matlab：二维数据binning

Question

我需要一些计算累积分布的帮助。

可以说我有这样的数据：

data = abs(randn(1000,1)); 

我算算概率累积分布和斌它减少点的数量。我做这样说，这（让我们斌= 50）：

[n, x] = hist(data, 50); 
y = cumsum(n); 
y = y./max(y); 

的问题是，现在我有很多接近Y = 1，但只有少数接近于零的点。我想要有点平均分布分布（在y轴上额外的分箱？）。我希望你知道我的意思:)我该怎么做？ 谢谢！

Answer 1

因此，它实际上意味着在您的data向量中，许多点接近0.通常的过程是使用log：log2或log10转换数据，具体取决于数据的性质。

尝试

[n, x] = hist(log10(data), 50); 
y = cumsum(n); 
y = y./max(y); 

您也可以尝试sqrt代替log或其他功能。

UPDATE

查看您的评论后，这个问题我想你想使用这样的事：

bin = 10.^(linspace(log10(min(data)),log10(max(data)),50)); 
[n, x] = hist(data, bin); 
y = cumsum(n); 
y = y./max(y); 
plot(bin,y,'.')