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二元直方图bin计数
[N Xedges Yedges] = histcounts2 (X, Y)
[N Xedges Yedges] = histcounts2 (X, Y, nbins)
[n,xedges,yedges] = histcounts2(x,y,xedges,yedges)
[N Xedges Yedges] = histcounts2 (___,名称,价值)
[n,xedges,yedges,binx,biny] = histcounts2(___)
例子
[N那Xedges那yedges.] = histcounts2(X,Y.)分区值X和y进入二维的箱子,并返回箱子计数,以及每个维度的箱子边缘。的histcounts2函数使用自动排放算法返回所选择的统一箱以覆盖值的范围X和y并揭示了分布的潜在形状。
[N那Xedges那yedges.] = histcounts2(X,Y.)
N
Xedges
yedges.
X,Y.
X
y
histcounts2
[N那Xedges那yedges.] = histcounts2(X,Y.那nbins.)指定要在每个维度中使用的箱子数量。
[N那Xedges那yedges.] = histcounts2(X,Y.那nbins.)
nbins.
[N那Xedges那yedges.] = histcounts2(X,Y.那Xedges那yedges.)分区X和y进入垃圾箱与箱边缘指定Xedges和yedges..
[N那Xedges那yedges.] = histcounts2(X,Y.那Xedges那yedges.)
N (i, j)重要的价值[x(k),y(k)]如果Xedges(i)≤x(k)<Xedges (i + 1)和yedges(j)≤y(k)<yedges(J + 1).每个维度中的最后一个箱子也包括最后(外)边。例如,[x(k),y(k)]落入一世如果在最后一行中的话Xedges (end-1)≤x(k)≤Xedges(结束)和yedges(i)≤y(k)<yedges(i + 1).
N (i, j)
[x(k),y(k)]
Xedges(i)
x(k)
Xedges (i + 1)
yedges(j)
y(k)
yedges(J + 1)
一世
Xedges (end-1)
Xedges(结束)
yedges(i)
yedges(i + 1)
[N那Xedges那yedges.] = histcounts2(___那名称,价值)使用由一个或多个指定的附加选项名称,价值使用以前语法中的任何输入参数对参数。例如,您可以指定“BinWidth”和两个元素矢量,以调节每个尺寸中的箱的宽度。
[N那Xedges那yedges.] = histcounts2(___那名称,价值)
名称,价值
“BinWidth”
[N那Xedges那yedges.那宾克斯那一生] = histcounts2(___)还返回索引数组宾克斯和一生,使用前面的任何语法。宾克斯和一生是与之相同的阵列X和y其元素是相应元素的垃圾箱指数X和y.中的元素数量(i, j)这等于nnz(binx == i&biny == j),也就是N (i, j)如果正常化是“数”.
[N那Xedges那yedges.那宾克斯那一生] = histcounts2(___)
宾克斯
一生
(i, j)
nnz(binx == i&biny == j)
正常化
“数”
全部收缩
将100对随机数分配到箱子里。histcounts2自动选择适当的BIN宽度以显示数据的底层分布。
x = randn(100,1);y = randn(100,1);[n,xedges,yedges] = histcounts2(x,y)
n =7×6.0 0 0 2 0 0 1 2 10 4 0 0 1 4 9 9 5 0 1 4 10 11 5 1 1 4 6 3 11 1 0 0 1 2 0 0 0 0 1 0 1 0
Xedges =1×8-2 -1 0 1 2 3 4
Yedges =1×7-3 -2 -1 0 1 2 3
将10对数分为12个箱。在x维中指定3个箱,在y维中4个箱。
x = [1 1 2 3 2 2 11 1 2 3];Y = [5 6 3 8 9 1 2 7 5 1];nbins = [3 4];[n,xedges,yedges] = histcounts2(x,y,nbins)
n =3×41 0 2 1 1 1 1 1 1 0 0 1
Xedges =1×40.6000 1.4000 2.2000 3.0000
Yedges =1×50 2.3000 4.6000 6.9000 9.2000
将1000对随机数分配到箱子里。使用两个向量定义BIN边缘:每个向x和y尺寸为一个。每个矢量中的第一个元素指定了第一箱的第一边缘,最后一个元素是最后一个箱的最后边缘。
X = RANDN(1000,1);Y = Randn(1000,1);Xedges = -5:5;yedges = [-5 -4 -2 -1-0.5 0 0.5 1 2 4 5];n = histcounts2(x,y,xedges,yedges)
n =10×100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 5 5 3 5 1 2 0 0 0 2 19日23日29日25日26日20 5 0 0 10 36 51 59 71 54 46 10 0 0 7 43 46 79 64 60 46 9 0 0 3 12 18 21 23 19 9 6 0 0 0 8 5 3 2 2 2 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
将1000对随机数分配到箱子里。指定正常化作为'可能性'使箱子计数正常化总和(N (:))是1.也就是说,每个箱数代表观察到在该箱内的概率。
'可能性'
总和(N (:))
1
X = RANDN(1000,1);Y = Randn(1000,1);[n,xedges,yedges] = histcounts2(x,y,6,“归一化”那'可能性')
n =6×6.0 0 0.0020 0.0020 0 0 0 0 0.0110 0.0320 0.0260 0.0070 0.0010 0.00260 0.110 0.1750 0.0430 0.0060 0 0.0 0.0.0.0.0.0.0 0.0.030 0.0.0370 0.0 0.0040 0.0300 0.0100 0.0010 0 0.0100
Xedges =1×7-4.000 -2.7000 -1.4000 -0.1000 1.2000 2.5000 3.8000
Yedges =1×7-4.000 -2.7000 -1.4000 -0.1000 1.2000 2.5000 3.8000
将1,000个随机整数对分布到-10和10之间,进入箱子,并指定BinMethod作为“整数”使用以整数为中心的单位宽度箱。指定五个输出histcounts2返回表示数据的容器位置的向量。
BinMethod
“整数”
x =兰迪([10]-10年,1000年,1);y =兰迪([10]-10年,1000,1);[N Xedges Yedges, binX binY] = histcounts2 (x, y,“BinMethod”那“整数”);
确定值的哪个bin(x(3),y(3))落入。
(x(3),y(3))
[x(3),y(3)]
ans =.1×28 10
bin = [binX(3) binY(3)]
本=1×23 21.
分布在箱中的数据,指定为矢量,矩阵或多维数组的单独参数。X和y必须有相同的大小。
对应的元素X和y指定X和y二维数据点坐标,[x(k),y(k)].数据类型X和y可以是不同的。
histcounts2忽略所有南值。同样的,histcounts2忽略INF.和-inf.除非BIN边缘明确指定的值INF.或-inf.作为一个宾边缘。
南
INF.
-inf.
数据类型:单|双|int8|int16|INT32.|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|逻辑
单
双
int8
int16
INT32.
int64
uint8
uint16
uint32
uint64
逻辑
每个维度中的箱子数,指定为正标量整数或正整数的二元向量。如果不指定nbins., 然后histcounts2自动计算基于值的值计算使用多少箱X和y:
如果nbins.那是一个标量histcounts2在每个维度中使用多个箱子。
如果nbins.是一个矢量,然后nbins(1)指定垃圾箱的数量X-dimension和nbins(2)指定垃圾箱的数量y-尺寸。
nbins(1)
nbins(2)
例子:[N,Xedges,Yedges] = histcounts2(X,Y,[15 20])使用15个垃圾箱X- 在上限和20个垃圾箱y-尺寸。
[N,Xedges,Yedges] = histcounts2(X,Y,[15 20])
bin边缘X-dimension,指定为向量。Xedges(1)第一个箱子的第一个边在X维度,Xedges(结束)是最后一个垃圾箱的外边缘。
Xedges(1)
bin边缘y-dimension,指定为向量。Yedges (1)第一个箱子的第一个边在y维度,Yedges(结束)是最后一个垃圾箱的外边缘。
Yedges (1)
Yedges(结束)
指定可选的逗号分离对名称,价值论点。的名字是参数名称和价值是对应的值。的名字必须出现在引号内。您可以以任何顺序指定多个名称和值对参数name1,value1,...,namen,valuen.
的名字
价值
name1,value1,...,namen,valuen
[N Xedges Yedges] = histcounts2 (X, Y,“正常化”,“概率”)
总和(n)
“BinMethod”
'汽车'
'斯科特'
“fd”
Binning算法,指定为此表中的值之一。
默认值'汽车'算法选择箱宽度以覆盖数据范围并揭示底层分布的形状。
斯科特的规则是最佳的,如果数据接近是共同正常分布的。此规则也适用于大多数其他分布。它使用了一个箱的大小[3.5 *性病(X(:)) *元素个数(X) ^(1/4), 3.5 *性病(Y(:)) *元素个数(Y) ^ (1/4).
[3.5 *性病(X(:)) *元素个数(X) ^(1/4), 3.5 *性病(Y(:)) *元素个数(Y) ^ (1/4)
Freedman-DiaConis规则对数据中的异常值不太敏感,并且可能更适合具有重型分布的数据。它使用了一个箱的大小[2 * IQR(x(:))* numel(x)^( - 1/4),2 * iqr(y(:))* numel(y)^( - 1/4)],在那里IQR.是四分位数的范围。
[2 * IQR(x(:))* numel(x)^( - 1/4),2 * iqr(y(:))* numel(y)^( - 1/4)]
IQR.
整数规则对于整数数据很有用,因为它创建了以整数对为中心的容器。它对每个维度使用1的箱宽,并将箱边放在整数之间的中间。
为避免意外创建太多的垃圾箱,您可以使用此规则来创建1024个垃圾箱的限制(210).如果任意一个维度的数据范围都大于1024,那么整数规则将使用更宽的容器。
histcounts2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。
例子:[n,xedges,yedges] = histcounts2(x,y,'binmethod','整数')在每对整数上使用以每对整数为中心的2-D箱。
[n,xedges,yedges] = histcounts2(x,y,'binmethod','整数')
每个维度中的距宽度,指定为正整数的两个元素矢量,[xwidth ywidth].
[xwidth ywidth]
如果您指定BinWidth, 然后histcounts2可以使用最多1024个垃圾箱(210)沿着每个维度。如果指定的bin宽度需要更多的垃圾箱,那么histcounts2使用与最大箱数相对应的较大的箱宽度。
BinWidth
例子:[n,xedges,yedges] = histcounts2(x,y,'binwidth',[5 10])使用尺寸的箱5.在里面X- 尺寸和尺寸10在里面y-尺寸。
[n,xedges,yedges] = histcounts2(x,y,'binwidth',[5 10])
5.
10
“XBinLimits”
本限制在X-dimension,指定为双元素矢量,[xbmin, xbmax].矢量表示第一个和最后一个箱边缘X-尺寸。
[xbmin, xbmax]
此选项仅包含符合垃圾箱限制的数据,X > = X < = xbmax xbmin &.
X > = X < = xbmax xbmin &
“YBinLimits”
本限制在y-dimension,指定为双元素矢量,[ybmin, ybmax].矢量表示第一个和最后一个箱边缘y-尺寸。
[ybmin, ybmax]
此选项仅包含符合垃圾箱限制的数据,Y> = YBMIN&Y <= YBMAX.
Y> = YBMIN&Y <= YBMAX
“归一化”
“countdensity”
'pdf'
“cumcount”
“提供”
标准化类型,指定为此表中的值之一。每个垃圾箱一世:
V. 一世 是bin值。
C 一世 是容器中元素的数量。
一种 一世 = W. X 一世 ⋅ W. y 一世 每个箱子的面积是用X和ybin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数据南值,或者如果某些数据位于箱子范围之外。
V. 一世 = C 一世
观察的计数或频率。
箱子值的总和小于或等于numel(x)和numel(y).总和小于numel(x)只有当某些输入数据不包含在箱子中时。
numel(x)
numel(y)
V. 一世 = C 一世 一种 一世
计数或频率按箱子面积缩放。
BIN卷的总和(n值*箱区域)小于或等于numel(x)和numel(y).
V. 一世 = ∑ j = 1 一世 C j
累计计数。每个箱子值是每个垃圾箱中的累积观测数量和所有先前的垃圾箱X和y方面。
n(结束,结束)小于或等于numel(x)和numel(y).
n(结束,结束)
V. 一世 = C 一世 N
相对概率。
总和(N (:))小于或等于1.
V. 一世 = C 一世 N ⋅ 一种 一世
概率密度函数估计。
BIN卷的总和(n值*箱区域)小于或等于1.
V. 一世 = ∑ j = 1 一世 C j N
累积密度函数估计。
n(结束,结束)小于或等于1.
例子:[N Xedges Yedges] = histcounts2 (X, Y,“正常化”,“pdf”)使用估计的概率密度函数对数据装箱X和y.
[N Xedges Yedges] = histcounts2 (X, Y,“正常化”,“pdf”)
Bin计数,作为数字数组返回。
用于不同编号的箱子的垃圾箱夹杂项方案N以及他们的相对方向X设在和y设在,
例如,(1,1)Bin包括落在每个维度的第一个边上的值,而右下角的最后一个Bin包括落在其任何边上的值。
(1,1)
bin边缘X-维,作为一个向量返回。Xedges(1)第一个bin边缘在哪里X-dimension和Xedges(结束)是最后一个bin边缘。
bin边缘y-维,作为一个向量返回。Yedges (1)第一个bin边缘在哪里y-dimension和Yedges(结束)是最后一个bin边缘。
本指数X-dimension,返回大小相同的数字数组X.对应的元素宾克斯和一生描述哪个编号的bin中包含相应的值X和y.的值0.在宾克斯或一生表示不属于任何垃圾箱的元素(例如南价值)。
0.
例如,宾克斯(1)和二进制(1)描述价值的垃圾箱[x(1),y(1)].
宾克斯(1)
二进制(1)
[x(1),y(1)]
本指数y-dimension,返回大小相同的数字数组y.对应的元素宾克斯和一生描述哪个编号的bin中包含相应的值X和y.的值0.在宾克斯或一生表示不属于任何垃圾箱的元素(例如南价值)。
使用说明和限制:
代码生成不支持此功能的稀疏矩阵输入。万博1manbetx
如果您不提供BIN边缘,则代码生成可能需要可变大小的数组和动态内存分配。
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