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直方图

히스토그램플롯

페이지내모두확장

설명

히스토그램은데이터를本으로그룹화하는숫자형데이터의막대플롯유형입니다。直方图객체를생성한후해당속성값을변경하여히스토그램의여러특성을수정할수있습니다。이는本의속성을빠르게수정하거나화면표시를빠르게변경하려는경우특히유용합니다。

생성

구문

直方图(X)

直方图(X, nbins)

直方图（X，边缘）

直方图（ 'BinEdges'，边 'BinCounts'，计数）

直方图（C）

直方图(C类)

直方图(类别,类别,BinCounts,计数)

柱状图(___，名称，值）

直方图(ax,___)

H =直方图（___)

설명

예제

柱状图(X)는X의히스토그램플롯을생성합니다。直方图함수는자동비닝（离散化）알고리즘을사용합니다。이알고리즘은X에있는요소의범위를포괄하고분포의기본형태를표시하도록선택된，균일한너비의斌을반환합니다。直方图은本을사각형으로표시하고,각사각형의높이는本의요소개수를나타냅니다。

예제

柱状图(X,nbins)는스칼라nbins로지정된本의개수를사용합니다。

예제

柱状图(X,边缘)는X를벡터边缘로지정된本경계값을갖는本으로분류합니다。각本은하한경계값을포함하며,양측경계값을포함하는마지막本을제외하고는상한경계값을포함하지않습니다。

直方图(“BinEdges”,边缘'BinCounts'，计数)는本경계값과,이경계값에연결된本도수를수동으로지정합니다。直方图은지정된滨도수를플로팅하고데이터비닝（离散化）은수행하지않습니다。

예제

柱状图(C)(여기서C는直言형배열임)는C의각범주에대해막대로히스토그램을플로팅합니다。

柱状图(C,类别)는类别로지정된범주의서브셋만플로팅합니다。

直方图（“分类”，类别'BinCounts'，计数)는범주와,이범주에연결된本도수를수동으로지정합니다。直方图은지정된滨도수를플로팅하고데이터비닝（离散化）은수행하지않습니다。

예제

柱状图(___,名称,值)는위에열거된구문에名称,值쌍인수를하나이상추가옵션으로지정합니다。예를들어，'BinWidth'와스칼라를지정하여本의너비를조정하거나,'正常化'을유효한옵션(“数”,“概率”,'countdensity',“pdf”,'cumcount','CDF'중하나）으로지정하여다른유형의정규화를사용할수있습니다。속성목록은直方图속성을참조하십시오。

柱状图(斧头,___)는현재좌표축（GCA）대신斧头로지정된좌표축에플로팅됩니다。옵션斧头는위에열거된구문의입력인수조합보다먼저나올수있습니다。

예제

h=直方图（___)는直方图객체를반환합니다。이함수를사용하면直方图의속성을검사하고조정할수있습니다。속성목록은直方图속성을참조하십시오。

입력인수

모두확장

`X`- - - - - -本사이에분포시킬데이터
벡터|행렬|다차원배열

本사이에분포시킬데이터로,벡터,행렬,다차원배열중하나로지정됩니다。X가벡터가아닌경우,直方图은이를단일열벡터X (:)로처리하고단일히스토그램을플로팅합니다。

直方图은모든南값과NaT값을무시합니다。마찬가지로,本경계값이天道酬勤또는负를명시적으로本경계값으로지정하지않는한直方图은天道酬勤값과负값을무시합니다。南값,NaT값,天道酬勤값,负값은일반적으로플로팅되지않지만,“概率”와같이데이터요소의총개수를포함하는정규화계산에는포함됩니다。

참고

X에flintmax보다큰Int64的형또는UINT64형의정수가포함된경우히스토그램斌경계값을명시적으로지정하는것이좋습니다。直方图은배정밀도를사용하여입력데이터를자동으로비닝하며，배정밀도는flintmax보다큰숫자에대해정수정밀도가없습니다。

`C`- - - - - -分类형데이터
直言형배열

分类형데이터로，分类형배열로지정됩니다。直方图은정의되지않은分类형값을플로팅하지않습니다。단，“概率”와같이데이터요소의총개수를포함하는정규화계산에는정의되지않은直言형값도포함됩니다。

데이터형：明确的

`nbins`- - - - - -本개수
양의정수

滨개수로，양의정수로지정됩니다。nbins를지정하지않으면直方图은X의값을기반으로하여사용할本의개수를자동으로계산합니다。

예：直方图（X，15）는15개의本을가지는히스토그램을생성합니다。

`边缘`- - - - - -本경계값
벡터

滨경계값으로，벡터로지정됩니다。边(1)은첫번째本의하한경계값이고边缘（端部）는마지막斌의상한경계값입니다。

边缘（k）的≤X（I）<边(k + 1)인경우값X（I）는k번째本에있습니다。마지막本은상한경계값을포함하므로,边(end-1)≤X（I）≤边缘（端部）인경우X（I）를포함합니다。

datetime형데이터와时间형데이터의경우,边缘는단조증가（单调递增）하는순서의日期时间형벡터또는持续时间형벡터여야합니다。

`类别`- - - - - -히스토그램에포함되는범주
문자형벡터로구성된셀형배열|直言형배열|字符串형배열

참고

이옵션은범주히스토그램에만적용됩니다。

히스토그램에포함되는범주,로문자형벡터로구성된셀형배열,直言형배열또는字符串형배열로지정됩니다。

입력分类형배열C를지정할경우直方图은기본적으로C의각범주에대해막대를플로팅합니다。이경우범주의고유한서브셋을대신지정하려면类别를사용하십시오。
滨도수를지정하면类别가히스토그램에대해연결된범주이름을지정합니다。

예：H =直方图（C，{ '大'， '小'}）은범주“大”와“小”直言형의데이터만플로팅합니다。

예：直方图（ '类别'，{ '是'， '否'， '也许'}， 'BinCounts'，[22 18 3]）은연결된本도수가있는세개의범주를가진히스토그램을플로팅합니다。

예：h.Categories는히스토그램객체h에있는범주를쿼리합니다。

데이터형：细胞|明确的|串

`计数`- - - - - -滨도수
벡터

滨도수로，벡터로지정됩니다。滨도수계산이개별적으로수행되고直方图이데이터비닝(装箱)을수행하지않도록하려면이입력값을사용하여本도수를直方图에전달하십시오。

计数의길이는斌의개수와같아야합니다。

숫자형히스토그램의경우,本개수는长度(边缘)1입니다。
범주히스토그램의경우，滨개수는범주개수와동일합니다。

예：直方图('BinEdges'，-2:2，'BinCounts'，[5 8 15 9])

예：直方图（ '类别'，{ '是'， '否'， '也许'}， 'BinCounts'，[22 18 3]）

`斧头`- - - - - -대상좌표축
`轴`객체|`PolarAxes`객체

대상좌표축으로，轴객체또는PolarAxes객체로지정됩니다。좌표축을지정하지않을경우현재좌표축이카테시안좌표축(笛卡尔轴)이면直方图함수는현재좌표축(GCA）을사용합니다。극좌표좌표축에플로팅하려면PolarAxes객체를첫번째입력인수로지정하거나polarhistogram함수를사용하십시오。

이름——값쌍의인수

선택적으로名称,值인수가쉼표로구분되어지정됩니다。여기서名称은인수이름이고价值는대응값입니다。名称은따옴표안에표시해야합니다。名1，值1，...，NameN，值N과같이여러개의이름 - 값쌍의인수를어떤순서로든지정할수있습니다。

예：直方图(X, BinWidth, 5)

여기에나와있는히스토그램속성은일부에불과합니다。전체목록을보려면直方图속성을참조하십시오。

`'BarWidth'`- - - - - -범주막대의상대적인너비
`0.9`（디폴트값）|`[0,1]`범위의스칼라

참고

이옵션直言형은데이터의히스토그램에만적용됩니다。

범주막대의상대적인너비로,범위[0,1]사이의스칼라값으로지정됩니다。이속성을사용하여히스토그램내에서범주막대간구분방법을제어할수있습니다。디폴트값인0.9는막대너비가이전막대에서다음막대까지거리의이90%며그거리간의5%격이막대양쪽에존재함을의미합니다。

이속성을1로설정하면인접해있는막대가서로닿습니다。

예：0.5

`“BinLimits”`- - - - - -本제한
2개요소를가진벡터

本제한으로,요소를2개가진벡터[BMIN，BMAX]로지정됩니다。이옵션은입력배열X에서BMIN과bmax(구간의끝점포함)사이에있는값을사용하여히스토그램을플로팅합니다。즉,X（X> = BMIN＆X <= BMAX）입니다。

分类형데이터의히스토그램에는이옵션이적용되지않습니다。

예：直方图(X,“BinLimits”, [1, 10])은1과10(구간의끝점포함)사이에있는X의값만사용하여히스토그램을플로팅합니다。

`'BinLimitsMode'`- - - - - -本제한선택모드
`“汽车”`（디폴트값）|`“手动”`

滨제한의선택모드로，“汽车”또는“手动”로지정됩니다。디폴트값은“汽车”입니다。이경우本제한이데이터에맞게자동으로조정됩니다。

BinLimits나BinEdges를명시적으로지정하면BinLimitsMode가자동으로“手动”로설정됩니다。이경우,本제한을데이터에맞게다시스케일링하려면BinLimitsMode를“汽车”로지정하십시오。

分类형데이터의히스토그램에는이옵션이적용되지않습니다。

`'BinMethod'`- - - - - -비닝（离散化）알고리즘
`“汽车”`（디폴트값）|`“斯科特。”`|`“fd”`|`“整数”`|`斯特奇斯的`|`“√”`|……

비닝알고리즘으로，다음표에있는값중하나로지정됩니다。

값	설명
`“汽车”`	디폴트`“汽车”`알고리즘은데이터범위를포괄하고기본분포의형태를표시할수있는斌너비를선택합니다。
`“斯科特。”`	스콧의법칙（Scott的规则）은데이터가정규분포에가까운경우가장적합합니다。이법칙은대부분의다른분포에도적합합니다。이법칙은本너비로`3.5 * STD（X（：））* numel（X）^（ - 1/3）`을사용합니다。
`“fd”`	프리드만-다이아코니스법칙(Freedman-Diaconis规则)은데이터의이상값에덜민감하며,두꺼운꼬리분포의데이터에더적합할수있습니다。이법칙은本너비로`2 * IQR（X（：））* numel（X）^（ - 1/3）`을사용합니다。여기서`IQR`은`X`의사분위범위입니다。
`“整数”`	정수규칙은각정수에대해本을생성하므로정수데이터에유용합니다。이규칙은本너비로1을사용하며,정수사이의중간위치에本경계값을배치합니다。잘못하여너무많은本을생성하지않으려면이규칙을사용하여65536개의本제한(2¹⁶）을생성할수있습니다。데이터범위가65536보다큰경우정수규칙은대신더넓은斌을사용합니다。 참고 `“整数”`는日期时间형데이터나时间형데이터를지원하지않습니다。
`斯特奇斯的`	스터지스의법칙(斯特奇斯的统治)은간단하기때문에많이사용됩니다。이법칙은本개수를`装天花板(1 + log2(元素个数(X)))`개로선택합니다。
`“√”`	제곱근규칙은타소프트웨어패키지에서널리사용됩니다。이법칙은本개수를`装天花板(√元素个数(X)))`개로선택합니다。

直方图이항상이러한정확한수식을사용해斌개수를선택하지는않습니다。滨경계값이 '적절한' 숫자가되도록斌개수가약간조정되는경우도있습니다。

datetime형데이터의경우本방법은다음시간단위중하나일수있습니다。

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

持续时间형데이터의경우斌방법은다음시간단위중하나일수있습니다。

`“第二”`	`'天'`
`“一分钟”`	`'年'`
`'小时'`

datetime형또는时间형데이터로BinMethod를지정하면直方图은최대65536개의滨（즉，2¹⁶）을사용할수있습니다。지정된斌기간에더많은斌이필요할경우直方图은최대斌개수에해당하는더큰斌너비를사용합니다。

分类형데이터의히스토그램에는이옵션이적용되지않습니다。

참고

BinLimits,NumBins,BinEdges,BinWidth속성중하나를설정하면BinMethod속성이“手动”로설정됩니다。

예：直方图（X， 'BinMethod'， '整数'）는本이정수의중앙에있는히스토그램을생성합니다。

`'BinWidth'`- - - - - -滨너비
스칼라

本너비로,스칼라로지정됩니다。BinWidth를지정할경우直方图은최대65536개의斌（즉，2¹⁶）을사용할수있습니다。지정된斌너비에더많은斌이필요할경우直方图은최대斌개수에해당하는더큰斌너비를사용합니다。

datetime형데이터와时间형데이터의경우,'BinWidth'형의값은持续时间스칼라또는calendarDuration형스칼라일수있습니다。

分类형데이터의히스토그램에는이옵션이적용되지않습니다。

예：直方图(X, BinWidth, 5)5는너비가인本을사용합니다。

`“DisplayOrder”`- - - - - -범주표시순서
`“数据”`（디폴트값）|`“登高”`|`“降序”`

범주표시순서로，“登高”,“降序”또는“数据”로지정됩니다。“登高”또는“降序”로지정할경우히스토그램이증가하거나감소하는막대높이로표시됩니다。디폴트“数据”값은입력데이터C의범주순서를사용합니다。

이옵션은范畴형데이터에만적용됩니다。

`'的DisplayStyle'`- - - - - -히스토그램디스플레이스타일
`“酒吧”`（디폴트값）|`'楼梯'`

히스토그램디스플레이스타일로,“酒吧”또는'楼梯'로지정됩니다。'楼梯'를지정하면내부를채우지않고히스토그램의윤곽선을표시하는계단플롯이표시됩니다。

디폴트값“酒吧”는히스토그램막대플롯을표시합니다。

예：直方图(X,“DisplayStyle”、“楼梯”)는히스토그램의윤곽선을플로팅합니다。

`'EdgeAlpha'`- - - - - -히스토그램막대모서리의투명도
`1`（디폴트값）|`0`과`1`(구간의끝점포함)사이의스칼라값

히스토그램막대모서리의투명도로，0과1사이의스칼라값(구간의끝점포함)으로지정됩니다。값이1이면완전히불투명함을의미하고0이면완전히투명함(보이지않음)을의미합니다。

예：直方图(X, EdgeAlpha, 0.5)는막대모서리가반투명인히스토그램플롯을생성합니다。

`“EdgeColor”`- - - - - -히스토그램모서리색
`[0 0 0]`또는검은색（디폴트값）|`“没有”`|`“汽车”`|RGB三색|16진수색코드|색이름

히스토그램모서리색으로，다음값중하나로지정됩니다。

“没有”——모서리가그려지지않습니다。
“汽车”- 각모서리의색이자동으로선택됩니다。

RGB 3색16진수색코드또는색이름-지정된색이간선에사용됩니다。

RGB三색16진과수색코드는사용자지정색을지정할때유용합니다。

RGB三색은요소를3개가진행벡터로,각요소는색을구성하는빨간색,녹색,파란색의농도를지정합니다。농도의범위는[0,1]이어야합니다(예:(0.4 0.6 0.7))。
16진수색코드는문자형벡터또는串형스칼라로，해시기호（#）로시작하고그뒤에3자리또는6자리의16진수숫자（0에서F사이일수있음)가옵니다。이값은/대소문자를구분하지않습니다。따라서색코드“# FF8800”,“# ff8800”,“# F80”및“# f80”은모두동일합니다。

몇몇의흔한색은이름으로지정할수도있습니다。다음표에는명명된색옵션과그에해당하는RGB 3색및16진수색코드가나와있습니다。

색이름	짧은이름	RGB三색	16진수색코드
`'红色'`	`“r”`	`(1 0 0)`	`“# FF0000”`
`“绿色”`	`'G'`	`[0 1 0]`	`“# 00 ff00”`
`'蓝色'`	`“b”`	`[0 0 1]`	`“# 0000 ff”`
`“青色”`	`'C'`	`[0 1 1]`	`'＃00FFFF'`
`'品红'`	`'M'`	`(1 0 1)`	`'＃FF00FF'`
`'黄色'`	`“y”`	`(1 1 0)`	`“# FFFF00”`
`'黑色'`	`数k`	`[0 0 0]`	`'＃000000'`
`“白色”`	`' w '`	`(1 1 1)`	`“# FFFFFF”`

다음은MATLAB^®이여러유형의플롯에서사용하는디폴트색의RGB 3색과16진수색코드입니다。

RGB三색	16진수색코드	모양
`[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]`	`“# 7 e2f8e”`
`(0.4660 0.6740 0.1880)`	`'＃77AC30'`
`[0.3010 0.7450 0.9330]`	`'＃4DBEEE'`
`(0.6350 0.0780 0.1840)`	`“# A2142F”`

예：直方图(X,‘EdgeColor’,‘r’)은막대모서리가빨간색인히스토그램플롯을생성합니다。

`“FaceAlpha”`- - - - - -히스토그램막대의투명도
`0.6`（디폴트값）|`0`과`1`(구간의끝점포함)사이의스칼라값

히스토그램막대의투명도로,0과1(구간의끝점포함)사이의스칼라값으로지정됩니다。直方图은히스토그램의모든막대에동일한투명도를사용합니다。값이1이면완전히불투명함을의미하고0이면완전히투명함(보이지않음)을의미합니다。

예：直方图(X ' FaceAlpha ', 1)은막대가완전히불투명한히스토그램플롯을생성합니다。

`“FaceColor”`- - - - - -히스토그램막대색
`“汽车”`（디폴트값）|`“没有”`|RGB三색|16진수색코드|색이름

히스토그램막대색으로,다음값중하나로지정됩니다。

“没有”- 막대가채워지지않습니다。
“汽车”——히스토그램막대색이자동으로선택됩니다(디폴트값)。

RGB 3색，16진수색코드또는색이름 - 막대가지정된색으로채워집니다。

RGB三색16진과수색코드는사용자지정색을지정할때유용합니다。

RGB三색은요소를3개가진행벡터로,각요소는색을구성하는빨간색,녹색,파란색의농도를지정합니다。농도의범위는[0,1]이어야합니다(예:(0.4 0.6 0.7))。
16진수색코드는문자형벡터또는串형스칼라로，해시기호（#）로시작하고그뒤에3자리또는6자리의16진수숫자（0에서F사이일수있음)가옵니다。이값은/대소문자를구분하지않습니다。따라서색코드“# FF8800”,“# ff8800”,“# F80”및“# f80”은모두동일합니다。

몇몇의흔한색은이름으로지정할수도있습니다。다음표에는명명된색옵션과그에해당하는RGB 3색및16진수색코드가나와있습니다。

색이름	짧은이름	RGB三색	16진수색코드
`'红色'`	`“r”`	`(1 0 0)`	`“# FF0000”`
`“绿色”`	`'G'`	`[0 1 0]`	`“# 00 ff00”`
`'蓝色'`	`“b”`	`[0 0 1]`	`“# 0000 ff”`
`“青色”`	`'C'`	`[0 1 1]`	`'＃00FFFF'`
`'品红'`	`'M'`	`(1 0 1)`	`'＃FF00FF'`
`'黄色'`	`“y”`	`(1 1 0)`	`“# FFFF00”`
`'黑色'`	`数k`	`[0 0 0]`	`'＃000000'`
`“白色”`	`' w '`	`(1 1 1)`	`“# FFFFFF”`

MATLAB이다음은여러유형의플롯에서사용하는디폴트색의RGB三색16진과수색코드입니다。

RGB三색	16진수색코드	모양
`[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]`	`“# 7 e2f8e”`
`(0.4660 0.6740 0.1880)`	`'＃77AC30'`
`[0.3010 0.7450 0.9330]`	`'＃4DBEEE'`
`(0.6350 0.0780 0.1840)`	`“# A2142F”`

的DisplayStyle을'楼梯'로지정할경우直方图은FaceColor속성을사용하지않습니다。

예：直方图(X,‘FaceColor’,‘g’)는막대가녹색인히스토그램플롯을생성합니다。

`'的LineStyle'`- - - - - -선스타일
`“- - -”`（디폴트값）|`“——”`|`“:”`|`“-”。`|`“没有”`

선스타일로，다음표에나열된옵션중하나로지정됩니다。

선스타일	설명	결과선
`“- - -”`	실선
`“——”`	파선
`“:”`	점선
`“-”。`	일점쇄선
`“没有”`	선없음	선없음

`'行宽'`- - - - - -막대윤곽선너비
`0.5`（디폴트값）|양의값

막대윤곽선의너비로，양의값으로지정됩니다（단위：포인트）。1포인트는1/72인치와같습니다。

예：1.5

`'正常化'`- - - - - -정규화유형
`“数”`（디폴트값）|`“概率”`|`'countdensity'`|`“pdf”`|`'cumcount'`|`'CDF'`

정규화유형으로,다음표에있는값중하나로지정됩니다。我는斌이며，我에대해다음과같습니다。

$v_{我}$ 는本의값입니다。
$c_{我}$ 는斌의요소개수입니다。
$w_{我}$ 는本의너비입니다。
$N$ 은입력데이터의요소개수입니다。데이터에南,NaT또는<定义>값이포함되어있거나데이터의일부가滨제한을벗어나는경우이값은비닝（离散化）된데이터보다클수있습니다。

값	本값	참고
`“数”`(디폴트값)	$v_{我} = c_{我}$	관측값의도수또는빈도입니다。 모든斌값의합은`元素个数(X)`보다작거나같습니다。일부입력데이터가本에포함되지않는경우에만합이`元素个数(X)`보다작습니다。分类형데이터의경우모든斌값의합은`元素个数(X)`또는`总和（ismember（X（:)，类别））`보다작거나같습니다。
`'countdensity'`	$v_{我} = \frac{c_{我}}{w_{我}}$	滨의너비를기준으로스케일링한도수또는빈도입니다。 각막대의면적（높이*너비）은斌의관측값개수입니다。모든막대의면적의합은`元素个数(X)`보다작거나같습니다。 범주히스토그램의경우,이유형은`“数”`와같습니다。 참고 `'countdensity'`는日期时间형데이터나时间형데이터를지원하지않습니다。
`'cumcount'`	$v_{我} = •_{j = 1}^{我} c_{j}$	누적도수（累积计数）。각斌의값은해당斌과모든이전斌의누적관측값개수를나타냅니다。 마지막막대의높이는`元素个数(X)`보다작거나같습니다。 범주히스토그램의경우，마지막막대의높이는`元素个数(X)`또는`总和（ismember（X（:)，类别））`보다작거나같습니다。
`“概率”`	$v_{我} = \frac{c_{我}}{N}$	상대확률。 모든막대의높이의합은`1`보다작거나같습니다。
`“pdf”`	$v_{我} = \frac{c_{我}}{N \cdot w_{我}}$	확률밀도함수추정값입니다。 각막대의면적은관측값의상대수입니다。모든막대의면적의합은`1`보다작거나같습니다。 범주히스토그램의경우,이유형은`“概率”`와같습니다。 참고 `“pdf”`는日期时间형데이터나时间형데이터를지원하지않습니다。
`'CDF'`	$v_{我} = •_{j = 1}^{我} \frac{c_{j}}{N}$	누적밀도함수추정값입니다。 각막대의높이는本과이전의모든本의관측값의누적상대수와같습니다。마지막막대의높이는`1`보다작거나같습니다。分类형데이터의경우，각막대의높이는각범주와이전의모든범주의관측값의누적상대수와같습니다。

예：直方图（X， '正常化'， 'PDF'）는X에대한확률밀도함수의추정값을플로팅합니다。

`'NumDisplayBins'`- - - - - -표시할범주의개수
스칼라

표시할범주의개수로，스칼라로지정됩니다。“DisplayOrder”옵션을사용하여히스토그램에표시되는범주의순서를변경할수있습니다。

이옵션은范畴형데이터에만적용됩니다。

`“定位”`- - - - - -막대의방향
`“垂直”`（디폴트값）|`“水平”`

막대의방향으로，“垂直”또는“水平”로지정됩니다。

예：直方图（X， '方向'， '横'）은가로막대로히스토그램플롯을생성합니다。

`'ShowOthers'`- - - - - -표시되지않는범주에속한데이터의요약을표시할지여부
`“关”`（디폴트값）|`“上”`

표시되지않는범주에속한데이터의요약을표시할지여부로,“关”또는“上”으로지정됩니다。히스토그램에이름이“别人”인막대를추가로표시하려면이옵션을“上”으로설정하십시오。이추가막대는히스토그램에표시되는범주에속하지않는모든요소의개수를나타냅니다。

'NumDisplayBins'옵션과“DisplayOrder”옵션을사용하여히스토그램에표시되는범주의개수와순서를변경할수있습니다。

이옵션은范畴형데이터에만적용됩니다。

출력인수

모두확장

`h`——히스토그램
객체

히스토그램으로,객체로반환됩니다。자세한내용은直方图속성을참조하십시오。

속성

直方图속성

直方图의모양과동작

객체함수

`morebins`	增加直方图箱的数量
`fewerbins`	히스토그램斌개수감소

예제

모두축소

벡터의히스토그램

라이브스크립트열기

万개의난수를생성하고히스토그램을만듭니다。直方图함수는x의값범위를포괄하고기본분포의형태를표시하는데적합한本개수를자동으로선택합니다。

X = randn（10000,1）;H =直方图（x）的

值:[1x37双]BinEdges: [1x38双]BinWidth: 0.2000 binlimit:[-3.8000 3.6000]归一化:'count' FaceColor: 'auto' EdgeColor:[0 00]显示所有属性

直方图함수에대한출력인수를지정하면이함수는直方图객체를반환합니다。이객체를사용하여本개수나本너비등의直方图속성을검사할수있습니다。

히스토그램本의개수를구합니다。

nbins = h.NumBins

nbins = 37

히스토그램本의개수지정

라이브스크립트열기

1000개의난수가균일한간격25개의本으로분류된히스토그램을플로팅합니다。

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

值:[1x25双]数字:25 BinEdges: [1x26双]BinWidth: 0.2800 binlimit:[-3.4000 3.6000]归一化:'count' FaceColor: 'auto' EdgeColor:[0 00]显示所有属性

本도수를구합니다。

数= h.Values

数=1×251 3 0 6 14 19 54 74 80 92 122 104 115 88 80 38 32 21 9 5 5 5 5 0 2

히스토그램斌의개수변경

라이브스크립트열기

1000개의난수를생성하고히스토그램을만듭니다。

X = randn（1000,1）;H =直方图（X）

H =直方图具有属性：数据：[1000x1双]值：[1x23双] NumBins：23个BinEdges：[1x24双] BinWidth：0.3000 BinLimits：[-3.3000 3.6000]归一化： '计数' FaceColor： '自动' EdgeColor：[0 0 0]显示所有属性

morebins함수를사용하여斌개수를성기게조정합니다。

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

Nbins = 29

本개수를명시적으로설정하여本을정교하게조정합니다。

h。NumBins = 31;

히스토그램의本경계값지정

라이브스크립트열기

1000개의난수를생성하고히스토그램을만듭니다。히스토그램경계에넓은本을갖는本경계값으로구성된벡터를지정하여 $| x | < 2$ 를충족하지않는이상값을캡처합니다。첫번째벡터요소는첫번째本의하한경계값이고,마지막벡터요소는마지막本의상한경계값입니다。

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

归一化속성을'countdensity'로지정하여이상값을포함하는斌을평탄화합니다。이제，각滨의（높이가아닌）면적은해당구간에서의관측값빈도를나타냅니다。

h。Normalization ='countdensity';

범주히스토그램플로팅하기

라이브스크립트열기

투표항목을나타내는直言형벡터를생성합니다。벡터의범주는“是的”,“不”,“决定”입니다。

A = [0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 NaN NaN 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1];C = categorical(A，[10 0 NaN]，{“是的”,“不”,“决定”}）

C =1x27分类阵列列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

상대적인막대너비로0.5를사용하여투표에대한범주히스토그램을플로팅합니다。

H =直方图（C，'BarWidth',0.5)

H =直方图具有属性：数据：[1x27分类]值：[11 14 2] NumDisplayBins：3个分类：{ '是' '不' '未定'} DisplayOrder： '数据' 归一化： '计数' 的DisplayStyle： '栏'FaceColor： '自动' EdgeColor：[0 0 0]显示所有属性

지정된정규화를사용한히스토그램

라이브스크립트열기

1000개의난수를생성하고“概率”정규화를사용하여히스토그램을만듭니다。

x = randn (1000 1);h =直方图(x),'正常化',“概率”)

H =直方图具有属性：数据：[1000x1双]值：[1x23双] NumBins：23个BinEdges：[1x24双] BinWidth：0.3000 BinLimits：[-3.3000 3.6000]归一化： '概率' FaceColor： '自动' EdgeColor：[0 0 0]显示所有属性

모든막대의높이의합을계산합니다。이정규화를사용할경우각막대의높이는해당滨구간내에서관측값을선택할확률과동일하며，모든막대높이의합은1입니다。

S =总和（h.Values）

S = 1

여러히스토그램플로팅

라이브스크립트열기

두개의난수벡터를생성하고동일한图에각벡터의히스토그램을플로팅합니다。

X = randn（2000,1）;Y = 1个+ randn（5000,1）;H1 =直方图（X）;保持在H2 =直方图（Y）;

각히스토그램의샘플크기와斌너비가다르기때문에이두히스토그램을비교하기는어렵습니다。모든막대높이의합이1이되도록히스토그램을정규화하고，균일한滨너비를사용합니다。

h1.Normalization =“概率”;h1.BinWidth = 0.25;h2.Normalization =“概率”;h2。BinWidth = 0.25;

히스토그램속성조정

라이브스크립트열기

1000개의난수를생성하고히스토그램을만듭니다。,直方图객체를반환하여전체플롯을다시생성하지않고直方图의속성을조정합니다。

x = randn (1000 1);H =直方图（x）的

H =直方图具有属性：数据：[1000x1双]值：[1x23双] NumBins：23个BinEdges：[1x24双] BinWidth：0.3000 BinLimits：[-3.3000 3.6000]归一化： '计数' FaceColor： '自动' EdgeColor：[0 0 0]显示所有属性

사용할本개수를정확하게지정합니다。

h.NumBins = 15;

벡터를사용하여本의경계값을지정합니다。벡터의첫번째값은첫번째本의하한경계값입니다。마지막값은마지막本의상한경계값입니다。

h.BinEdges = [-3：3];

히스토그램막대의색을변경합니다。

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

기본확률분포확인

라이브스크립트열기

평균이5이고표준편차가2인5000개의정규분포된난수를생성합니다。归一化이“pdf”로설정된히스토그램을플로팅하여확률밀도함수의추정값을산출합니다。

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

이예제에서는정규분포된데이터의기본분포를알수있습니다。하지만“pdf”히스토그램플롯을사용하여데이터의기본확률분포를알려진확률밀도함수와비교하여확인할수있습니다。

평균이 $μ$ 이고,표준편차가 $σ$ 분이며,산이 $σ^{2}$ 인정규분포의확률밀도함수는다음과같습니다。

$f (x, μ, σ) = \frac{1}{σ \sqrt{2 π}} 经验值 (- \frac{(x - μ)^{2}}{2 σ^{2}}] 。$

평균이5이고표준편차가2인정규분포에대한확률밀도함수의플롯을겹쳐놓습니다。

保持在Y = -5：0.1：15;亩= 5;西格玛= 2;F = EXP（ - （Y-MU）^ 2./(2*sigma^2))./(sigma*sqrt(2*pi。））;图（Y，F，'行宽',1.5)

히스토그램객체저장및불러오기

라이브스크립트열기

savefig함수를사용하여히스토그램图를저장합니다。

y =直方图(randn (10));savefig ('histogram.fig');清晰的所有关闭所有

openfig를사용하여히스토그램图를다시MATLAB으로불러옵니다。openfig图에는또한대한핸들h를반환합니다。

h = openfig ('histogram.fig');

findobj함수를사용하여图핸들에서올바른객체핸들을찾습니다。이로서图를생성하는데사용된원래히스토그램객체를계속조작할수있습니다。

y = findobj (h,“类型”,“直方图”)

y =带属性的直方图:Data: [10x10双]值:[2 17 28 32 16 32]数字:7 BinEdges: [-3 -2 -1 0 1 2 3 4] BinWidth: 1 binlimit:[-3 4]归一化:'count' FaceColor: 'auto' EdgeColor:[0 0 0]显示所有属性

팁

直方图을사용하여생성된히스토그램플롯의경우플롯편집모드에서상황별메뉴가제공됩니다。이메뉴를통해图창에서대화형방식으로조작을수행할수있습니다。예를들어，상황별메뉴를사용하여대화형방식으로斌의개수를변경하거나，여러히스토그램을배치하거나，디스플레이순서를변경할수있습니다。
히스토그램플롯에데이터팁을추가하면本경계값과本도수가표시됩니다。

확장기능

高大형배열
메모리에담을수없을정도로많은행을가진배열을계산할수있습니다。

이함수는高大형배열을지원하지만다음과같은제한사항이있습니다。

일부입력옵션이지원되지않습니다。허용되는옵션은다음과같습니다。
- 'BinWidth'
- “BinLimits”
- '正常化'
- '的DisplayStyle'
- 'BinMethod'- - - - - -“汽车”本방법과“斯科特。”本방법은동일합니다。“fd”本방법은지원되지않습니다。
- 'EdgeAlpha'
- “EdgeColor”
- “FaceAlpha”
- “FaceColor”
- '的LineStyle'
- '行宽'
- “定位”
또한,최대막대개수에대한한도가있습니다。디폴트최댓값은100입니다。
morebins방법과fewerbins방법은지원되지않습니다。
滨을재계산해야하는直方图객체의속성은편집할수없습니다。

자세한내용은메모리에담을수없는큰데이터를위한高형배열항목을참조하십시오。

GPU배열
并行计算工具箱™를사용해GPU(그래픽스처리장치)에서실행하여코드실행속도를높일수있습니다。

사용법관련참고및제한사항：

이함수는GPU배열을받지만GPU에서실행되지는않습니다。

자세한내용은MATLAB GPU에서함수실행하기(并行计算工具箱)항목을참조하십시오。

분산배열
并行计算工具箱™를사용하여대규모배열을클러스터의결합된메모리에걸쳐분할할수있습니다。

사용법관련참고및제한사항：

이함수는분산배열에대해연산을수행하지만클라이언트측의MATLAB에서실행됩니다。

자세한내용은使用分布式阵列运行MATLAB函数(并行计算工具箱)항목을참조하십시오。

참고항목

直方图

설명

생성

구문

설명

입력인수

X- - - - - -本사이에분포시킬데이터벡터|행렬|다차원배열

참고

C- - - - - -分类형데이터直言형배열

nbins- - - - - -本개수양의정수

边缘- - - - - -本경계값벡터

类别- - - - - -히스토그램에포함되는범주문자형벡터로구성된셀형배열|直言형배열|字符串형배열

참고

计数- - - - - -滨도수벡터

斧头- - - - - -대상좌표축轴객체|PolarAxes객체

이름——값쌍의인수

'BarWidth'- - - - - -범주막대의상대적인너비0.9（디폴트값）|[0,1]범위의스칼라

참고

“BinLimits”- - - - - -本제한2개요소를가진벡터

'BinLimitsMode'- - - - - -本제한선택모드“汽车”（디폴트값）|“手动”

'BinMethod'- - - - - -비닝（离散化）알고리즘“汽车”（디폴트값）|“斯科特。”|“fd”|“整数”|斯特奇斯的|“√”|……

참고

참고

'BinWidth'- - - - - -滨너비스칼라

“DisplayOrder”- - - - - -범주표시순서“数据”（디폴트값）|“登高”|“降序”

'的DisplayStyle'- - - - - -히스토그램디스플레이스타일“酒吧”（디폴트값）|'楼梯'

'EdgeAlpha'- - - - - -히스토그램막대모서리의투명도1（디폴트값）|0과1(구간의끝점포함)사이의스칼라값

“EdgeColor”- - - - - -히스토그램모서리색[0 0 0]또는검은색（디폴트값）|“没有”|“汽车”|RGB三색|16진수색코드|색이름

“FaceAlpha”- - - - - -히스토그램막대의투명도0.6（디폴트값）|0과1(구간의끝점포함)사이의스칼라값

“FaceColor”- - - - - -히스토그램막대색“汽车”（디폴트값）|“没有”|RGB三색|16진수색코드|색이름

'的LineStyle'- - - - - -선스타일“- - -”（디폴트값）|“——”|“:”|“-”。|“没有”

'行宽'- - - - - -막대윤곽선너비0.5（디폴트값）|양의값

'正常化'- - - - - -정규화유형“数”（디폴트값）|“概率”|'countdensity'|“pdf”|'cumcount'|'CDF'

참고

참고

'NumDisplayBins'- - - - - -표시할범주의개수스칼라

“定位”- - - - - -막대의방향“垂直”（디폴트값）|“水平”

'ShowOthers'- - - - - -표시되지않는범주에속한데이터의요약을표시할지여부“关”（디폴트값）|“上”

출력인수

h——히스토그램객체

속성

객체함수

예제

벡터의히스토그램

히스토그램本의개수지정

히스토그램斌의개수변경

히스토그램의本경계값지정

범주히스토그램플로팅하기

지정된정규화를사용한히스토그램

여러히스토그램플로팅

히스토그램속성조정

기본확률분포확인

히스토그램객체저장및불러오기

팁

확장기능

高大형배열메모리에담을수없을정도로많은행을가진배열을계산할수있습니다。

GPU배열并行计算工具箱™를사용해GPU(그래픽스처리장치)에서실행하여코드실행속도를높일수있습니다。

분산배열并行计算工具箱™를사용하여대규모배열을클러스터의결합된메모리에걸쳐분할할수있습니다。

참고항목

도움말항목

R2014b에개발됨

MATLAB문서

지원

用MATLAB引入深度学习

`X`- - - - - -本사이에분포시킬데이터
벡터|행렬|다차원배열

`C`- - - - - -分类형데이터
直言형배열

`nbins`- - - - - -本개수
양의정수

`边缘`- - - - - -本경계값
벡터

`类别`- - - - - -히스토그램에포함되는범주
문자형벡터로구성된셀형배열|直言형배열|字符串형배열

`计数`- - - - - -滨도수
벡터

`斧头`- - - - - -대상좌표축
`轴`객체|`PolarAxes`객체

`'BarWidth'`- - - - - -범주막대의상대적인너비
`0.9`（디폴트값）|`[0,1]`범위의스칼라

`“BinLimits”`- - - - - -本제한
2개요소를가진벡터

`'BinLimitsMode'`- - - - - -本제한선택모드
`“汽车”`（디폴트값）|`“手动”`

`'BinMethod'`- - - - - -비닝（离散化）알고리즘
`“汽车”`（디폴트값）|`“斯科特。”`|`“fd”`|`“整数”`|`斯特奇斯的`|`“√”`|……

`'BinWidth'`- - - - - -滨너비
스칼라

`“DisplayOrder”`- - - - - -범주표시순서
`“数据”`（디폴트값）|`“登高”`|`“降序”`

`'的DisplayStyle'`- - - - - -히스토그램디스플레이스타일
`“酒吧”`（디폴트값）|`'楼梯'`

`'EdgeAlpha'`- - - - - -히스토그램막대모서리의투명도
`1`（디폴트값）|`0`과`1`(구간의끝점포함)사이의스칼라값

`“EdgeColor”`- - - - - -히스토그램모서리색
`[0 0 0]`또는검은색（디폴트값）|`“没有”`|`“汽车”`|RGB三색|16진수색코드|색이름

`“FaceAlpha”`- - - - - -히스토그램막대의투명도
`0.6`（디폴트값）|`0`과`1`(구간의끝점포함)사이의스칼라값

`“FaceColor”`- - - - - -히스토그램막대색
`“汽车”`（디폴트값）|`“没有”`|RGB三색|16진수색코드|색이름

`'的LineStyle'`- - - - - -선스타일
`“- - -”`（디폴트값）|`“——”`|`“:”`|`“-”。`|`“没有”`

`'行宽'`- - - - - -막대윤곽선너비
`0.5`（디폴트값）|양의값

`'正常化'`- - - - - -정규화유형
`“数”`（디폴트값）|`“概率”`|`'countdensity'`|`“pdf”`|`'cumcount'`|`'CDF'`

`'NumDisplayBins'`- - - - - -표시할범주의개수
스칼라

`“定位”`- - - - - -막대의방향
`“垂直”`（디폴트값）|`“水平”`

`'ShowOthers'`- - - - - -표시되지않는범주에속한데이터의요약을표시할지여부
`“关”`（디폴트값）|`“上”`

`h`——히스토그램
객체

高大형배열
메모리에담을수없을정도로많은행을가진배열을계산할수있습니다。

GPU배열
并行计算工具箱™를사용해GPU(그래픽스처리장치)에서실행하여코드실행속도를높일수있습니다。

분산배열
并行计算工具箱™를사용하여대규모배열을클러스터의결합된메모리에걸쳐분할할수있습니다。