PushHist(float x) { if(hist.size()>=10) hist.erase(hist.begin()); hist.push_back(x); },根据这段代码,我往hist里面存了10个数据,怎么读取他们。使用的是vc6.0
时间: 2024-04-08 11:35:17 浏览: 15
在VC6.0中,您可以使用下标运算符`[]`来访问vector中的元素。根据您提供的代码,如果`hist`中已经存储了10个数据,可以通过以下方式读取它们:
```cpp
#include <iostream>
#include <vector>
int main() {
std::vector<float> hist = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0};
for (int i = 0; i < hist.size(); i++) {
std::cout << hist[i] << " ";
}
std::cout << std::endl;
return 0;
}
```
输出结果:
```
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
```
在上述示例中,我们手动初始化了一个包含10个数据的`hist`向量,并使用了下标运算符`[]`来逐个访问和打印向量中的元素。请注意,在VC6.0中使用C++时,推荐升级到更新的编译器版本,以获得更好的语言支持和性能。
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hist.panel breaks = FD设置
hist.panel中的breaks参数用于设置直方图的分组方式,FD是一种自适应的分组方式,可以根据数据的分布情况自动选择合适的组数。FD的全称是Freedman-Diaconis规则,它的计算公式是由数据的中位数和四分位数计算得出的。在R语言中,可以将breaks参数设置为"FD"来使用FD分组方式,例如:
```
hist(panel, breaks = "FD")
```
plt.hist(x,bins=logbins)
这是一个使用 Matplotlib 库中的 `hist` 函数绘制直方图的代码片段。`x` 是要绘制直方图的数据数组,`bins=logbins` 则指定了使用对数刻度的直方图。具体来说,`logbins` 应该是一个包含对数刻度下的直方图边界的数组。可以通过使用 `np.logspace` 函数生成这个数组,例如:
```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.random.normal(size=1000)
logbins = np.logspace(np.log10(x.min()), np.log10(x.max()), 50)
plt.hist(x, bins=logbins)
plt.xscale('log')
plt.show()
```
这个代码片段将会生成一个带有对数刻度的正态分布直方图。