DensityHistogram

DensityHistogram[{{x1,y1},{x2,y2},…}]

値{xi,yi}の密度ヒストグラムをプロットする．

DensityHistogram[{{x1,y1},{x2,y2},…},bspec]

ビンを bspec で指定した密度ヒストグラムをプロットする．

DensityHistogram[{{x1,y1},{x2,y2},…},bspec,hspec]

指定 hspec でビンの密度を計算し，密度ヒストグラムをプロットする．

詳細とオプション

  • DensityHistogram[data]はデフォルトで，値{xi,yi}のもとになっている滑らかな仮定分布を近似するために選ばれた等しいビンでヒストグラムをプロットする．
  • 各ビンの幅 は xiの値に基づいて計算され，幅 は yiの値に基づいて計算される．
  • 使用可能なビン指定 bspec
  • nn 個のビンを使う
    {w}幅が w のビンを使う
    {min,max,w}min から max までの幅 w のビンを使う
    {{b1,b2,…}}ビン[b1,b2),[b2,b3),…を使う
    Automaticビン幅を自動的に決定する
    "name"名前付きのビンメソッドを使う
    {"Log",bspec}ビン bspec を対数変換されたデータに適用する
    fb明示的なビン指定{b1,b2,…}を得るために fb を適用する
    {xspec,yspec}x と y を別々に指定する
  • ビン指定"Log"はもとになっているビンメソッドAutomaticを使うものとみなされる．
  • 使用可能な名前付きビンメソッド
  • "Sturges"データの長さに基づいたビンの数を計算する
    "Scott"平均二乗誤差を漸近的に最小化する
    "FreedmanDiaconis"四分位範囲をサンプルサイズの立方根で割ったものの2倍
    "Knuth"区分一様モデルの平衡尤度と事前確率
    "Wand"Wandのビンメソッドを1レベル再帰的に近似
  • DensityHistogram[data,fb]の関数 fb はすべての{xi,yi}のリストに適用され，明示的なビンリスト{{bx1,bx2,…},{by1,by2,…}}を返す．DensityHistogram[data,{fx,fy}]では，fx は xiのリストに適用され，fy は yiのリストに適用される．
  • DensityHistogram[data,bspec,hspec]でのビンの密度指定 hspec を変えることで，異なる形式の密度ヒストグラムを得ることができる．使用可能な形式は次の通りである．
  • "Count"各ビンに入る値の数
    "CumulativeCount"累積数
    "SurvivalCount"残存数
    "Probability"各ビンに入る値の割合
    "Intensity"ビンエリアで区切られた数
    "PDF"確率密度関数
    "CDF"累積分布関数
    "SF"生存関数
    "HF"ハザード関数
    "CHF"累積ハザード関数
    {"Log",hspec}対数変換の高さ指定
    fhfh をビンと数に適用して得られた高さ
  • DensityHistogram[data,bspec,fh]の関数 fh は， ビンのリスト{{bx1,bx2},{bx2,…},…}， ビンのリスト{{by1,by2},{by2,…},…}，数が{{c11,c12,…},{c21,…},…}の対応する2D配列の3つの引数に適用される．この関数は各 cijに使用される密度の配列を返す．
  • ビンには実数値{xi,yi}のみを割り当てることができる．その他の値の場合は欠測値とみなされる．
  • DensityHistogramにはGraphicsと同じオブションに以下の追加・変更を加えたものが使える． [全オプションのリスト]
  • AspectRatio 1全体的な縦横比
    ChartBaseStyle Automaticタイルの全体的なスタイル
    ChartElementFunction Automaticタイルの生のグラフィックスをどのように生成するか
    ChartLegendsNoneデータ要素とデータ集合の凡例
    ClippingStyleNonePlotRangeで切り取られた値をどのように描画するか
    ColorFunction Automaticプロットの彩色方法
    ColorFunctionScaling TrueColorFunctionの引数をスケールするかどうか
    FrameTrueプロットの周囲に枠を描くかどうか
    FrameTicksAutomatic枠目盛マーク
    LabelingFunction Automatic要素にどのようにラベルを付けるか
    Method Automaticプロットの細分化のために使うメソッド
    PerformanceGoal $PerformanceGoalパフォーマンスのどの面について最適化するか
    PlotRangeAutomatic含める f あるいは他の値の範囲
    PlotRangeClippingTrueプロット範囲で切断するかどうか
    PlotRangePaddingAutomatic値の範囲をどの程度充填するか
    PlotTheme $PlotThemeヒストグラムの全体的なテーマ
    ScalingFunctionsNone個々の座標をどのようにスケールするか
  • ChartElementFunctionに渡される引数は，ビンの範囲{{xmin,xmax},{ymin,ymax}}，ビンの値 lists，メタデータ{m1,m2,…}である．
  • ColorFunctionに渡される引数は各ビンの密度である．
  • ScalingFunctions->{sx,sy,sz}では， 座標は sx等を使ってスケールされる．
  • スタイルおよびその他のオプションは事実上ChartBaseStyle，ColorFunction，ChartElementFunctionの順に適用され，後で指定されたものが前に指定されたものより優先される．

    • 全オプションのリスト

例題

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例  (3)

データ集合の密度ヒストグラムをプロットする：

ビンの色の凡例を含める：

データの確率密度関数をプロットする：

累積分布関数：

生存関数：

ハザード関数：

累積ハザード関数：

スコープ  (12)

データ  (8)

使用するビン数を指定する：

x と y のそれぞれに異なるビン数を指定する：

ビン幅を指定する：

x と y のそれぞれに異なるビン幅を指定する：

ビンデリミタを指定する：

x と y のそれぞれに異なるビンデリミタを使用する：

ビンデリミタを明示的なリストとして指定する：

x と y のそれぞれに異なるビンデリミタを指定する：

さまざまな自動ビンメソッドを使う：

さまざまな高さ指定を使う：

y 方向にビン数を累積する高さ関数を使う：

非実数データは欠測値とみなされる：

プレゼンテーション  (4)

ラベルを加える：

高さで曲面に彩色する：

ビンにスタイルを付ける：

プロットテーマを使う：

オプション  (25)

AspectRatio  (4)

デフォルトで，DensityHistogramは縦と横を等しくする：

縦横比を指定する：

Automaticを使って比を値から決定する：

AspectRatioFullは他の構造物にピッタリ収まるように縦と横を調整する：

ChartBaseStyle  (3)

ChartBaseStyleを使ってビンにスタイルを施す：

ChartBaseStyleとColorFunctionを組み合せる：

ColorFunctionはChartBaseStyleの設定値を無効にすることがある：

ChartElementFunction  (3)

ChartElementFunctionの組込み設定のリストを得る：

詳細設定には「パレット」▶「チャートエレメントスキーム」を使う：

カスタムChartElementFunctionを書く：

ColorFunction  (5)

高さで色付けする：

名前付き色階調度で 方向に色付けする：

関数の高さあるいは密度に相当する明るさを使う：

ColorFunctionScaling->Falseを使ってスケールされていない高さの値を得る：

ColorFunctionを使って異なるスタイル効果を組み合せる：

ColorFunctionScaling  (2)

デフォルトで，スケールされた高さの値が使われる：

ColorFunctionScaling->Falseを使ってスケールされていない高さの値を得る：

LabelingFunction  (3)

TooltipとStatusAreaの値から自動ラベル付けを使う：

ラベルは付けない：

Placedを使ってラベル配置を制御する：

Method  (2)

軸上に各次元のデータを示す：

箱ひげグリフを使って各次元にデータがどのように分布しているかを示す：

PerformanceGoal  (1)

インタラクティブなハイライト機能のある棒グラフを生成する：

インタラクティブな動作を無効にしてパフォーマンスを向上させる：

一般に，インタラクティブ機能がないグラフの方がメモリ使用量は少なくて済む：

PlotTheme  (2)

単純な目盛と明るいカラースキームのテーマを使う：

カラースキームを変える：

アプリケーション  (3)

ウガンダ西部の火山性クレーターの密度を推定する：

火山性クレーターの場所：

ラベル付けのためのスケーリング関数：

スケールされた凡例の付いた推定密度：

ランダム過程の多変量の時間スライスについての密度ヒストグラム：

二次元タイムスライスについて密度ヒストグラムをプロットすることで，TemporalDataを分析する：

特性と関係  (4)

DensityHistogramはデータに基づいて使用するビンを自動的に決定する：

DensityHistogramはColorFunctionに基づいて高さに彩色する：

Histogram3Dを使って三次元データを可視化する：

SmoothDensityHistogramとSmoothHistogram3Dを使って推定分布とデータを比較する：

おもしろい例題  (1)

Wolfram Research (2010), DensityHistogram, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/DensityHistogram.html （2015年に更新）.

テキスト

Wolfram Research (2010), DensityHistogram, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/DensityHistogram.html （2015年に更新）.

CMS

Wolfram Language. 2010. "DensityHistogram." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2015. https://reference.wolfram.com/language/ref/DensityHistogram.html.

APA

Wolfram Language. (2010). DensityHistogram. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/DensityHistogram.html

BibTeX

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BibLaTeX

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