在不使用 Hist 的情况下在 Matlab 中生成直方图

Question

我在 Matlab 中使用直方图来查看我的实验中一些数据的分布。 我想从一组测试中找到平均分布（条形的平均高度），然后生成一个平均直方图。

通过使用此代码：

data = zeros(26,31);

for i = 1:length(files6)
    x = csvread(files6(i).name);
    
    x = x(1:end,:);
    time = x(:,1);
    variable = x(:,3);
    
    thing(:,1) = x(:,1);
    thing(:,2) = x(:,3);
    figure()
    binCenter = {0:tbinstep:tbinend 0:varbinstep:varbinend};
    hist3(thing, 'Ctrs', binCenter, 'CDataMode','auto','FaceColor','interp');
    colorbar
    
    [N,C] = hist3(thing, 'Ctrs', binCenter);
    data = data + N;
    
    clearvars x time variable
end
    
avedata = data / i;

我可以找到 N 的平均值，这将是我想要的 plot（直方图）的 Z 值，并且我有 X，Y（所有测试都相同）来自：

x = 0:tbinstep:tbinend;
y = 0:varbinstep:varbinend;

但是我如何将这些组合在一起以制作显示条形平均高度的图形？ 我不能再次使用 hist3 ，因为它只会计算 avedata 的分布。

有人建议使用 bar3启动 XY 问题的风险，但这会问一个问题“我如何从 2 个向量和一个矩阵到 1 个矩阵 bar3 的 go 可以处理？即我如何处理 plot x(1), y( ), avedata(1,1) 等是否适用于 avedata 中的所有数据点？”

TIA

Answer 1

通过查看 matlab r2014b 中的hist3源代码，它在内部实现了自己的绘图，准备数据和 plot 它使用surf方法。 这是一个 function，它再现了相同的 output，灵感来自hist3 function 以及您的选项（ 'CDataMode','auto','FaceColor','interp' ）。 您可以将其放入名为hist3plot.m的新文件中：

function [ h ] = hist3plot( N, C )
%HIST3PLOT Summary of this function goes here
%   Detailed explanation goes here

xBins = C{1};
yBins = C{2};

% Computing edges and width
nbins = [length(xBins), length(yBins)];
xEdges = [0.5*(3*xBins(1)-xBins(2)), 0.5*(xBins(2:end)+xBins(1:end-1)), 0.5*(3*xBins(end)-xBins(end-1))];
yEdges = [0.5*(3*yBins(1)-yBins(2)), 0.5*(yBins(2:end)+yBins(1:end-1)), 0.5*(3*yBins(end)-yBins(end-1))];
xWidth = xEdges(2:end)-xEdges(1:end-1);
yWidth = yEdges(2:end)-yEdges(1:end-1);
del = .001; % space between bars, relative to bar size
% Build x-coords for the eight corners of each bar.
xx = xEdges;
xx = [xx(1:nbins(1))+del*xWidth; xx(2:nbins(1)+1)-del*xWidth];
xx = [reshape(repmat(xx(:)',2,1),4,nbins(1)); NaN(1,nbins(1))];
xx = [repmat(xx(:),1,4) NaN(5*nbins(1),1)];
xx = repmat(xx,1,nbins(2));
% Build y-coords for the eight corners of each bar.
yy = yEdges;
yy = [yy(1:nbins(2))+del*yWidth; yy(2:nbins(2)+1)-del*yWidth];
yy = [reshape(repmat(yy(:)',2,1),4,nbins(2)); NaN(1,nbins(2))];
yy = [repmat(yy(:),1,4) NaN(5*nbins(2),1)];
yy = repmat(yy',nbins(1),1);
% Build z-coords for the eight corners of each bar.
zz = zeros(5*nbins(1), 5*nbins(2));
zz(5*(1:nbins(1))-3, 5*(1:nbins(2))-3) = N;
zz(5*(1:nbins(1))-3, 5*(1:nbins(2))-2) = N;
zz(5*(1:nbins(1))-2, 5*(1:nbins(2))-3) = N;
zz(5*(1:nbins(1))-2, 5*(1:nbins(2))-2) = N;
% Plot the bars in a light steel blue.
cc = repmat(cat(3,.75,.85,.95), [size(zz) 1]);
% Plot the surface
h = surf(xx, yy, zz, cc, 'CDataMode','auto','FaceColor','interp');
% Setting x-axis and y-axis limits
xlim([yBins(1)-yWidth(1) yBins(end)+yWidth(end)]) % x-axis limit
ylim([xBins(1)-xWidth(1) xBins(end)+xWidth(end)]) % y-axis limit

end

然后，当您想要从 Matlab 的hist3 function 输出 plot 时，您可以调用此 function。 请注意，这可以处理箱的非统一定位：

close all; clear all;

data = rand(10000,2);
xBins = [0,0.1,0.3,0.5,0.6,0.8,1];
yBins = [0,0.1,0.3,0.5,0.6,0.8,1];

figure()
hist3(data, {xBins yBins}, 'CDataMode','auto','FaceColor','interp')
title('Using hist3')

figure()
[N,C] = hist3(data, {xBins yBins});
hist3plot(N, C); % The function is called here
title('Using hist3plot')

这是两个输出的比较：

Answer 2

因此，如果我正确理解了您的问题和代码，您将多个实验数据的分布绘制为直方图，那么您想要计算所有先前直方图的平均形状。

我通常避免给出提问者没有明确要求的方法，但对于这个我必须评论说这是一件非常奇怪的事情。 我以前从未听说过计算多个直方图的平均形状。 因此，以防万一，您可以简单地将 append 所有实验数据放入一个变量中，并 plot 使用 histogram2 的归一化histogram2 。 此代码输出相对频率直方图。 （其他归一化方法）

% Append all data in a single matrix
x = []
for i = 1:length(files6)
    x = [x; csvread(files6(i).name)];
end

% Plot normalized bivariate histogram, normalized
xEdges = 0:tbinstep:tbinend;
yEdges = 0:varbinstep:varbinend;
histogram2(x(:,1), x(:,3), xEdges, yEdges, 'Normalize', 'Probability')

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现在，如果您真的想绘制多个直方图的平均形状，那么可以，使用bar3 。 由于bar3不接受 (x,y) 值参数，因此您可以遵循其他答案，或修改XTickLabel和YTickLabel属性以匹配您的 bin 范围。

... % data = yourAverageData;

% Save axis handle to `h`
h = bar3(data);

% Set property of axis
h.XTickLabels = 0:tbinstep:tbinend;
h.YTickLabels = 0:varbinstep:varbinend;