直方图箱数
[N,边缘]= histcounts (X)
[N,边缘]= histcounts (X, nbins)
[N,边缘]= histcounts (X,边缘)
[N,边缘,本]= histcounts (___)
N = histcounts (C)
N = histcounts (C类)
[N,类别]= histcounts (___)
[___) = histcounts (___、名称、值)
将100个随机值分配到容器中。histcounts
自动选择适当的仓宽以显示数据的底层分布。
X = randn (100 1);[N,边缘]= histcounts (X)
N =1×72 17 28 32 16 32
边缘=1×83 -2 -1 0 1 2 3 4
将10个数字分配到6个等间距的箱子中。
X = [2 3 5 7 11 13 17 19 23 29];[N,边缘]= histcounts (X, 6)
N =1×62 2 2 1 1
边缘=1×70 4.9000 9.8000 14.7000 19.6000 24.5000 29.4000⋯⋯
将1000个随机数字分配到容器中。用vector定义bin边,其中第一个元素是第一个箱子的左边,最后一个元素是最后一个箱子的右边。
X = randn (1000 1);Edges = [-5 -4 -1 -0.5 0 0.5 1 2 4 5];N = histcounts (X,边缘)
N =1×100 24 149 142 195 200 154 111 25 0
把所有小于100的质数分配到箱子里。指定“归一化”
作为“概率”
将容器计数标准化,以便总和(N)
是1
.也就是说,每个箱子计数表示一个观察到的物品落入该箱子的概率。
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=1×50 30 60 90 120
在-5和5之间分配100个随机整数到bins,并指定“BinMethod”
作为“整数”
使用以整数为中心的单位宽度容器。指定第三个输出histcounts
返回表示数据的bin索引的向量。
X =兰迪([5 5],100,1);[N,边缘,本]= histcounts (X,“BinMethod”,“整数”);
通过计算数字的出现次数,找到第三个箱子的箱子数3.
在bin索引向量中,箱子
.结果是一样的N (3)
.
数= nnz(本= = 3)
数= 8
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 1 1 0 0 0 0 NaN 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1];C = categorical(A,[10 0 NaN],{“是的”,“不”,“决定”})
C =1 x27分类数组列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
确定每个类别中元素的数量。
[N,类别]= histcounts (C)
N =1×311 14 2
类别=1 x3单元阵列{'是的'}{‘不’}{“犹豫不决”}
X
- - - - - -数据分配到各个容器中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histcounts
把它看成一个单列向量,X (:)
.
histcounts
忽略所有南
值。同样的,histcounts
忽略了正
和负
值,除非容器边明确指定正
或负
作为仓边。
数据类型:单
|双
|int8
|int16
|int32
|int64
|uint8
|uint16
|uint32
|uint64
|逻辑
|datetime
|持续时间
C
- - - - - -分类数据分类数据,指定为分类数组。histcounts
忽略未定义的分类值。
数据类型:分类
nbins
- - - - - -数量的垃圾箱箱的数量,指定为正整数。如果没有指定nbins
,然后histcounts
根据里面的值自动计算要使用多少个箱子X
.
例子:[N,边缘]= histcounts (X, 15)
使用15箱。
边缘
- - - - - -本边缘Bin边,指定为向量。边(1)
是第一个箱子的左边缘,和边(结束)
是最后一个箱子的右边。
对于datetime和duration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
|int8
|int16
|int32
|int64
|uint8
|uint16
|uint32
|uint64
|逻辑
|datetime
|持续时间
类别
- - - - - -包括在计数中的类别包含在计数中的类别,指定为字符向量的单元向量或分类向量。默认情况下,histcounts
为类别数组中的每个类别使用容器C
.使用类别
来指定类别的唯一子集。
例子:h = histcounts (C,{“大”、“小”})
只计算类别中的类别数据“大”
和“小”
.
数据类型:细胞
|分类
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
必须出现在单引号内(' '
)。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家
.
[N,边缘]= histcounts (X,“正常化”,“概率”)
使垃圾箱计数正常N
,这样总和(N)
是1。
“BinLimits”
- - - - - -本限制Bin极限,指定为二元向量,[bmin, bmax]
.这个选项只收纳其中的值X
之间,bmin
和bmax
包容;也就是说,X (X > = bmin & < = bmax)
.
此选项不适用于分类数据。
例子:[N,边缘]= histcounts (X,“BinLimits”,[1,10])
只回收箱中的值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
|“√”
|……bining算法,指定为该表中的一个值。
价值 |
描述 |
---|---|
|
默认的 |
|
如果数据接近正态分布,Scott规则是最优的,但也适用于大多数其他分布。它的箱宽为 |
|
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。它的箱宽为 |
|
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。为了防止意外创建过多的容器,限制65536个容器(216)可以使用该规则创建。如果数据范围大于65536,则使用更宽的容器。 请注意
|
|
斯特奇斯的规则是一个简单的规则,因为它的简单而受欢迎。它选择箱子的数量 |
|
平方根规则是另一个在其他软件包中广泛使用的简单规则。它选择箱子的数量 |
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datetime或duration数据histcounts
可以使用最多65,536个垃圾桶(或216)。如果指定的容器持续时间需要更多的容器,则histcounts
使用与最大箱数相对应的较大箱宽。
此选项不适用于分类数据。
例子:[N,边缘]= histcounts (X,“BinMethod”,“整数”)
使用整数为中心的容器。
“BinWidth”
- - - - - -箱子的宽度容器的宽度,指定为标量。如果您指定BinWidth
,然后histcounts
可以使用最多65,536个垃圾桶(或216)。如果指定的仓宽需要更多的仓,则histcounts
使用与最大箱数相对应的较大箱宽。
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。
此选项不适用于分类数据。
例子:[N,边缘]= histcounts (X, BinWidth, 5)
使用宽度为5的箱子。
“归一化”
- - - - - -类型的标准化“数”
(默认)|“概率”
|“countdensity”
|“pdf”
|“cumcount”
|“提供”
规格化的类型,指定为该表中的一个值。对于每一个本我
:
为bin值。
是容器中元素的数量。
是容器的宽度。
是输入数据中元素的数量。如果数据包含,该值可以大于被装箱的数据南
,NaT
,或<定义>
值,或者如果某些数据位于容器限制之外。
价值 | 本值 | 笔记 |
---|---|---|
“数” (默认) |
|
|
“countdensity” |
|
请注意
|
“cumcount” |
|
|
“概率” |
|
|
“pdf” |
|
请注意
|
“提供” |
|
|
例子:[N,边缘]= histcounts (X,“正常化”,“pdf”)
用概率密度函数估计装箱数据。
N
——本计数Bin计数,作为行向量返回。
边缘
——本边缘Bin边,作为向量返回。边(1)
是第一个箱子的左边缘,和边(结束)
是最后一个箱子的右边。
箱子
——本指数Bin索引,作为大小相同的数组返回X
.中的每个元素箱子
描述在哪个编号的容器中包含相应的元素X
.
的值0
在箱子
指示不属于任何容器的元素(例如,a南
值)。
类别
-包括在计数的类别包含在计数中的类别,作为字符向量的单元格向量返回。类别
包含C
与每一个计数相对应N
.
的行为histcounts
是类似的离散化
函数。使用histcounts
查找每个容器中元素的数量。另一方面,使用离散化
查找每个元素属于哪个箱子(不计算)。
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”
“归一化”
“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
有关更多信息,请参见高大的数组.
使用注意事项及限制:
如果不提供容器边,那么代码生成可能需要可变大小的数组和动态内存分配。
你点击一个链接对应于这个MATLAB命令:
通过在MATLAB命令窗口中输入命令来运行命令。Web浏览器不支持MATLAB命令。万博1manbetx
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