显示您的数据的2d直方图，它将设置适当的容器
NDHIST (x, y);其中x和y是相等长度的向量。它会选择
合理的轴边界和显示数据的容器。的
默认参数可能会在图表上留下一些数据。
NDHIST（XY）；其中XY=[XY]和x，y是向量
NDHIST (z);其中z是复数向量(x+1i*y)或振幅*exp(1i*theta)
NDHIST (y);其中y是实数向量将绘制一个2d直方图
点，就好像它是一个折线图。它是等价的
调用ndhist(1:长度(y), y);

N=NDHIST（x，y）；返回一个矩阵N，其中包含每个箱子的计数
由直方图确定。
[edgesX2，edgesY2，N]=NDHIST（x，y）；它返回一个包含
由直方图确定的每个箱子的计数。你可以
用sanePColor(edgesX2,edgesY2,N)绘制它;(从Matlabcentral)

NDHIST(…，'param','value','param','value', ... ); Run ndhist with specific
参数

特殊参数列表:

“过滤器”：这将对最终直方图数据应用高斯过滤器。
默认的过滤器宽度是5个箱子宽。如果你传递一个数字
然后将使用它。偶数编号的过滤器参数将
更改为奇数以保持过滤器完全对称。
'过滤'，'过滤'，'平滑'

'log':将颜色映射更改为以对数比例表示数据
在大的动态范围内。
“logplot”

“存储箱”：更改存储箱的大小。例如，“2”将创建一个
打印两倍于默认数量的箱子；0.5将有一半
默认的容器数量。默认使用Scott的normal
引用规则。不清楚它是否适合2d直方图…
如果您正在寻找具有特定垃圾箱的直方图，请使用
子功能hist3。您可以随意将其作为一个附加工具来实现
参数'edgdes'，'edgesx'或'edgesy'
“f”、“numbins”

“binsx”：仅更改x个箱子的大小外汇'
“箱子”：仅更改y箱子的大小。“fy”

axis:用于设置情节的范围，[xmin xmax ymin ymax]
默认范围设置为3*std(x)和3*std(y)，其中
参数stdTimes=3在此版本中是硬编码的，并且
可能在更高版本中添加为参数。

max:这是设置情节的范围是这样的
点将包含在情节中。
“最大”

intbins:将bins设置为intiger宽度。对于x和y
“int”

intbinsx:将x个箱子设置为intiger宽度。“intx”
intbinsy：将y型箱设置为更宽的“inty”

normalizex:对图进行归一化，以便每个图中所有y值的和
x和为一。
“normx”，“nx”

归一化:归一化图，使每个图中所有x值的和
Y的和等于1。
“诺米”，“纽约”

normalizeR:规格化绘图，以便您可以清楚地看到如何
分布变化的角度。它在外部赋值
半径乘以这个半径的直径。
“nr”

点：在彩色直方图顶部绘制点。

3D：使用3D柱形图而不是彩色热图
“threeD”,“3 d”、“列”

部分实现
径向：将轴设置为相等并添加极轴栅格“r”

没有实现的
“samebins”：尚未实现。将设置x和y垃圾箱的宽度
彼此相等，轴也相等。

用户参数：
filter:这将过滤数据，您可以选择跟随它
数字此数字将表示圆形的半径
高斯滤波器。也可以叫它filt, filtering, f

例子

要测试该功能，可以使用以下示例：
z=2*randn（1100000）+1i*（randn（1100000））；

如果你有振幅和角度测量，那么通过这个:
z = amp * exp (1 * ang);

NDHIST (z)
NDHIST (z, lansey)
NDHIST（z，'filter'）

%注意
这个函数的名字是因为它实际上是一个2d历史，但是因为我
已经有了一个“nhist”，我想我可以把它命名为这个。

另请参见：HIST，HIST3