用A66:A75的数据列绘制直方图的Excel公式是什么?

时间: 2023-09-08 21:04:29 浏览: 70
### 回答1: 这个问题是关于Excel公式的语法和功能的问题。 要用A66:A75的数据列绘制直方图,可以使用Excel的HISTOGRAM函数。该函数可以将数据分成不同的区间,并计算每个区间中的数值数量。然后,可以使用这些计数值创建一个频率分布直方图。 以下是使用HISTOGRAM函数创建直方图的公式: =HISTOGRAM(A66:A75,5) 其中,A66:A75是要绘制直方图的数据范围,5是要分成的区间数量。您可以根据需要更改区间数量。 请注意,HISTOGRAM函数仅适用于Excel 2016及更高版本。如果您使用较早的版本,则可以使用频率函数和数据分析工具来创建直方图。 ### 回答2: 要用A66:A75的数据列绘制直方图的Excel公式,可以按照以下步骤操作: 1. 打开Excel软件,创建一个新的工作表。 2. 在A66:A75的单元格范围内输入要绘制直方图的数据。 3. 在B66的单元格中,输入"直方图"以作为直方图的标题。 4. 在C66的单元格中,输入"区间"以标明直方图的区间。 5. 在D66的单元格中,输入"频数"以标明每个区间的数量。 6. 在C67的单元格中,输入"=MIN(A66:A75)"以获取数据列中的最小值。 7. 在C68的单元格中,输入"=MAX(A66:A75)"以获取数据列中的最大值。 8. 在C69的单元格中,输入"=(C$68-C$67)/5"以计算每个区间的宽度。这里以总范围的1/5作为区间的宽度,可以根据实际需求进行调整。 9. 在C70的单元格中,输入"=ROUNDUP((A66-C$67)/C$69,0)"以计算第一个数据在哪个区间。 10. 将公式C70拖动到C71:C75,以计算每个数据所在的区间。 11. 在D66的单元格中,输入"=COUNTIF(C70:C75,"=C67")"以计算第一个区间的频数。 12. 将公式D66拖动到D67:D75,以计算每个区间的频数。 13. 选中C66:D75的单元格范围,点击Excel的"插入"选项卡,选择"SXW图表"中的"直方图"图表类型,然后选择"创建图表"。 14. 在弹出的图表工作表中,可以进一步编辑和美化直方图的外观,包括调整颜色、添加图例等。 通过上述步骤,可以使用A66:A75的数据列绘制直方图的Excel公式。 ### 回答3: 要使用A66:A75的数据列绘制直方图的Excel公式,可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,在Excel中选择合适的区域来绘制直方图,例如,选中单元格C1作为直方图的起始位置。 2. 在C1单元格(或选择的合适起始位置)输入以下公式:=FREQUENCY(A66:A75, D1:D10),并按下回车键。 3. 在D1:D10单元格(或选择的合适位置)输入直方图的区间范围。例如,如果要将数据分成10个区间,可以在D1输入最小值,D10输入最大值,并在D2:D9依次输入其他区间的上限值。 4. 选中C1:C10单元格(或绘制直方图的区域),点击“插入”选项卡上的“图表”按钮,选择“柱形图”中的“集群柱形图”样式。 5. 点击“确定”按钮,即可生成直方图。

相关推荐

/*模拟STM32设备向EMQ发送数据 */ const mqtt = require('mqtt'); const host = 'iot-06z00cad6kypevk.mqtt.iothub.aliyuncs.com' const port = '1883' const clientId = iqfzjbFKlyh.js_node_one|securemode=2,signmethod=hmacsha256,timestamp=1685192902891| const connectUrl = mqtt://${host}:${port} const client = mqtt.connect(connectUrl, { clientId, clean: true, connectTimeout: 4000, username: 'js_node_one&iqfzjbFKlyh', password: 'f4cf365e0ed0a68ef9eff1ce571f959a66b1bc9a9970174cd55203e94975b4d2', reconnectPeriod: 1000, }) var stm32_esp8266_obj = {}; var studentNo = "2020070230114";//替换你的学号 const subcribe_topic = /ota/device/inform/iqfzjbFKlyh/js_node_one; const publish_topic = /ota/device/upgrade/iqfzjbFKlyh/js_node_one; client.on('connect', () => {D:/users/deskttop/iot/sy4/iot_cloudesp8266_mqtt_expresss console.log('MQTT Connected') client.subscribe([subcribe_topic], () => { console.log(Subscribe to topic '${subcribe_topic}') }); setInterval(()=>{ var chushuiliang1=Math.floor(Math.random() * 20)+1; var chushuiliang2=Math.floor(Math.random() * 40)+1; var jinshuiliang=chushuiliang1+chushuiliang2+Math.floor(Math.random() * 10)+1; var zhuodu2 = Math.floor(Math.random() * 20)+1; var zhuodu3 = Math.floor(Math.random() * 20)+1; var zhuodu1 = zhuodu2+zhuodu3+Math.floor(Math.random() * 5)+1; var publish_obj={ error:0, wendu1:Math.floor(Math.random() * 40), wendu2:Math.floor(Math.random() * 40), yulv1:Math.random().toFixed(4), yulv2:Math.random().toFixed(4), yewei:Math.random().toFixed(4), ph1:Math.floor(Math.random() * 13), ph2:Math.floor(Math.random() * 13), shui:[jinshuiliang,chushuiliang1,chushuiliang2], zhuodu:[zhuodu1,zhuodu2,zhuodu3] } client.publish(publish_topic, JSON.stringify(publish_obj), { qos: 0, retain: false }, (error) => { if (error) { console.error(error) } }) },5000); }) client.on('message', (topic, payload) => { console.log('Received Message:', topic, payload.toString()); stm32_esp8266_obj = JSON.parse(payload); // console.log(stm32_esp8266_obj); })

{ "alg": "RS256", "d": "P0a66ibq23zxVl-jYXMNw0ZiudUhsLAe3i8rDs4FLvONIXk9l4GxqvdWlJuA_obR0OHMMWNhpLLdOKz4MTWXuO95BboHMhMrkEJJyVUr61BIVq1RPIBUQanLH_iFcGoyCLbSZ9kc19hzp3BW2ndsSFtBzvbTO9fcn3qfYCPqYjwOu-u1KN7afjwIp445Y-2M3s4TPnbTljfLJrYyBpskIYoN_JiTwWphlXTUp3KkvuYNDBYfCFX7C-IKXUM0IwMuEz_ynh6z_vO4-QXeXrJr_zjRPq6IBi-UmE32ABArnvielaiamK59M479jsJD2NAMR3v2pUnalfMYMd0QpQKavQ", "dp": "Jw38SA6YYwa3wg7oS4ow02v6RIbQcPHk9AO9OgjYDMK89qn2TT4A-3ex31egEhv2Hnj42n1YpAmP42Q1b-fxcSth1NtnlzVswYiH0sZU0RAms5F--NhPfOPl_Nxh940wsBn-vO43dxuMSFTjMX7C8iN-BwEANEuvXhlFy31tL-s", "dq": "WJlhrNdo8Pb0CImwHvfiQhtppvg0WsjgZUMoeDh_3gTX3gvgNPTG6u0DFKZZXFPhNYv0fPYulOf8SGbRH0Xr9Hn2jKVtRmltT5ayim5TPm1-pb_96u5t_mCBrrsLYnSgwqVCg1Sdx-UMJWjidnmQpKEvioZSpbDyMI6KSDDmtzU", "e": "AQAB", "ext": true, "key_ops": [ "sign" ], "kty": "RSA", "n": "txeBjjyVHAi2X03MmK51kBgHjXrK5G-wI4NvmMA8XgYjZnf3pPuWmUOuU4Q1ZOnyWrMaY2Evuflup1aa809wqlhI5KpAWOk3IjeZL8JNMQQvB60gtqtBZD0FULPoy31BdVwXBRM6X0jvqSZwJJnn3cUxrA_qmawbAYXiXJhGjZPgH3dk9_a2Y0TFjc9y2H79EGcK7dPmeeLBgtowMjF9-vLXpF1xuuvxMdG4KO_EMzsXdTADEFf6KwXW0LRcDKdJaiI-qEwP1LoETyZL-BU_TOiTZbe8BMmlH7dCTxc0_1GZwiSSvR0OfRel5pxjh8aZBpC7DPcNDsFxergyiSswmw", "p": "4QNWn-YVaq2riCaVFiJC97arjFiaeOg1myVdUz_ZmMM02hlc6EN5_YolePSqoXSEHfT1Bxf-aSZ10LIVBdCiPqD7WMRZFy5WiF4Dc0EN30x9qhQWScHB3emxvjPIAT3IcMSU9lJVgXOv4LLc7CvwznmrHtVKDLxRgpGbsAr_d7c", "q": "0E5EcK1xvtlH5U8ksg6A3ieLITd5NVw-ixg3IljrPXSpVxHda9YxpSvHjYuotFh5F9MN9W0lXFlQktK_LAcenQsOvuU6dCnzBfqQePDjutV_b_wQ9j2h1g2ANXTrtVEmibim7mL1AvlXkoBMHCO8R7AHTsTIuPWJ2rOuQIStpj0", "qi": "WSzNpWwLEwinJaSzQ9h4xETslFAmqg7gT2gar0JWYTcy3UM7Gfns8gNUMLMl4SCngM9LiOE4n7YyRN9PElJ1te0gdruAY68_9UzML7XqyUKRxr0M99qmn0IqCYUgnFG_MKGgyikjQzyjAvnR3IuQ5UNRp0pFd2o4vPLz10v_imM" } 生成RSAPrivateCrtKey

最新推荐

recommend-type

resnet模型-基于图像分类算法对汉字写的是否工整识别-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

resnet模型_基于图像分类算法对汉字写的是否工整识别-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档 本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个环境安装的requirement.txt文本 如果有环境安装不会的,可自行网上搜索如何安装python和pytorch,这些环境安装都是有很多教程的,简单的 环境需要自行安装,推荐安装anaconda然后再里面推荐安装python3.7或3.8的版本,pytorch推荐安装1.7.1或1.8.1版本 首先是代码的整体介绍 总共是3个py文件,十分的简便 且代码里面的每一行都是含有中文注释的,小白也能看懂代码 然后是关于数据集的介绍。 本代码是不含数据集图片的,下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可 在数据集文件夹下是我们的各个类别,这个类别不是固定的,可自行创建文件夹增加分类数据集 需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下,每个对应的文件夹里面也有一张提示图,提示图片放的位置 然后我们需要将搜集来的图片,直接放到对应的文件夹下,就可以对代码进行训练了。 运行01生成txt.py,
recommend-type

计算机毕业设计选题精品毕设分享+源码+论文+PPT+asp.net0班级网站的设计与实现演示录像.rar

博主给大家详细整理了计算机毕业设计最新项目,对项目有任何疑问(部署跟文档),都可以问博主哦~ 一、JavaWeb管理系统毕设项目【计算机毕设选题】计算机毕业设计选题,500个热门选题推荐,更多作品展示 计算机毕业设计|PHP毕业设计|JSP毕业程序设计|Android毕业设计|Python设计论文|微信小程序设计 更多作品展示 +微亻言 biyesheji02
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB取整函数与Web开发的作用:round、fix、floor、ceil在Web开发中的应用

![MATLAB取整函数与Web开发的作用:round、fix、floor、ceil在Web开发中的应用](https://img-blog.csdnimg.cn/2020050917173284.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2thbmdqaWVsZWFybmluZw==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. MATLAB取整函数概述** MATLAB取整函数是一组强大的工具,用于对数值进行
recommend-type

我想做python的算法工程师,我应该学什么?学习的顺序是什么?网上有什么推荐的免费课程吗?回答具体精确一点不要太笼统

对于想要成为 Python 算法工程师的人来说,他们应该先从掌握 Python 的基础语法开始,然后学习数据结构和算法,并且要深入了解 Python 中的一些科学计算和数据处理库,比如 NumPy、Pandas 等。 学习的顺序可以是先学习基础语法和编程技巧,然后再学习数据结构和算法相关的知识,最后深入了解数据处理和科学计算相关的库。 对于免费课程的推荐,我建议你可以先去 Coursera、edX、Udacity 等网站上寻找相关课程,这些网站上有很多优质的 Python 编程和算法课程,你可以根据自己的需求和学习进度进行选择。此外,还可以考虑一些在线编程网站,如 HackerRank、L
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

MATLAB取整函数与数据分析的应用:round、fix、floor、ceil在数据分析中的应用

![MATLAB取整函数与数据分析的应用:round、fix、floor、ceil在数据分析中的应用](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/a12c695f8b68033fc45008ede036b653.png) # 1. MATLAB取整函数概述 MATLAB提供了一系列取整函数,用于对数值进行四舍五入或截断操作。这些函数包括: - `round`:四舍五入到最接近的整数 - `floor`:向下取整到最小的整数 - `ceil`:向上取整到最大的整数 - `fix`:截断小数部分,返回整数部分 这些函数在数据分析、可视化和特定领域(如金融
recommend-type

r语言如何调用split函数按照factor分开后得到的dataframe

可以使用如下语句: split_dataframe <- split(original_dataframe, original_dataframe$factor_column) 其中,original_dataframe为待拆分的原始数据框,$factor_column为按照哪一列分组(即因子列),split_dataframe为拆分后得到的数据框列表。