MATLAB绘图秘籍：掌握直方图hist函数技巧

【MATLAB】绘图技巧——直方图hist函数

在数据分析和科学计算中，直方图是一种非常有用的图形工具，可以直观地展示数据的分布情况。MATLAB作为一款强大的科学计算软件，提供了丰富的绘图函数，其中hist函数专门用于绘制直方图。本文将详细介绍MATLAB中hist函数的用法及其相关技巧，帮助用户全面掌握这一绘图工具。

一、hist函数的基本用法

hist函数是MATLAB中用于绘制直方图的函数，其基本语法如下：

1. hist(Y)：将向量Y的元素平均分配到10个等间隔的容器中，并返回每个容器的元素个数。如果Y是一个矩阵，hist函数将逐列处理元素。

2. hist(Y,n)：将向量Y的元素分配到n个等间隔的容器中。n是一个标量，指定了容器的数量。

3. hist(Y,X)：X是一个向量，用于指定每个容器的边界值或中心值。根据X的值，hist函数将Y中的元素分配到相应的容器中。

4. N=hist(Y,X)：返回每个容器的元素个数，N是一个向量，其长度与X相同（当X指定边界值时）或比X少一个（当X指定中心值时）。

5. [N,X]=hist(Y,X)：同时返回每个容器的元素个数N和容器的边界值或中心值X。

二、具体示例

示例1：基本直方图

```matlab

Y = [1, 2, 2, 5, 6, 6, 8, 11];

hist(Y);

```

在这个示例中，向量Y中的元素被分配到10个等间隔的容器中，并绘制成直方图。由于Y的最大值为11，最小值为1，因此区间[1,11]被均分为10个部分，每个部分对应一个容器。

示例2：指定容器数量

```matlab

Y = [1, 1, 1.3, 2.6, 3, 3.4, 5, 5.9, 6, 6, 1, 7, 7, 2];

hist(Y, 5);

```

在这个示例中，向量Y中的元素被分配到5个等间隔的容器中。用户可以通过调整容器数量来改变直方图的粒度。

示例3：使用边界值或中心值

```matlab

Y = [1, 2.5, 2.1; 3, 3.5, 6];

edges = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7];

[N, X] = hist(Y, edges);

bar(X(1:end-1), N, 'w', 'EdgeColor', 'k');

```

在这个示例中，矩阵Y中的元素被分配到由向量edges指定的边界值定义的容器中。返回的N是每个容器的元素个数，X是容器的边界值。为了绘制直方图，我们使用bar函数，其中'w'表示白色填充，'EdgeColor', 'k'表示黑色边框。

示例4：指定中心值

```matlab

Y = [1, 1.5, 2, 2.5, 3, 3.5, 4];

centers = 1:0.5:4;

[N, X] = hist(Y, centers);

bar(X, N, 'w', 'EdgeColor', 'k');

X = X(1:end-1) + diff(X)/2; % 调整X的位置到条形的中心

set(gca, 'XTick', X); % 设置X轴刻度

```

在这个示例中，向量Y中的元素被分配到由向量centers指定的中心值定义的容器中。为了绘制直方图，我们使用bar函数，并调整X的位置到条形的中心。然后，我们设置X轴的刻度以匹配条形的中心位置。

三、高级技巧

1. 自定义直方图样式

通过调整hist函数的参数和属性，可以自定义直方图的样式。例如，可以更改条形的颜色、边缘颜色、线宽等。

```matlab

Y = randn(1000, 1); % 生成正态分布随机数

hist(Y, 20, 'FaceColor', 'g', 'EdgeColor', 'b', 'LineWidth', 1.5);

title('自定义样式直方图');

xlabel('值');

ylabel('频率');

```

在这个示例中，我们生成了一个包含1000个正态分布随机数的向量Y，并使用hist函数绘制了一个20个容器的直方图。通过指定'FaceColor'、'EdgeColor'和'LineWidth'参数，我们自定义了条形的填充颜色、边缘颜色和线宽。

2. 添加图例和标签

为了使直方图更具可读性，可以添加图例、标题和轴标签。

```matlab

Y = [1, 2, 2, 5, 6, 6, 8, 11];

edges = 1:2:11;

[N, X] = hist(Y, edges);

bar(X(1:end-1), N, 'w', 'EdgeColor', 'k');

hold on;

plot(X(1:end-1)+diff(X)/2, N, 'ro'); % 添加红色圆点标记

legend('直方图', '数据点');

title('带图例和标签的直方图');

xlabel('值');

ylabel('频率');

```

在这个示例中，我们绘制了一个直方图，并在条形上添加了红色圆点标记。通过legend函数，我们添加了图例来区分直方图和数据点。同时，我们还添加了标题和轴标签来提高可读性。

3. 多图合并显示

使用subplot函数可以在同一个图窗中显示多个直方图，便于比较不同数据集的分布情况。

```matlab

Y1 = randn(1000, 1); % 生成正态分布随机数

Y2 = rand(1000, 1) * 10; % 生成均匀分布随机数

edges = linspace(min([Y1, Y2]), max([Y1, Y2]), 20); % 生成边界值

subplot(2, 1, 1);

hist(Y1, edges, 'FaceColor', 'b', 'EdgeColor', 'k');

title('正态分布直方图');

xlabel('值');

ylabel('频率');

subplot(2, 1, 2);

hist(Y2, edges, 'FaceColor', 'g', 'EdgeColor', 'k');

title('均匀分布直方图');

xlabel('值');

ylabel('频率');

```

在这个示例中，我们生成了两个不同分布的数据集Y1和Y2，并使用subplot函数在同一个图窗中绘制了它们的直方图。通过调整edges参数，我们确保两个直方图使用相同的边界值，以便进行比较。

四、总结

hist函数是MATLAB中用于绘制直方图的重要工具。通过掌握hist函数的基本用法和高级技巧，用户可以轻松绘制出各种样式的直方图，以满足不同的数据分析和可视化需求。无论是自定义样式、添加图例和标签，还是多图合并显示，hist函数都提供了灵活而强大的功能。希望本文能够帮助用户全面掌握hist函数的用法，并在实际工作中灵活应用。