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问在matlab中对直方图进行归一化并使y轴以百分比表示
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Stack Overflow用户

提问于 2014-01-11 21:47:25

回答 1查看 31.5K关注 0票数 7

编辑:好的，我回答了我自己的问题，通过多读一些旧的问题。我很抱歉问了这个问题！使用代码

Y = rand(10,1);
C = hist(Y);
C = C ./ sum(C);
bar(C)

使用相应的数据而不是随机数据工作得很好。现在只需要优化存储箱的大小。

日安，现在我知道你一定在想这个问题已经被问了上千次了。在某种程度上，你可能是对的，但我在这里找到的帖子中找不到我具体问题的答案，所以我想我不妨直接问一下。我会尽量说清楚，但如果不清楚我想要做什么，请告诉我

好的，我有一个有5000个元素的(行)向量，所有的元素都是整数。现在我想要做的是绘制这5000个元素的直方图，但是以这样一种方式，y轴提供了在特定bin中的机会，而x轴仍然是规则的，因为它给出了特定bin的值。

现在，对我来说有意义的是将一切正常化，但这似乎不起作用，至少我是这样做的。

我的第一次尝试是

sums = sum(A);
hist(sums/trapz(sums),50)

我省略了其余部分，因为它从某个文件导入了大量数据，这并不重要。sum= sum(A)可以很好地工作，而且我可以在matlab中看到向量。(我应该叫它什么，控制台？)然而，用trapz除以面积只会改变x轴，而不会改变y轴。所有的东西都变得超级小，大约是10^-3，而它应该是10的量级。

现在环顾四周，有人建议使用

hist(sums,50)
ylabels = get(gca, 'YTickLabel');
ylabels = linspace(0,1,length(ylabels));
set(gca,'YTickLabel',ylabels);

虽然这肯定会使y轴从0变为1，但它根本没有标准化。我希望它能真实地反映出处于某个垃圾箱中的概率。将两者结合起来也不起作用。如果答案很明显，我很抱歉，我只是看不出来。

编辑:虽然我意识到这是一个独立的问题(这个问题已经被问了一百万次)，但我只是手工挑选了条块的大小，直到它看起来很好，因为直方图中没有遗漏任何条。我已经看到了几个不同的脚本，它们应该优化bin大小，但它们似乎没有一个在每种情况下都能做出“最佳”的直方图，可悲的是:(如果所有的数字都是整数，有没有简单的方法来选择大小？

histogram

matlab

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2014-06-12 15:38:27

(结束这个问题)

直方图是一个绝对频率图，因此所有bin频率的和( hist函数的输出向量之和)始终是其输入向量中的元素数。因此，如果您想要一个百分比输出，您需要做的就是将输出中的每个元素除以该总数：

x = randn(10000, 1);
numOfBins = 100;
[histFreq, histXout] = hist(x, numOfBins);
figure;
bar(histXout, histFreq/sum(histFreq)*100);
xlabel('x');
ylabel('Frequency (percent)');

如果你想重建数据的概率密度函数，你需要考虑直方图的bin大小，并用频率除以：

x = randn(10000, 1);
numOfBins = 100;
[histFreq, histXout] = hist(x, numOfBins);
binWidth = histXout(2)-histXout(1);
figure;
bar(histXout, histFreq/binWidth/sum(histFreq));       
xlabel('x');
ylabel('PDF: f(x)');
hold on
% fit a normal dist to check the pdf
PD = fitdist(x, 'normal');
plot(histXout, pdf(PD, histXout), 'r');

更新：

自MATLAB R2014b以来，您可以使用“直方图”命令轻松生成具有各种归一化的直方图。例如，上面的表达式变成：

x = randn(10000, 1);
figure;
h = histogram(x, 'normalization', 'pdf');
xlabel('x');
ylabel('PDF: f(x)');
hold on
% fit a normal dist to check the pdf
PD = fitdist(x, 'normal');
plot(h.BinEdges, pdf(PD, h.BinEdges), 'r');

票数 9

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/21063026

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