最近处理离散数据的时候,遇到这个问题:许多sample点(x, y)的值相同,因此在plot的时候会重合在一起,看不出出现的频次。因而我想到要实现一个hist2D.m函数。顾名思义,它就是一个二维统计,并用colormap的颜色深浅表示出来。
我主要参考了stackoverflow上的这个回答。我在这里把我改过的代码贴出来并解释,因为毕竟我处理的是我的问题。先上图(蓝色点是直接plot的点,看不出频次,从热图就能看出):
再贴hist2D.m代码,我也放在GitHub上了:
function hist2D(X, Y, xstep, ystep)
% X is a vector, for example, representing Frequency.
% Y is a vector, for example, representing Velocity.
% Now I'm going to count (x,

在处理离散数据时,为了解决样本点重合导致的频次显示问题,作者实现了hist2D.m函数,通过二维统计和颜色深浅展示频次。参考了Stack Overflow上的解决方案,并提供了改写后的代码和GitHub链接,以直观的热图形式展示数据分布。
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