MATLAB技巧——（2-1）histogram绘图命令，颜色、边缘、透明度和标注等，基础用法与进阶用法介绍

histogram 是MATLAB中用于绘制直方图的常用函数，功能强大，可灵活设置数据分布、颜色、归一化等参数。本文给出其基础用法和进阶用法

✅ 基础用法（经典示例）

示例 1：绘制基本直方图

data = randn(1000, 1);  % 生成正态分布数据
histogram(data);
title('标准正态分布的直方图');
xlabel('数值区间');
ylabel('频数');

运行结果：

示例 2：指定柱子个数（bins）

histogram(data, 50);  % 强制使用50个柱子

结果：

示例 3：设置柱子的边界（edges）

edges = -4:1:4;  % 每隔1一个区间
histogram(data, edges);

结果：

示例4：设置坐标轴和标题

figure;
histogram(data);
xlabel('误差');
ylabel('频次');
title('柱状图1')

运行结果：

✅ 进阶用法

示例5：归一化为概率密度（概率密度图）

histogram(data, 'Normalization', 'pdf');  % 概率密度
hold on;
x = -4:0.01:4;
plot(x, normpdf(x, 0, 1), 'r', 'LineWidth', 2);  % 正态分布函数曲线
title('PDF归一化直方图与正态曲线');

'pdf' 会使面积为 1，常用于分布拟合。

运行结果：

示例6：绘制多组数据直方图对比

data1 = randn(1000,1);
data2 = 2 + randn(1000,1);

histogram(data1, 'BinWidth', 0.5, 'FaceAlpha', 0.5);  % 半透明
hold on;
histogram(data2, 'BinWidth', 0.5, 'FaceAlpha', 0.5);
legend('组1', '组2');
title('两组数据的直方图对比');

运行结果：

示例7：水平显示直方图（转换方向）

histogram(data, 'Orientation', 'horizontal');

运行结果：

示例 8：设置颜色、边框、透明度

figure;
h = histogram(data);
h.FaceColor = [0.2 0.6 0.1];     % 柱子填充颜色
h.EdgeColor = 'r';               % 红色边框
h.FaceAlpha = 0.7;               % 透明度

运行结果：

示例 8：获取直方图数据用于分析

counts = h.Values;     % 每个柱子的数量
edges = h.BinEdges;    % 每个柱子的边界
fprintf('各个柱子的数量:%s',num2str(counts));
fprintf('各个柱子的边界:%s',num2str(edges));

运行结果：

✅ 三、常用参数总结

参数	功能
'BinWidth'	指定每个柱子的宽度
'BinEdges'	自定义每个柱子的边界
'Normalization'	'count'（默认），'probability'，'pdf'，'cdf'
'FaceColor'	设置柱子的颜色
'EdgeColor'	设置边缘线颜色
'Orientation'	'vertical' 或 'horizontal'
'FaceAlpha'	设置透明度（0～1）

✅ 四、推荐组合用法

data = randn(1000,1);
histogram(data, 'Normalization', 'pdf', ...
          'BinWidth', 0.3, ...
          'FaceColor', [0.1 0.5 0.9], ...
          'EdgeColor', 'none', ...
          'FaceAlpha', 0.6);
title('概率密度直方图');

运行结果：

❓补充：和 hist 的区别

• histogram 是推荐新方法（支持更多属性、对象化操作）
• hist 是旧函数，不推荐新项目使用

例程获取

总结了一个mlx文件，直接运行后可以查看上述各段代码的运行结果，github链接：

https://github.com/evandworld/MATLAB_draw/blob/main/histogram_exam.mlx

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