hist

http://jingyan.baidu.com/article/1876c852b9c79d890a137663.html

http://blog.csdn.net/yywan1314520/article/details/50818471

http://blog.csdn.net/czp11210/article/details/51161585

http://matplotlib.org/examples/statistics/histogram_demo_multihist.html

http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/histogram_percent_demo.html

时间： 2024-11-01 06:37:33

hist的相关文章

R语言hist绘图函数

hist 用于绘制直方图,下面介绍每个参数的作用: 1)x: 用于绘制直方图的数据,该参数的值为一个向量代码示例: data <- c(rep(1, 10), rep(2, 5), rep(3, 6)) hist(data) 效果图如下: 从图中可以看出,横坐标为不同的区间,纵坐标为落入该区间内的频数: 2) break : 该参数的指定格式有很多种第一种: 指定一个向量,给出不同的断点代码示例: data <- c(rep(1, 10), rep(2, 5), rep(3, 6)) h

hist和bar画图关系

1.hist是绘制直方图,直方图显示了数据值的分布情况. 1>n = hist(Y,n) 将向量Y中的元素分到n个等间隔的范围内(默认为10个间隔),并返回每个范围内元素的个数作为一行向量. 2>n = hist(Y, x) 如果Y是一个m x p的矩阵,hist将Y的每一列作为一个向量,并返回一个10 x p的矩阵n.n 的每一列的值对应Y的该列. x是一个向量比如1:m,返回x的长度个以x为中心的,Y的分布情况. 例如:如果x是一个5元素的向量,返回Y在

[R语言绘图]直方图hist

简单直方图 a<-rnorm(1000) hist(a) 参考:R语言实战转载请注明出处:http://blog.csdn.net/zhyoulun/article/details/46434051

[Bayes] Hist & line: Reject Sampling and Importance Sampling

吻合度蛮高,但不光滑. > L=10000 > K=135/64 > x=runif(L) > ind=(runif(L)<(20*x*(1-x)^3/K)) > hist(x[ind],probability=T, + xlab="x",ylab="Density",main="") /* 应用了平滑数据的核函数 */ > d=density(x[ind],from=0,to=1) // 只对标记为tr

MATLAB实现频数直方图——hist的使用

"hist" is short for "Histogram(直方图.柱状图)". 1.N = hist(Y) bins the elements of Y into 10 equally spaced containers and returns the number of elements in each Container. If Y is a matrix, hist works down the columns. (将向量Y的元素平均分到十个等间隔的容器

git设置log的别名 for hist

hist -- alias for 'log --color --graph --date=short --pretty=format:'%Cred%h%Creset -%C(yellow)%d%C reset %s %Cgreen(%cr) %C(bold blue)<%an>%Creset' --abbrev-commit'

频率直方图(hist)

频率直方图(frequency histogram)亦称频率分布直方图.统计学中表示频率分布的图形.在直角坐标系中,用横轴表示随机变量的取值,横轴上的每个小区间对应一个组的组距,作为小矩形的底边:纵轴表示频率(频数/组距=频率),并用它作小矩形的高,以这种小矩形构成的一组图称为频率直方图. R语言举例 > x = c(12, .4, 5, 2, 50, 8, 3, 1, 4, .25) > cats = cut(x,breaks=c(0,1,5,max(x))) # 分组 > level

Python-matplotlib 画直方图hist

首先要理清楚一个概念,直方图与条形图.直方图与条形图的区别:条形图是用条形的长度表示各类别频数的多少,其宽度(表示类别)则是固定的:直方图是用面积表示各组频数的多少,矩形的高度表示每一组的频数或频率,宽度则表示各组的组距,因此其高度与宽度均有意义.由于分组数据具有连续性,直方图的各矩形通常是连续排列,而条形图则是分开排列.条形图主要用于展示分类数据,而直方图则主要用于展示数据型数据. 示例代码:[python] view plain copy#概率分布直方图 #高斯分布 #均值为0 mean =

[R] hist

很奇怪的一个bug, 我有一些数据: 画hist: hist(sp.uAUG_num, breaks = 67, main = 'Histogram of # uAUG', xlab = '# uAUG') breaks=67 已经大于span了,为什么显示0处还是2000多??? 原文地址:https://www.cnblogs.com/vinking/p/12165692.html