sumX=sum(NN,1); sumY=sum(NN,2); sumall=sum(sumX); fqX=sumX/sumall; fqY=sumY/sumall; 根据fqX和fqY中的频率分别画关于x轴和y轴的频率直方图

这段代码看起来是在统计两个变量`NN`中每个元素在`sumX`和`sumY`中的频率，并计算总体频率(sumall)以及每个变量的频率占比(fqX和fqY)。最后，它似乎打算用这两个频率占比绘制两条直方图，其中一条对应于`sumX`（x轴），另一条对应于`sumY`（y轴）。

具体步骤如下：

1. `sumX=sum(NN,1);` 计算`NN`中每个元素在第一个维度的总和。
2. `sumY=sum(NN,2);` 计算`NN`中每个元素在第二个维度的总和。
3. `sumall=sum(sumX);` 计算`sumX`的总和，即整个数据集在第一个维度上的总和。
4. `fqX=sumX/sumall;` 计算每个元素在第一个维度上的频率占比。
5. `fqY=sumY/sumall;` 计算每个元素在第二个维度上的频率占比。
6. 为了绘制直方图，通常需要使用编程库（如Python的Matplotlib或R语言的ggplot2）将`fqX`和`fqY`分别作为x轴和y轴的数据点，绘制成两个独立的直方图。

假设你已经在编程环境中设置了数据`NN`，绘制频率直方图的代码示例可能如下（以Python和Matplotlib为例）：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设NN是一个二维数组，例如 np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
fqX = sumX / sumall
fqY = sumY / sumall

# 绘制直方图
plt.figure()
plt.hist(fqX, bins='auto', alpha=0.5, label='sumX')
plt.title('Frequency Histogram (X-axis)')
plt.xlabel('Frequency Ratio (X)')
plt.ylabel('Frequency')
plt.legend()

plt.figure()
plt.hist(fqY, bins='auto', alpha=0.5, label='sumY')
plt.title('Frequency Histogram (Y-axis)')
plt.xlabel('Frequency Ratio (Y)')
plt.ylabel('Frequency')
plt.legend()
plt.show()

如果你需要帮助实际执行这个过程，或者有其他编程语言的疑问，请告诉我。