1樓：匿名使用者
%生成一組隨機數（正態分佈）
data=normrnd(0,1,1,500);
%繪製直方圖
hist(data,20); hold on;
%求出概率密度函式引數
[mu,sigma]=normfit(data);
%繪製概率密度函式
[n,x]=hist(data,20);
y=normpdf(x,mu,sigma);
%處理一下資料，使得密度函式和最高點對齊
y=y/max(y)*max(n);
plot(x,y,'r-');
2樓：用著追她
1、首先，我們隨機產生三組範圍不同的資料，資料量都為500，他們的邊界分別為[10,15]，[23,38],，[38,58]。
2、分別畫出x1，x2，x3對應的曲線，用matlab的內建函式plot進行操作，分別用三個plot進行繪圖。
3、需要用一個語句來保留前面所繪製的圖，在需要保留的圖的後面加一句hold on，即可將該圖保留，使它不被後面的圖所覆蓋。
4、這樣就可以將三條曲線畫在一張圖上，為了區別，要分別給這三條曲線定義不同的顏色。
5、為了圖的美觀，我們可以用grid on新增網格線，還需要新增橫縱座標軸標題。
6、因為我們畫的是多條曲線，因此還需要新增圖例。
3樓：匿名使用者
頻數分佈直方圖
x=load('檔名');
y=[始值：組距：末值];
histogram(x,y);
ax=gca;
ax.ylim=[0 11]; %座標軸刻度範圍ax.ytick=[0:
1:11]; %刻度ax.yticklabel=[0:
1:11]; %顯示出來的刻度ax.xlabel.
string='x軸標題';
ax.ylabel.string='';
ax.xlabel.position=[1700 -0.8 0]; %座標軸標題文字的位置
4樓：夏澀頎·哀
histogram（變數，'normalization','pdf'）
關於matlab畫概率密度
5樓：星願下的期盼
1、在matlab的主介面中，會看到相關的視窗。
2、下一步，直接通過命令列視窗來輸入初始化內容專。
3、這個時候屬，需要按照圖示內容輸入進行繪製影象。
4、等上述操作完成以後，輸入對應內容以新增標籤。
5、這樣一來如果沒問題，回車確定即可實現matlab畫概率密度了。
6樓：匿名使用者
假設你資料抄時data，這裡用正態分佈隨機數襲代替，data=randn(10000,1);
[y,x]=hist(data,100); %分為100個區間統計，(你可以改你需要的區間數)
y=y/length(data)/mean(diff(x)); %計算概率密度 ，頻數除以資料種數，除以組距
bar(x,y,1); %用bar畫圖，最後的1是畫bar圖每條bar的寬度，預設是0.8所以不連續，改為1就可以了
matlab中，如何根據已知的直方圖，近似求得其概率密度函式圖呢？ 15
7樓：真
舉個例子
x=normrnd(10,4,1380000,1);%生成1380000個均值為10標準差為4的正態分佈隨內機數
[mu,sigma]=normfit(x(:))%對這些資料進行容正態分佈擬合
hist(x,-10:.1:60);axis([-10,60,0,14000]);
figure
fplot(@(x)normpdf(x,mu,sigma),[-20,40]);ylim([0,.12])
matlab中怎麼在自己算得的直方圖中加一條密度曲線 50
8樓：nexus科技
matlab提供了zhihist（）函式，來方便的產dao生直方圖。只要回知道了理論
答pdf，那麼同時畫出pdf和直方圖就很簡單了。
現在以高斯分佈為例，來演示如何同時畫出pdf和直方圖。
歸一化高斯概率分佈函式如下：
matlab中直接對應的高斯隨機數產生器為randn（）。
參考如下例程：
%********************====x = -4:0.5:4; %直方圖的範圍y = randn(10000,1);%產生一組隨機序列，10000個。
t = -4:0.01:4;
pdf = length(y)*0.5*exp(-t.^2/2)/sqrt(2*pi);%產生高斯概率分佈pdf
hist(y,x);%畫出直方圖
hold on;
plot(t,pdf,'r')%畫出高斯概率分佈函式%********************====結果如下：
如何將matlab中的sym資料型別轉換為double型
一般來說用dec2hex及hex2dec就可以。ss 010600001388849c ssdec hex2dec ss sshex dec2hex ssdec format hex disp sshex 不過前提是你的機器能處理這麼大的數。我用小一點的數比如說ss 01600001388849c ...
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