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組み込み関数でヒストグラムを描く ヒストグラムを描くには，histogram関数を使う。 data = [0,1,2,2.3,2.1,3,3,1.5,4] hist = histogram(data, min=0, max = 5, binsize=1) bins = findgen(n_elements(hist)) + min(data) binsizeは何も指定しなけば1になる。プロットには，psym=10のヒストグラム モードを使う。 plot, bins, hist, psym = 10 ただし，このプロットでは例えば 2 ≦ x 3 の範囲に含まれるデータ数がグラフのx=1.5~2.5の広がりを持つ棒グラフとしてプロットされてしまう。従って，bins + 0.5をして調整する必要がある。 cghistoplotでヒストグラムを描く coyoteライブラリーには，cghistoplotという便利な関数がある。たくさんのオプションがあり，いちいちbinの配列を作らなくていいのでおすすめ。使用例は以下。 cghistoplot, data, binsize=1, /frequency ただ，オプションで背景色などをちゃんと指定しないと変な色になる。
https://w.atwiki.jp/chickenischicken/pages/309.html
親：公開処刑 プロフィール 名前 ヒストグラム 所属 保守派 年齢 １８歳 髪色 赤紫 身長 ＊ 眼色 亜麻色 体重 ＊ 異能 念動力【５０％】血液変化【５０％】 性別 男 状態 発狂気味である 一人称 オレ 二人称 お前 三人称 あいつ/あれ 本名 仲西正吾（なかにししょうご） 「あー大丈夫大丈夫いつもの事だか・・・・やっぱフラフラする血足りねーわぜんぜん大丈夫じゃねーわ（棒）」 「やべえ幸と不幸のバランス崩れっぱなしじゃねーかどこかで人望厚いやつ見つけて嬲り殺すしかねーじゃんマジ疲れるわー（棒）」 「………全ては《均衡》（バランス）の為に………………」 ローテンションな厨二病患者。この世界は幸と不幸が１：１のバランスで成り立っておりこのバランスが崩れてしまうと世界が崩壊するって考えている。 何をしても許される姉と何をしても呆れられる自分との差に理不尽だという思いが募りに募ってついに悟りを開くと同時に異能に覚醒してしまった。 異能は神から授かったものであり自分はその崩壊を食い止める《均衡の調律師》（バランサー）だとか考えてる。 幸も不幸も超越した存在なので喜ぶことや悲しむ事は禁忌らしい。 「マジ」と「～だわー」が口癖。口調が毎度のこと投げやり。 やたら生傷が絶えない上になぜか古傷が開きやすい。ぶつけたりしただけで傷が開いて出血したりする。痛みに鈍いので頭から出血していても平然としている。 よく不憫な目に遭う。 常に貧血気味で軽い運動はおろかテンションが上がる（人並みに戻る）だけで酸欠状態になり息が荒くなる。 実の姉に殺されかけたことがあり体の古傷の六割はこの時のものらしい。 異能について 血液変化 主に人を傷付けたり殺すために使っている。 自分の血液を針状にして飛ばす。 突き刺さったら傷口から針を血液に戻しまた別の場所で針に変えて体を内側から破壊する。えぐい。 折れ線グラフだったり棒グラフだったりヒストグラムに見えなくも無い。 念動力 主に人を助けるために使っている。 風船とってあげたりとか荷物持ってあげたりとかする。 親の感想 頭大丈夫だろうかこいつ（二重の意味で）。 オレと対を成す存在 理不尽なこいつがいてこその世界平和。 「…………んー、マジなんでもねーからな姉貴（棒）」
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第2回 ヒストグラムと代表値 【小テスト】 下のデータは、50本の立木の高さの測定値である(単位：ｍ)。 これらのデータを分類して、次の度数分布表を作る。空欄に数値を記入し、ヒストグラムを作りなさい。 68、70、61、82、54、84、51、74、64、45 77、80、52、62、63、70、69、55、68、66 60、60、88、67、84、87、77、66、69、61 47、85、66、94、57、71、58、87、78、64 71、72、50、57、95、88、64、70、73、56 階 級 チェック欄 度数 ４４以上５０未満 ５０以上５６未満 ５６以上６２未満 ６２以上６８未満 ６８以上７４未満 ７４以上８０未満 ８０以上８６未満 ８６以上９２未満 ９２以上９８未満 合 計 （ヒストグラム） 目盛りは自分で作ること 【実習】 PC教室の「共有フォルダ」に「サンプル.xlsx」というファイルあるので、 このファイルを右クリック、「送る」「ドキュメント」（またはUSBメモリ）で転送する。 転送先からファイルを開く。 「ドキュメント」から「サンプル.xlsx」をダブルクリックして開く。 チェック欄は、自分のやりやすい方法で数える。 幹葉図： 4｜57 5｜012456778 6｜00112344466678899 7｜0001234778 8｜024457788 9｜45 のように数えると、最大値と最小値、また、後述する最頻値が一目でわかる。 【エクセルで数える方法】・・・FREQUENCY（）を使う 入力されたデータは、「A2 A51」にあるとする。 問題で与えられている「50未満」は「49以下」と同じであることを確認する。 D4セルに「49」を入力し、階級幅が6であることから、D5セルに「55」を入れる。 「D4：D5」を範囲指定し、右下ハンドルを下へドラッグし「97」までコピーする。 関数の使い方：「E2 E12」を範囲指定する。「関数挿入」より「FREQUENCY」を選ぶ。 データ範囲に「A2 A51」、区間範囲に「D4 D12」とする。その後。「CTRL」「SHIFT」を同時に押し「OK」として計算ができる。下記のように得られる。 【ヒストグラム】・・・縦棒グラフで幅を広げる。 まず、「E4 E12」を範囲指定し、「挿入」「縦棒グラフ」「２D」を選ぶ。 グラフができたら、『グラフツール」「デザイン」「データの選択」で、「編集」をクリックして、「D4 D12」を範囲指定し「OK」とする。 グラフ中の縦棒を一回クリックし、縦棒全体を範囲指定する。「グラフツール」「レイアウト」で、「選択対象の書式設定」で、「要素の間隔」を「なし」にして「閉じる」をクリックする。これでヒストグラムができる。 1.4 データの特徴を考えてみよう（代表値） データ集団の特徴を表すものが「代表値」である。「代表値」はデータ集団の「真ん中」を意味する。 代表値としては、次の３つがある。 中央値（メディアン、median）・・・データ集団を小さい順に並べたときに中央に来る値。データ数が奇数個ならば1個、偶数ならば中央の2個の平均で与える。 （例）｛8,10,12,13,18｝・・・5個なので、（5+1）÷2＝3番目「12」が中央値。 ｛8,10,11,12,13,18｝・・・6個なので、6/2＝3で、3番目「11」と4番目「12」の平均値「11.5」が中央値。 最頻値（モード、mode）・・・登場する回数の最も多いもの。1個とは限らず、複数あることがある。幹葉図で重複する数の多いものが最頻値である。 (例）｛2,3,3,4,7,7,7,8｝・・・「7」が3個あるので、最頻値は「7」。 平均値・・・データの合計を個数で割ったもの。データ集団のバランスを取る位置である。 小テストのデータの場合、下記のようになる。 四分位数 データ集団を小さい順に並べ、全体の4分の1の位置にあるものが「第1四分位数」、全体の4分の3にあたるものが「第3四分位数」である。 「第3四分位数」と「第1四分位数」の差を「四分位範囲」といい、その半分を「四分位偏差」という。 これらの値を用いて「箱ひげ図」が作られる。 次回の小テストは、上記までの範囲です。 質問タイム とにかく自分でエクセルを操作してみよう！ -- 小西敏雄 (2016-04-18 19 18 42) 名前 コメント
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第6回 問題演習とヒストグラム 目標の確認 中間試験（11/21）までで基本的な事項を確認する。以下を試験範囲とする。 基本統計量の計算 度数分布表 ヒストグラムの作成～分析 統計的検定の読み取り方の基本（確率の読み取り方） 9回目以降に、回帰分析と分散分析の説明を予定する。 度数分布表の作り方の確認 基本統計量を分析ツールで求める。 範囲から階級幅を決める。 階級を決める。 階級値（階級の中央、両端点の平均）を求める。 度数（FREQUENCY()を使う ヒストグラムを作る ①度数の範囲を範囲指定する。 「挿入」「縦棒グラフ」「２Ｄグラフ」 ②「グラフツール」「デザイン」「データの選択」 「編集」階級値を範囲指定「ＯＫ］ 棒を一つ選ぶ⇒右クリック「データ系列の書式設定」「要素の間隔」を「なし」にする「閉じる」 コメント 何かあれば質問してください。 名前 コメント
https://w.atwiki.jp/mymemoana/pages/12.html
ヒストグラムの軸の値(0.129)から、その位置が何ビン目(33)に当たるかを返す。 h1- GetXaxis()- FindBin(0.129) (Int_t)(33) ビン(33)に含まれるカウント数を返す。 h1- GetBinContent(33) (const Double_t)2.82200000000000000e+03 ビン(33)の中心値を返す。 h1- GetXaxis()- GetBinCenter(33) ヒストグラムのビン数を知る。 h_count- GetXaxis()- GetNbins() (const Int_t)(1250)
https://w.atwiki.jp/hks2/pages/23.html
x - rnorm(50) hist(x, freq=F) rug(x) lines(density(x)) #win.graph() histogram(x, type="density", panel=function(x, ...) { panel.histogram(x, ...) panel.densityplot(x, ...) panel.rug(x, ...) }) 参照 R
https://w.atwiki.jp/cscd/pages/115.html
参考 ヒストグラムの積分 - 微妙録
https://w.atwiki.jp/suffix/pages/425.html
横軸に画素値、縦軸に頻度を取ることで、画素値の分布を表現したもの。 画素値はRGBだと0~255で表現され、これらの頻度を調べることで もっともよく表れる画素値ともっとも少ない画素値を知ることができる。 これらの差が激しいものはコントラストの大きい画像ということになる。 応用例としては、ヒストグラムを利用して全体の画像傾向をつかんだり、 カラー画像から2値化を行う際にヒストグラムから透明度を推定したり、 ノイズ部分を除去するために利用するなど色々あるようだ。
https://w.atwiki.jp/cscd/pages/221.html
TH1 Mergeを使う。 まずTListに足し合わせるヒストグラムを入れてMergeする。
https://w.atwiki.jp/cscd/pages/234.html
TH1F Scaleなんていう便利な関数があった。 今までhist- GetBincContent()して別のヒストグラムに入れなおしたりしてたけどそんな必要なかったんや... まあ考えてみればあって当然のメソッドではある。 TH1 Scale