|十六进制颜色代码|颜色名称

直方图栏颜色，指定为其中一个值：

“没有”—酒吧没有被填满。
“汽车”-直方图条颜色自动选择(默认)。

RGB Triplet，十六进制颜色代码或颜色名称 - 栏填充了指定的颜色。

RGB三元组和十六进制颜色代码对于指定自定义颜色很有用。

RGB三联网是一个三元素行向量，其元素指定了红色，绿色和蓝色组件的强度。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以哈希符号开头的字符向量或字符串标量(＃)，然后是3个或6个十六进制数字，其范围可以是0来F．这些值不区分大小写。因此，颜色代码“# FF8800”，“# ff8800”，“# F80”,“# f80”是等价的。

或者，您可以通过名称指定一些常见的颜色。该表列出了已命名的颜色选项、等价的RGB三联体和十六进制颜色代码。

颜色名称	简称	RGB值	十六进制颜色代码
`'红色的'`	`“r”`	`(1 0 0)`	`“# FF0000”`
`“绿色”`	`‘g’`	`[0 1 0]`	`'＃00ff00'`
`'蓝色'`	`“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”`
`'黑色的'`	`“k”`	`(0 0 0)`	`'＃000000'`
`“白色”`	`' w '`	`(1 1 1)`	`“# FFFFFF”`

以下是MATLAB在许多类型的绘图中使用的默认颜色的RGB三联体和十六进制颜色代码。

RGB值	十六进制颜色代码	外貌
`[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)`	`'＃77ac30'`
`(0.3010 0.7450 0.9330)`	`“# 4 dbeee”`
`[0.6350 0.0780 0.1840]`	`“# A2142F”`

如果您指定显示器作为'楼梯',然后柱状图不使用FaceColor财产。

例子:直方图(X,‘FaceColor’,‘g’)创建一个带有绿色条的直方图。

`“线型”`- - - - - -线条风格
`“- - -”`(默认)|`“——”`|`'：'`|`“-”。`|`“没有”`

线条样式，指定为此表中列出的选项之一。

线条样式	描述	结果线
`“- - -”`	实线
`“——”`	虚线
`'：'`	虚线
`“-”。`	划线
`“没有”`	没有线	没有线

`“线宽”`- - - - - -条形轮廓宽度
`0.5`(默认)|积极的价值

Bar轮廓的宽度，指定为点单位的正值。一点等于1/72英寸。

例子:1．5

数据类型：单|双倍的|int8|int16|INT32.|INT64.|uint8.|uint16|UINT32.|UINT64

`'正常化'`- - - - - -归一化类型
`'数数'`(默认)|`'可能性'`|`'校长'`|`“pdf”`|`'cumcount'`|`'CDF'`

规格化的类型，指定为该表中的一个值。对于每一个本我：

$v_{我}$ 是bin值。
$c_{我}$ 是容器中元素的数量。
$w_{我}$ 是容器的宽度。
$N$ 是输入数据中的元素数。如果数据包含，则此值可以大于Binned数据南，NaT,或<未定义>值，或者如果某些数据位于箱子范围之外。

价值	本值	笔记
`'数数'`（默认）	$v_{我} ＝ c_{我}$	计数或观察的频率。箱子值的总和小于或等于`元素个数(X)`．总和小于`元素个数(X)`只有在箱中不包含一些输入数据时。对于分类数据，bin值之和小于或等于其中之一`元素个数(X)`或`总和（ismember（x（:)，类别））`．
`'校长'`	$v_{我} ＝ \frac{c_{我}}{w_{我}}$	计数或频率按料仓宽度缩放。每个杆的区域（高度*宽度）是箱中的观察数。条形区域的总和小于或等于`元素个数(X)`．对于分类直方图，这与`'数数'`．笔记 `'校长'`不支持dateti万博1manbetxme或duration数据。
`'cumcount'`	$v_{我} ＝ {σ.}_{j ＝ 1}^{我} c_{j}$	累计计数。每个箱子的值是该箱子和之前所有箱子中观察到的累计数量。最后一条栏的高度小于或等于`元素个数(X)`．对于分类直方图，最后一根柱的高度小于或等于`元素个数(X)`或`总和（ismember（x（:)，类别））`．
`'可能性'`	$v_{我} ＝ \frac{c_{我}}{N}$	相对概率。杆高之和小于或等于`1`．
`“pdf”`	$v_{我} ＝ \frac{c_{我}}{N \cdot w_{我}}$	概率密度函数估计。每个条的区域是观察的相对数量。条形区域的总和小于或等于`1`．对于分类直方图，这与`'可能性'`．笔记 `“pdf”`不支持dateti万博1manbetxme或duration数据。
`'CDF'`	$v_{我} ＝ {σ.}_{j ＝ 1}^{我} \frac{c_{j}}{N}$	累积密度函数估计。每个竖条的高度等于在箱子和之前所有箱子中观察到的累积相对数量。最后一条栏的高度小于或等于`1`．对于分类数据，每个杆的高度等于每个类别和所有先前类别中的累积相对观察数。

例子:直方图（x，'归一化'，'pdf'）图的概率密度函数的估计X．

`“NumDisplayBins”`- - - - - -要显示的类别数目
标量

要显示的类别数目，指定为标量。属性可以更改柱状图中显示的类别的顺序“DisplayOrder”选项。

此选项仅适用于分类数据。

`“定位”`- - - - - -酒吧的方向
`“垂直”`(默认)|`'水平的'`

标准的方向，指定为“垂直”或'水平的'．

例子:直方图（x，'方向'，'stuits'）创建具有水平条的直方图。

`“秀秀”`- - - - - -切换属于未显示类别的数据摘要显示
`“关闭”`(默认)|开/关逻辑值

切换属于未显示类别的数据的摘要显示，指定为“上”或“关闭”，或作为数字或逻辑1（真正的)或0（假）.价值“上”相当于真正的,“关闭”相当于假．因此，可以将此属性的值用作逻辑值。该值存储为开启/关闭类型的逻辑值matlab.lang.OnOffSwitchState．

将此选项设置为“上”以名称显示直方图中的附加栏“别人”．这个额外的条数不属于直方图中显示的类别的所有元素。

您可以使用使用的顺序更改在直方图中显示的类别数量“NumDisplayBins”和“DisplayOrder”选项。

此选项仅适用于分类数据。

输出参数

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`h`- 直方图
对象

柱状图，作为对象返回。有关更多信息，请参阅直方图属性．

属性

直方图属性

直方图外观和行为

对象的功能

`morebins`	增加直方图垃圾箱数量
`fewerbins`	减少直方图箱子的数量

例子

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向量的柱状图

打开生活的脚本

生成10,000个随机数并创建一个直方图。的柱状图函数自动选择适当数量的容器来覆盖中值的范围x并显示出潜在分布的形状。

x = randn（10000,1）;H =直方图（x）

h = Histogram with properties: Data: [10000x1 double] Values: [1x37 double] NumBins: 37 BinEdges: [1x38 double] BinWidth: 0.2000 BinLimits: [-3.8000 3.6000] normalize: 'count' FaceColor: 'auto' EdgeColor:[0 00]显示所有属性

的输出参数时柱状图函数，它返回直方图对象。您可以使用此对象检查直方图的属性，例如箱数或距离的宽度。

找到直方图容器的数量。

nbins = h.numbins.

nbins = 37.

指定直方图箱数

打开生活的脚本

绘制一个直方图，1000个随机数字被分成25个等间距的箱子。

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

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 00]显示所有属性

找到垃圾箱算数。

counts = 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

改变柱状图容器的数量

打开生活的脚本

生成1,000个随机数并创建直方图。

X = RANDN（1000,1）;H =直方图（x）

H =具有属性的直方图：数据：[1000x1双]值：[1x23双] NUMBINS：23次海上：[1x24 DOUBLE] BINWIDTH：0.3000 BININITS：[-3.3000 3.6000]归一化：'COUNT'FACECOLOR：'AUTO'EDGECOLOR：[0 0 0]显示所有属性

使用morebins粗略调整箱数的功能。

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

Nbins = 29

通过显式设置容器的数量，在细粒度级别上调整容器。

h.NumBins = 31;

指定直方图的bin边缘

打开生活的脚本

生成1,000个随机数并创建直方图。将BIN边缘指定为带有直方图边缘宽箱的向量，以捕获不满足的异常值 $| x | < 2$ ．第一个向量元素是第一个箱子的左边缘，最后一个向量元素是最后一个箱子的右边缘。

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

指定正常化财产'校长'把含有异常值的箱子弄平。现在,区域每个垃圾箱（而不是高度）表示该间隔的观察频率。

h.Normalization ='校长'；

绘制分类直方图

打开生活的脚本

创建一个表示投票的绝对向量。向量中的类别是“是的”，“不”,或“决定”．

a = [0 0 11 1 0 0 0 0 naN naN 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 11 11 1];C =分类（a，[1 0 nan]，{“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

使用相对杆宽度绘制投票的分类直方图0.5．

H =直方图（C，'arwidth', 0.5)

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]显示所有属性

指定归一化的直方图

打开生活的脚本

生成1,000个随机数，并使用'可能性'正常化。

x = randn (1000 1);h =直方图(x),'正常化'，'可能性'）

H =具有属性的直方图：数据：[1000x1双]值：[1x23双] Numbins：23型海上：[1x24 Double] Binwidth：0.3000 binlimits：[-3.3000 3.6000]归一化：'概率'面部：'auto'Edgecolor：[0 0 0]显示所有属性

计算杆高的总和。通过这种归一化，每个竖条的高度等于在这个bin区间内选择一个观测值的概率，所有竖条的高度和为1。

S = SUM（H.Values）

S = 1

情节多个柱状图

打开生活的脚本

生成两个随机数向量，并为同一图中的每个向量绘制直方图。

x = randn（2000,1）;Y = 1 + RANDN（5000,1）;h1 =直方图（x）;抓住在h2 =直方图(y);

由于直方图的样本量和箱宽不同，很难进行比较。对直方图进行归一化，使所有的柱高加为1，并使用统一的仓宽。

H1.Normalization =.'可能性'；h1。BinWidth = 0.25;h2。N或malization ='可能性'；H2.BinWidth = 0.25;

调整直方图特性

打开生活的脚本

生成1,000个随机数并创建直方图。返回直方图对象以调整直方图的属性而不重新创建整个绘图。

x = randn (1000 1);H =直方图（x）

H =具有属性的直方图：数据：[1000x1双]值：[1x23双] NUMBINS：23次海上：[1x24 DOUBLE] BINWIDTH：0.3000 BININITS：[-3.3000 3.6000]归一化：'COUNT'FACECOLOR：'AUTO'EDGECOLOR：[0 0 0]显示所有属性

准确指定要使用的垃圾箱。

h.NumBins = 15;

用向量指定箱子的边。向量中的第一个值是第一个箱子的左边缘。最后一个值是最后一个箱子的右边。

h.BinEdges =(三3);

改变柱状图的颜色。

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

确定基础概率分布

打开生活的脚本

生成5,000个通常分布的随机数，平均值为5，标准偏差为2.绘制直方图正常化设置为“pdf”产生概率密度函数的估计。

X = 2*randn(5000,1) + 5;直方图(x,'正常化'，“pdf”）

在本例中，正态分布数据的底层分布是已知的。但是，你可以使用“pdf”通过与已知的概率密度函数进行比较，确定数据的潜在概率分布的直方图。

具有平均值的正态分布概率密度函数 $μ.$ ,标准偏差 $σ.$ 和方差 ${σ.}^{2}$ 是

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

覆盖概率密度函数的曲线图，其平均分布为5，标准偏差为2。

抓住在Y = -5：0.1：15;mu = 5;西格玛= 2;f = exp（ - （y-mu）。^ 2./(2**sigma^2））./(sigma*sqrt(2*pi））;绘图（y，f，“线宽”, 1.5)

保存和加载直方图对象

打开生活的脚本

使用Savefig功能，保存直方图。

y =直方图（Randn（10））;Savefig（'timogram.fig'）;清除全部关闭全部

使用openfig将直方图加载回MATLAB。openfig还返回到图形的句柄，h．

h = openfig ('timogram.fig'）;

使用findobj函数从图形句柄定位正确的对象句柄。这允许您继续操作用于生成图形的原始直方图对象。

y = findobj (h,'类型'，'直方图'）

y = Histogram with properties: Data: [10x10 double] Values: [2 17 28 32 16 32] NumBins: 7 BinEdges: [-3 -2 -1 0 1 2 3 4] BinWidth: 1 BinLimits: [-3 4] Normalization: 'count' FaceColor: 'auto' EdgeColor:[0 0 0]显示所有属性

提示

使用创建的直方图图柱状图在绘图编辑模式下有一个上下文菜单，可以在图形窗口中进行交互操作。例如，您可以使用上下文菜单交互式地更改容器的数量、对齐多个直方图或更改显示顺序。
当您向直方图添加数据提示时，它们会显示箱边和箱数。

扩展功能

高大的数组
使用具有大于内存容量的行数的数组进行计算。

这个函数支持长数组，但有以下万博1manbetx限制:

不支持某些输入选项。万博1manbetx允许的选项有:
- “BinWidth”
- 'binlimits'
- '正常化'
- “DisplayStyle”
- “BinMethod”- - -“汽车”和“斯科特。”Bin方法是相同的。的“fd”不支持Bin方法。万博1manbetx
- 'edgealpha'
- “EdgeColor”
- 'Facealpha'
- “FaceColor”
- “线型”
- “线宽”
- “定位”
此外，酒吧的最大数量也有上限。默认最大值为100。
的morebins和fewerbins不支持方法。万博1manbetx
不支持编辑需要重新计算容器的直方图对象属性。万博1manbetx

有关更多信息，请参阅用于内存不足数据的高数组．

GPU数组
使用并行计算工具箱™在图形处理单元(GPU)上运行加速代码。

使用说明和限制：

此函数接受GPU阵列，但不运行在GPU上。

有关更多信息，请参阅在GPU上运行MATLAB函数（并行计算工具箱）．

分布式阵列
使用Parallel Computing Toolbox™在集群的组合内存中对大型数组进行分区。

使用说明和限制：

此功能在分布式阵列上运行，但在客户端MATLAB中执行。

有关更多信息，请参阅使用分布式阵列运行MATLAB函数（并行计算工具箱）．

另请参阅

主题

在R2014B中介绍

柱状图

描述

创建

语法

描述

输入参数

X- - - - - -数据分配到各个容器中向量|矩阵|多维数组

C- - - - - -分类数据分类数组

nbins.- - - - - -垃圾箱数量正整数

边缘- - - - - -本边缘向量

类别- - - - - -直方图中包含的类别字符向量的单元格阵列|分类数组|字符串数组

计数- - - - - -垃圾箱数目向量

斧头- - - - - -目标轴轴对象|PolarAxes对象

'arwidth'- - - - - -分类条的相对宽度0.9(默认)|标量范围内[0, 1]

'binlimits'- - - - - -本限制双元素矢量

'binlimitsmode'- - - - - -仓限的选择模式“汽车”(默认)|'手动的'

“BinMethod”- - - - - -装箱算法“汽车”(默认)|“斯科特。”|“fd”|“整数”|'sturges'|“√”|……

“BinWidth”- - - - - -箱子的宽度标量

“DisplayOrder”- - - - - -类别显示订单“数据”(默认)|'升降'|“下降”

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

'edgealpha'- - - - - -直方图条边缘的透明度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三重态|十六进制颜色代码|颜色名称

'Facealpha'- - - - - -直方图的透明度0.6(默认)|标量值之间0和1包容

“FaceColor”- - - - - -直方图栏颜色“汽车”(默认)|“没有”|RGB三重态|十六进制颜色代码|颜色名称

“线型”- - - - - -线条风格“- - -”(默认)|“——”|'：'|“-”。|“没有”

“线宽”- - - - - -条形轮廓宽度0.5(默认)|积极的价值

'正常化'- - - - - -归一化类型'数数'(默认)|'可能性'|'校长'|“pdf”|'cumcount'|'CDF'

“NumDisplayBins”- - - - - -要显示的类别数目标量

“定位”- - - - - -酒吧的方向“垂直”(默认)|'水平的'

“秀秀”- - - - - -切换属于未显示类别的数据摘要显示“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

指定直方图箱数

改变柱状图容器的数量

指定直方图的bin边缘

绘制分类直方图

指定归一化的直方图

情节多个柱状图

调整直方图特性

确定基础概率分布

保存和加载直方图对象

提示

扩展功能

高大的数组使用具有大于内存容量的行数的数组进行计算。

GPU数组使用并行计算工具箱™在图形处理单元(GPU)上运行加速代码。

分布式阵列使用Parallel Computing Toolbox™在集群的组合内存中对大型数组进行分区。

另请参阅

主题

MATLAB的文档

万博1manbetx

介绍基于MATLAB的深度学习

`X`- - - - - -数据分配到各个容器中
向量|矩阵|多维数组

`C`- - - - - -分类数据
分类数组

`nbins.`- - - - - -垃圾箱数量
正整数

`边缘`- - - - - -本边缘
向量

`类别`- - - - - -直方图中包含的类别
字符向量的单元格阵列|分类数组|字符串数组

`计数`- - - - - -垃圾箱数目
向量

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

`'arwidth'`- - - - - -分类条的相对宽度
`0.9`(默认)|标量范围内`[0, 1]`

`'binlimits'`- - - - - -本限制
双元素矢量

`'binlimitsmode'`- - - - - -仓限的选择模式
`“汽车”`(默认)|`'手动的'`

`“BinMethod”`- - - - - -装箱算法
`“汽车”`(默认)|`“斯科特。”`|`“fd”`|`“整数”`|`'sturges'`|`“√”`|……

`“BinWidth”`- - - - - -箱子的宽度
标量

`“DisplayOrder”`- - - - - -类别显示订单
`“数据”`(默认)|`'升降'`|`“下降”`

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

`'edgealpha'`- - - - - -直方图条边缘的透明度
`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三重态|十六进制颜色代码|颜色名称

`'Facealpha'`- - - - - -直方图的透明度
`0.6`(默认)|标量值之间`0`和`1`包容

`“FaceColor”`- - - - - -直方图栏颜色
`“汽车”`(默认)|`“没有”`|RGB三重态|十六进制颜色代码|颜色名称

`“线型”`- - - - - -线条风格
`“- - -”`(默认)|`“——”`|`'：'`|`“-”。`|`“没有”`

`“线宽”`- - - - - -条形轮廓宽度
`0.5`(默认)|积极的价值

`'正常化'`- - - - - -归一化类型
`'数数'`(默认)|`'可能性'`|`'校长'`|`“pdf”`|`'cumcount'`|`'CDF'`

`“NumDisplayBins”`- - - - - -要显示的类别数目
标量

`“定位”`- - - - - -酒吧的方向
`“垂直”`(默认)|`'水平的'`

`“秀秀”`- - - - - -切换属于未显示类别的数据摘要显示
`“关闭”`(默认)|开/关逻辑值

`h`- 直方图
对象

高大的数组
使用具有大于内存容量的行数的数组进行计算。

GPU数组
使用并行计算工具箱™在图形处理单元(GPU)上运行加速代码。

分布式阵列
使用Parallel Computing Toolbox™在集群的组合内存中对大型数组进行分区。