MATLAB 带有均值和标准差的频率直方图怎么画
时间: 2024-06-04 20:10:29 浏览: 18
您可以使用 MATLAB 中的 histfit 函数来绘制带有均值和标准差的频率直方图。首先,使用 hist 函数绘制数据的直方图,然后使用 fitdist 函数拟合数据的分布并计算均值和标准差,最后使用 line 函数绘制均值和标准差的竖直线。具体实现如下:
data = randn(1000,1); % 生成一组随机数据
histogram(data); % 绘制数据的直方图
pd = fitdist(data, 'Normal'); % 拟合数据的分布
mu = pd.mean; % 计算均值
sigma = pd.std; % 计算标准差
hold on;
line([mu mu], ylim, 'LineWidth', 2, 'Color', 'r'); % 绘制均值的竖直线
line([mu-sigma mu-sigma], ylim, 'LineStyle', '--', 'LineWidth', 2, 'Color', 'g'); % 绘制标准差的竖直线
line([mu+sigma mu+sigma], ylim, 'LineStyle', '--', 'LineWidth', 2, 'Color', 'g'); % 绘制标准差的竖直线
hold off;
legend('数据直方图', ['均值 = ' num2str(mu)], ['标准差 = ' num2str(sigma)]); % 添加图例
相关问题
matlab画正太分布直方图
可以使用`histogram`函数来画正态分布直方图。以下是一个简单的例子:
```matlab
% 生成正态分布数据
data = normrnd(0, 1, [1, 1000]);
% 画直方图
histogram(data, 'Normalization', 'pdf');
hold on;
% 画正态分布曲线
mu = mean(data);
sigma = std(data);
x = linspace(mu - 4*sigma, mu + 4*sigma, 1000);
y = normpdf(x, mu, sigma);
plot(x, y, 'LineWidth', 2);
```
这里使用了`normrnd`函数生成一个均值为0,标准差为1的正态分布数据,然后使用`histogram`函数画出直方图。`'Normalization', 'pdf'`参数指定将直方图转换为概率密度函数形式。
接着,使用`mean`和`std`函数计算数据的均值和标准差,然后使用`linspace`函数生成一些等间隔的x值,然后用`normpdf`函数计算出对应的y值。最后使用`plot`函数将正态分布曲线画出来。
matlab画直方图拟合曲线
在Matlab中,要画直方图并拟合曲线,可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,确保你已经导入了必要的库,如numpy、matplotlib.pyplot和scipy.stats。你可以使用import语句导入这些库。
2. 然后,创建一个图形对象,设置字体和图形大小,可以使用plt.rcParams['font.family']='Arial'和plt.rcParams['font.size']=15来设置。
3. 接下来,定义数据集的均值mu和标准差sigma。你可以使用np.mean()和np.std()函数计算这些值。
4. 确定直方图的柱子数量num_bins。通常使用60个柱子可以获得较好的效果。
5. 使用plt.hist()函数绘制直方图。参数data是数据集,num_bins是柱子的数量,density=True表示绘制概率密度图,edgecolor="black"和facecolor='gray'用于设置直方图的边框颜色和填充颜色,alpha控制透明度,range用于设置直方图的范围。
6. 使用norm.pdf()函数拟合一条最佳正态分布曲线y。其中,参数bins是直方图各个柱子的左边线的x值,mu和sigma是之前计算的均值和标准差。
7. 使用plt.plot()函数绘制拟合曲线y,颜色可以设置为'g--'表示绿色虚线。
8. 使用plt.xlabel()和plt.ylabel()函数分别设置x轴和y轴的标签。
9. 使用plt.subplots_adjust()函数调整左边距。
10. 最后,使用plt.show()函数显示图像。
请注意,如果你的数据是以csv或xlsx格式存在的,你需要先将其转换为double数组。如果数据是以table型存在的,可以使用table2array(data)函数进行转换。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [matlab用histfit画直方图+拟合曲线](https://blog.csdn.net/qq_41159191/article/details/131563600)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [matplotlib 绘制直方图和拟合正态曲线](https://blog.csdn.net/weixin_43156127/article/details/120665238)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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