데이터 값의 분포와 빈도를 이해하는 것은 데이터 분석 작업에 필수적입니다. MATLAB은 생성하는 간단한 방법을 제공합니다. 히스토그램 , 데이터 분포를 시각적으로 나타냅니다. MATLAB에서 히스토그램을 생성하여 데이터에서 귀중한 통찰력을 얻고 정보에 입각한 의사 결정을 용이하게 할 수 있습니다. 초보자이든 숙련된 MATLAB 사용자이든 이 단계별 가이드는 플로팅 프로세스를 안내합니다. 히스토그램 MATLAB에서.
MATLAB에서 히스토그램을 그리는 방법
플롯하려면 히스토그램 MATLAB에서는 아래 단계를 따라야 합니다.
1단계: 데이터 가져오기 또는 생성
플로팅하기 전에 히스토그램 , 작업할 데이터가 있어야 하며 MATLAB은 파일이나 데이터베이스에서 기존 데이터를 가져올 수 있는 여러 옵션을 제공합니다.
데이터 = 가져오기데이터 ( '파일 이름' ) ;
여기, '파일 이름' 데이터를 가져오려는 파일의 이름을 나타내며 파일이 텍스트 파일이나 스프레드시트 파일과 같이 MATLAB이 인식할 수 있는 형식인지 확인해야 합니다.
다양한 내장 함수를 사용하여 MATLAB 내에서 직접 샘플 데이터를 생성할 수도 있습니다. 예를 들어 난수 배열을 만들려면 rand 함수를 사용할 수 있습니다.
데이터를 생성하는 구문은 다음과 같습니다.
날짜 = 행 ( 1 , N ) ;
이 예에서 N 원하는 데이터 포인트 수를 나타냅니다. rand 함수는 0과 1 사이의 난수로 구성된 1xn 배열을 생성합니다.
2단계: 빈 수 결정
쓰레기통 히스토그램에서 데이터 값의 범위가 나누어지는 간격입니다. 적절한 수의 빈을 선택하는 것은 데이터 분포를 정확하게 묘사하는 데 중요합니다. 데이터에 대한 이해를 기반으로 빈 수를 수동으로 지정할 수 있습니다.
3단계: 히스토그램 만들기
데이터와 원하는 수의 빈이 있으면 히스토그램을 만들 차례입니다. MATLAB은 역사 또는 히스토그램 히스토그램 생성을 위한 기본 도구인 기능입니다. 데이터를 hist 함수에 대한 입력으로 제공하고 빈 수를 지정하기만 하면 됩니다.
구문은 다음과 같습니다.
역사 ( 데이터, numBins )
또는:
히스토그램 ( 데이터, '넘빈스' , numBins )
여기, 데이터 히스토그램을 그리려는 데이터를 나타냅니다. numBins 원하는 빈 수를 지정합니다.
4단계: 히스토그램 사용자 지정
MATLAB을 사용하면 히스토그램의 다양한 측면을 사용자 지정하여 모양과 가독성을 높일 수 있습니다. 플로팅되는 데이터에 대한 명확한 설명을 제공하도록 축 레이블을 수정할 수 있습니다. 빈 너비를 조정하면 데이터에서 더 자세한 패턴을 표시하는 데 도움이 될 수 있습니다. 색상을 변경하고 제목을 추가하면 히스토그램을 시각적으로 매력적이고 유익하게 만들 수 있습니다.
예를 들어 x 및 y 레이블을 추가하려면 다음 코드를 사용합니다.
xlabel ( '값' )라벨 ( '빈도' )
빈 너비를 조정하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.
히스토그램 ( 데이터, '빈폭' , binWidth_value )
사용하여 '빈폭' 매개변수를 사용하여 히스토그램에서 원하는 빈 너비를 지정할 수 있습니다. 데이터를 입력 데이터로 바꾸고 binWidth_value 원하는 너비 값으로.
변경하고 싶다면 히스토그램 색상, 아래 주어진 코드를 따르십시오:
히스토그램 ( 데이터, '페이스컬러' , '색상' )
와 더불어 '페이스컬러' 매개변수를 사용하여 히스토그램 막대의 색상을 지정할 수 있습니다. 바꾸다 '색상' 원하는 색상 이름 또는 RGB 값으로.
에 대한 제목을 추가할 수도 있습니다. 히스토그램 아래 주어진 구문에서:
제목 ( '히스토그램 제목' )
저장하려면 히스토그램 플롯, 다음 기능을 사용할 수 있습니다.
% 그림 인쇄 ~처럼 PNG 파일인쇄 ( '-dpng' , 'myfigure.png' ) ;
MATLAB에서 히스토그램을 그리는 전체 코드는 다음과 같습니다.
% 단계 1 : 데이터 로드 또는 생성데이터 = [ 10 , 12 , 열 다섯 , 18 , 이십 , 22 , 22 , 22 , 25 , 28 , 30 , 30 , 30 , 32 , 35 , 38 , 40 ] ;
% 단계 2 : 빈 수 설정
numBins = 5 ;
% 단계 삼 및 단계 4 : 히스토그램 생성 및 사용자 정의
히스토그램 ( 데이터, numBins, '페이스컬러' , '파란색' ) ;
xlabel ( '값' ) ;
라벨 ( '빈도' ) ;
제목 ( '데이터의 히스토그램' ) ;
% 그림 인쇄 ~처럼 PNG 파일
인쇄 ( '-dpng' , 'myfigure.png' ) ;
결론
MATLAB은 다음을 통해 수행할 수 있는 히스토그램 플로팅을 위한 사용자 친화적이고 강력한 플랫폼을 제공합니다. 역사 또는 히스토그램 기능. 이 문서의 단계별 가이드에 따라 데이터를 가져오거나 생성하고, 빈 수를 결정하고, 히스토그램을 만들고 사용자 지정하고, 결과를 분석하고, 선택에 따라 사용자 지정하는 방법을 배우게 됩니다.