0-5区间有600万个数，0-10区间有500万个数，只有数目，没有数据集和具体数值，怎么实现0-10区间的直方图绘制

在没有具体的数值的情况下，我们可以根据两个区间数的比例来估算0-10区间的直方图。具体做法如下：

1. 计算0-5区间中每个数值对应的频数，即 $f_0, f_1, f_2, ..., f_5$，其中 $f_i$ 表示数值为 $i$ 的数字的个数。

2. 根据比例计算0-10区间中每个数值对应的频数，即 $F_0, F_1, F_2, ..., F_{10}$，其中 $F_i$ 表示数值为 $i$ 的数字的个数。

$F_i = 2 \times f_i$，当 $i \in [0, 5]$ 时；

$F_i = 5 \times 10^6 - 2 \times (5 \times 10^6 - f_i)$，当 $i \in [6, 10]$ 时。

解释一下，前半部分 $2 \times f_i$ 表示将0-5区间中的每个数字，都映射到了0-10区间中的两个数字上，故直接乘以2；后半部分表示剩下的5-10区间的数字，需要根据0-5区间中的数字的个数，来进行估算，即 $5 \times 10^6$ 表示10区间数字的总个数，减去0-5区间中映射到10区间中的数字的个数，再乘以2，即为剩下的数字在10区间中的个数。

3. 绘制直方图，将 $F_i$ 作为纵轴，$i$ 作为横轴，绘制出0-10区间的直方图。

需要注意的是，这种方法只是一种估算方法，不是精确的直方图，但在没有具体数据集的情况下，可以作为一种参考。

相关问题

matlab 有一万个数，分布在10个值的区间，快速统计每个区间值的个数

可以使用MATLAB中的histcounts函数快速统计每个区间值的个数。具体实现步骤如下：

1. 首先需要确定这10个值的区间范围，可以使用linspace函数生成等差数列，然后使用diff函数计算相邻两个数之间的差值，得到区间的宽度。

edges = linspace(min(data), max(data), 11); % 生成10个边界值
width = diff(edges); % 计算相邻两个边界值之间的差值，即区间宽度

2. 然后使用histcounts函数统计每个区间内的数值个数，返回的是一个长度为10的向量，表示每个区间值的个数。

counts = histcounts(data, edges); % 统计每个区间内的数值个数

完整的代码如下：

data = randn(10000, 1); % 生成一万个随机数
edges = linspace(min(data), max(data), 11); % 生成10个边界值
width = diff(edges); % 计算相邻两个边界值之间的差值，即区间宽度
counts = histcounts(data, edges); % 统计每个区间内的数值个数

其中，data是一万个随机数，可以根据实际需求进行修改。counts是一个长度为10的向量，表示每个区间值的个数。

java 数值区间_java怎样将集合中的数值数据分区间统计个数：例如（0-1000）有几个人数据，1000-2000有几个数据...

你可以使用Java中的Map数据结构来实现这个功能。首先，你需要遍历集合中的所有数值数据，并根据它们所属的区间进行统计。具体的实现步骤如下：

1. 定义一个Map<Integer, Integer>对象，用于存储每个区间的数据个数。其中，Map的key表示区间的起始值，value表示该区间内数据的个数。

2. 遍历集合中的所有数据，对于每个数据，找到它所属的区间，并将该区间内数据的个数加1。

3. 打印每个区间及其对应的数据个数。

下面是一段示例代码：

List<Integer> dataList = new ArrayList<Integer>(); // 假设这是你的数据集合
Map<Integer, Integer> countMap = new HashMap<Integer, Integer>(); // 用于存储区间数据个数的Map对象
int interval = 1000; // 区间大小
int start = 0; // 区间起始值

// 遍历数据集合，统计每个区间内的数据个数
for (int data : dataList) {
    int index = data / interval; // 计算数据所属的区间索引
    int key = index * interval; // 计算区间的起始值
    if (data >= start + (index + 1) * interval) {
        // 如果数据超出当前区间，更新区间起始值和索引
        start += (index + 1) * interval;
        index++;
        key = index * interval;
    }
    Integer count = countMap.get(key);
    count = (count == null) ? 1 : count + 1;
    countMap.put(key, count);
}

// 打印每个区间的数据个数
for (int i = 0; i < start / interval + 1; i++) {
    int key = i * interval;
    int count = countMap.get(key);
    System.out.println(key + "-" + (key + interval - 1) + ": " + count);
}

在上面的代码中，我们首先定义了一个List对象来存储数据集合，以及一个Map对象来存储区间数据个数。然后，我们遍历数据集合，并根据数据所属的区间来更新区间数据个数的Map对象。最后，我们打印出每个区间的数据个数。注意，这里假设所有数据都是非负整数。如果数据集合中包含负数，你需要根据具体情况来修改代码。