matlab histogram归一化

Matlab中的直方图可以使用`histogram`函数来创建。要对直方图进行归一化，可以使用`'Normalization'`参数，并将其设置为`'probability'`或`'countdensity'`。`'probability'`选项将每个bin中的计数除以总计数，以得到归一化的概率。`'countdensity'`选项将每个bin中的计数除以bin的宽度，以得到归一化的计数密度。

例如，以下是使用`'Normalization'`参数将直方图归一化为概率的示例代码：

x = randn(1000,1);
histogram(x, 'Normalization', 'probability');

相关问题

matlab histogram属性

Matlab中的histogram属性包括：

1. BinEdges：直方图的边界数组。
2. BinCounts：每个bin中的元素数量。
3. BinWidth：每个bin的宽度。
4. NumBins：直方图中的bin数量。
5. Normalization：直方图的归一化方式。
6. FaceColor：直方图的颜色。
7. EdgeColor：直方图边缘的颜色。
8. DisplayName：直方图的名称。
9. Parent：直方图所属的Axes对象。

matlab归一化直方图

Matlab中的归一化直方图可以通过histogram函数实现。该函数可以将数据分成若干个区间，然后统计每个区间内数据的个数，并绘制出直方图。如果需要将直方图归一化，可以使用Normalization参数，将其设置为'probability'或者'countdensity'。其中，'probability'表示将每个区间内的数据个数除以总数据个数，得到每个区间内数据的概率；'countdensity'表示将每个区间内的数据个数除以该区间的宽度，得到每个区间内数据的密度。

下面是一个简单的示例代码：

data = randn(1000,1); % 生成1000个随机数
histogram(data,'Normalization','probability'); % 绘制归一化直方图