"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

这个小代码用于matlab柱状图显示比例及数值, 函数如下: function myhist(x) % myhist Codeby SimonLiang % Email:idignew@126.com % 用于显示柱状图比例及具体数值 h=histogram(x); hold on; %显示柱状图数值 hBin=h.BinEdges(1:end-1)+h.BinWidth/2; text(hBin,h.Values+max(h.Values)/25,num2cell(h.Values)); %计

刚登上号,已经学了一半了,就从现在开始写吧 以前学过的东西老忘,所以就注册个账号就当做记笔记吧 MATLAB在原来的数组中增加新行 A=[A;B]%B是要增加的行: hist使用方法 y=4*rand(5000,1); hist(y)%把y中元素按10个等距的区间统计个数 结果 x0:0.1:4;y=4*rand(5000,1);hist(y,x)%按照x向量长度统计y中对应x区间元素个数 如果x为标量,即是一个常数,则按x的值分区间 x=0:0.1:4;y=4*rand(5000,1);%y1

%%各时段电量需求 clc close all clear all x = [11000 33000 25000 36000 25000 30000 18000]; tick = {'0-6' '6-9' '9-12' '12-14' '14-18' '18-22' '22-24'}; bar(x) fontsize = 24; set(gca,'XTickLabel',tick) set(gca,'FontSize',fontsize) xlabel('时段') ylabel('需求(单位:千

##检查数据的维度 dim(iris) ##显示数据集的内部结构 str(iris) ##显示数据集的属性 attributes(iris) ##显示数据集中每个变量的分布情况 summary(iris) ##显示iris数据集列Species中各个值出现频次 table(iris$Species) ##根据列Species画出饼图 pie(table(iris$Species)) ##画出列iris$Sepal.Length分布柱状图 hist(iris$Petal.Length) ##画出列

pandas缺失值处理 import pandas as pd importrandom df01 = pd.DataFrame(np.random.randint(1,9),size = (4,4)) print(df01) df01.ix[1:2,1:2] = np.NaN #从0开始算的第1,2行的第1,2列赋为空值 print(df01) print(df01.dropna()) #只要包含NaN的数据行都删掉 print(df01.dropna(axis = 1)) #只要包含NaN的

title author date CreateTime categories matlab 画图 lindexi 2019-08-31 16:55:59 +0800 2018-2-13 17:23:3 +0800 本文讲如何使用 matlab 画图. 本文包括:折线图的 x轴和y轴.标题.图例 柱状图填充图案 折线图 接下来讲的matlab如何设置图形的图例和x轴的距离 折线图的图例需要知道的是 Legend ,使用他可以进行设置 legend(...,'Location',LOC) adds

引言: 在用matlab画柱状图或者其他图的时候,你是否碰到下图这种情况: 乍一看这个柱状图画的有馍有洋的,but,仔细一看你会发现,横坐标标签如果再长一点就不好看啦,甚至会重叠,就像这样: 这样的图怎么能入reviewer老师们的法眼呢,分分钟给你个REJECT!!!!要想论文能通过,还是得从细节入手的啦! SO,我们想办法让横坐标标签旋转一下不就好啦?下面看代码: clc;clear; y=[0.5,0.79,0.45,0.35,0.27,0.31,0.64,0.19,0.54,0.87];

使用MATLAB 画柱状图 ,即bar (x,y),其横坐标是默认 1.2.3.4.……的 % --v1 y1=[asum1,asum2,asum3,asum4,asum5,asum6,asum7,asum8,asum9,asum10]; x1=[:]; bar(x1,y1) 现在需要修改横坐标名称,使用命令: % --v2 y2=[asum1,asum2,asum3,asum4,asum5,asum6,asum7,asum8,asum9,asum10]; x2=['<=10','10-25',

MATLAB之折线图.柱状图.饼图以及常用绘图技巧 一.折线图 参考代码: %图1:各模式直接成本预测 %table0-table1为1*9的数组,记录关键数据 table0 = data_modol0(:,9)'; %现状模式 table1 = data_modol1(:,9)'; %模式一 table2 = data_modol2(:,9)'; %模式二 table3 = data_modol3(:,9)'; %模式三 x=2017:2030; plot(x,table0,'k-o','li

论文中需要画图进行比较,感觉还是matlab画起来比较方便,先把自己画的图及matlab代码放上. y=[300 311;390 425; 312 321; 250 185; 550 535; 420 432; 410 520;];b=bar(y);grid on;ch = get(b,'children');set(gca,'XTickLabel',{'0','1','2','3','4','5','6'})set(ch,'FaceVertexCData',[1 0 1;0 0 0;])leg

x = rand(100,1);[n,y] = hist(x);bar(y,n);for i = 1:length(y)text(y(i),n(i)+0.5,num2str(n(i)));end

function applyhatch(h,patterns,colorlist) %APPLYHATCH Apply hatched patterns to a figure % APPLYHATCH(H,PATTERNS) creates a new figure from the figure H by % replacing distinct colors in H with the black and white % patterns in PATTERNS. The format f

图形是呈现数据的一种直观方式,在用Matlab进行数据处理和计算后,我们一般都会以图形的形式将结果呈现出来.尤其在论文的撰写中,优雅的图形无疑会为文章加分.本篇文章非完全原创,我的工作就是把见到的Matlab绘图代码收集起来重新跑一遍,修改局部错误,然后将所有的图贴上来供大家参考.大家可以先看图,有看中的可以直接把代码Copy过去改成自己想要的. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 <br>%% 直方图图的绘制

转载自:http://www.cnblogs.com/hxsyl/archive/2012/10/10/2718380.html 转载自:http://www.cnblogs.com/jeromeblog/p/3396494.html plot选项: 一 基础功能 二维图形 一. plot函数① 函数格式:plot(x,y)  其中x和y为长度相同                     坐标向量     函数功能:以向量x.y为轴,绘制曲线. [例] 在区间0≤X≤2内,绘制正弦曲线y=si

http://blog.csdn.net/haizimin/article/details/50372630 图形是呈现数据的一种直观方式,在用Matlab进行数据处理和计算后,我们一般都会以图形的形式将结果呈现出来.尤其在论文的撰写中,优雅的图形无疑会为文章加分.本篇文章非完全原创,我的工作就是把见到的Matlab绘图代码收集起来重新跑一遍,修改局部错误,然后将所有的图贴上来供大家参考.大家可以先看图,有看中的可以直接把代码Copy过去改成自己想要的. %% 直方图图的绘制 %直方图有两种图型

第1章 从随机变量采样 研究者提出的概率模型对于分析方法来说通常比较复杂,研究者处理复杂概率模型时越来越依赖计算.数值方法,通过使用计算方法,研究者就不用对一些分析技术做一些不现实的假设(如正态性和独立性). 大多数近似技术的关键是能够从分布中采样.需要采样来预测一个特别的模型在一些情景下是什么样的,找到在实验数据上应用模型的隐变量(参数)的合适值.大部分计算采样方法把从复杂分布采样的问题转化为简单采样分布的子问题.本章我们将介绍两种采样方法:逆变换方法和拒绝采样.这些方法适用于大多数单变量单值

转载自:http://blog.csdn.net/robertcalm/article/details/51582253 matlab语法比较随意,但正如其全名 matrix &laboraty(矩阵实验室)所言,相比于其他语言,它可以非常便捷实现矩阵运算,就像我们标量的加减乘除一样简单.对于矩阵运算的强大支持和强大数学和科学计算函数库也垫定了其可以广泛应用在各种科学计算中,研究人员可以快速的使用matlab验证一个算法,使用matlab验证算法相比C/C++/JAVA等工作量小了很多,算法验证

matlab快速入门 1矩阵 生成矩阵 ​ % 直接法 a = [1,2,3;4,5,6;7,8,9]; % 冒号一维矩阵 a = 开始:步长:结束,步长为1可省略 b = 1:1:10; % 1,2,...10 b = 1:10; %与上一个等价 % 函数生成 c = linspace(0,15,5); % linspace(开始,结束,元素个数),等差生成指定元素数的一维矩阵,省略个数则生成100个 % 特殊矩阵 e = eye(4); % eye(维数)单位阵 z = zeros(1,4)

 试验报告 一.试验原理: 图像点处理是图像处理系列的基础,主要用于让我们熟悉Matlab图像处理的编程环境.灰度线性变换和灰度拉伸是对像素灰度值的变换操作,直方图是对像素灰度值的统计,直方图均衡是对灰度值分布的变换. 1.灰度线性变换 (1)线性变换函数 原图向灰度值为g,通过线性函数f(x)=kx+b转换为f(g)得到灰度的线性变换. (2)代码实现 Matlab中支持矩阵作为函数参数传入,定义一个线性转换函数,利用Matlab矩阵操作,用一行代码即可对整个二维图像矩阵中所有点的灰度进行线.