输入矩阵

hist 为输入矩阵的每一列创建直方图并在同一图窗中并排绘制直方图。

A = randn(100,2);
hist(A)

histogram 将整个输入矩阵视为一个高向量并创建一个直方图。要绘制多个直方图，请为每列数据创建一个不同的直方图对象。使用 hold on 命令在同一图窗中绘制直方图。

A = randn(100,2);
h1 = histogram(A(:,1),10)
edges = h1.BinEdges;
hold on
h2 = histogram(A(:,2),edges)

以上代码示例对每个直方图使用相同的 bin 边界，但在某些情况下，最好将每个直方图的 BinWidth 设置为相同。此外，出于显示目的，设置每个直方图的 FaceAlpha 属性可能会有所帮助，因为这会影响重叠条形的透明度。

Bin 设定

hist 接受 bin 中心作为另一个输入项。

histogram 接受 bin 边界作为另一个输入项。

要将 bin 中心转换为 bin 边界以用于 histogram，请参阅将 bin 中心转换为 bin 边。

histogram(A,'BinLimits',[-3,3],'BinMethod','integers')

输出参量

hist 返回 bin 计数作为一个输出参量，也可以选择返回 bin 中心作为另一个输出参量。

A = randn(100,1);
[N, Centers] = hist(A)

histogram 返回一个直方图对象作为输出参量。该对象包含许多相关属性（bin 计数、bin 边界等）。可通过更改直方图的属性值修改它的各个方面。有关详细信息，请参阅 histogram。

A = randn(100,1);
h = histogram(A);
N = h.Values
Edges = h.BinEdges

默认 bin 数量

默认情况下，hist 使用 10 个 bin。

默认情况下，histogram 和 histcounts 都使用自动分 bin 算法。bin 数量由输入数据的数量和范围程度确定。

A = randn(100,1);
histogram(A)
histcounts(A)

bin 范围

hist 使用最小和最大有限数据值来确定绘图中第一个和最后一个条形的左边缘与右边缘。-Inf 和 Inf 分别包含在第一个和最后一个 bin 中。

如果未设置 BinLimits，则 histogram 会基于（但不完全等于）最小和最大的有限数据值来确定 bin 的有理数范围。histogram 将会忽略 Inf 值，除非其中一个 bin 边界将 Inf 或 -Inf 显式指定为 bin 边界。

要重新生成 hist(A) 对有限数据（无 Inf 值）的结果，请使用 10 个 bin 并将 BinLimits 显式设置为最小和最大数据值。

A = randi(5,100,1);
histogram(A,10,'BinLimits',[min(A) max(A)])

histc 为输入数据的每列计算 bin 计数。对于 m×n 输入矩阵，histc 返回大小为 length(edges)×n 的 bin 计数矩阵。

A = randn(100,10);
edges = -4:4;
N = histc(A,edges)

histcounts 将整个输入矩阵视为一个高向量并计算整个矩阵的 bin 计数。

A = randn(100,10);
edges = -4:4;
N = histcounts(A,edges)

对每列使用 for 循环计算 bin 计数。

A = randn(100,10);
nbins = 10;
N = zeros(nbins, size(A,2));
for k = 1:size(A,2)
   N(:,k) = histcounts(A(:,k),nbins);
end

如果由于矩阵中的列数很多而造成性能问题，请考虑继续使用 histc 计算各列的 bin 计数。

如果 A(i) == edges(end)，histc 会在最后一个 bin 中包含元素 A(i)。输出 N 是一个具有 length(edges) 个元素的向量，其中包含 bin 计数。落入 bin 范围外的值不会计算在内。

如果 edges(end-1) <= A(i) <= edges(end)，histcounts 会在最后一个 bin 中包含元素 A(i)。换言之，histcounts 将来自 histc 的最后两个 bin 合并为最后一个 bin。输出 N 是一个具有 length(edges)-1 个元素的向量，其中包含 bin 计数。如果指定了 bin 边界，则落入 bin 外部的值不会计算在内。否则，histcounts 会自动确定要使用的适当 bin 边界以包含所有数据。

A = 1:4;
edges = [1 2 2.5 3]
N = histcounts(A)
N = histcounts(A,edges)

histc 中最后的 bin 主要用于整数计数。要使用 histcounts 执行这种整数计数，可以使用 'integers' bin 方法：

N = histcounts(A,'BinMethod','integers'); 

histc 返回 bin 计数作为一个输出参量，也可以选择返回 bin 索引作为另一个输出参量。

A = randn(15,1);
edges = -4:4;
[N,Bin] = histc(A,edges)