• Buradasın

    Matlab histogram nasıl çizilir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Matlab'da histogram çizmek için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir:
    1. Veri Yükleme: Matlab'da çalışmak üzere verilerinizi yükleyin 12. Bu, bir .csv veya .txt dosyasından olabilir ve 
      readtable
      veya 
      load
      fonksiyonları ile yapılabilir 1.
    2. İlgili Veriyi Seçme: Histogram için hangi sütunu veya değişkeni çizmek istediğinizi belirleyin 1.
    3. Histogram Fonksiyonunu Kullanma: 
      histogram(data)
      komutunu kullanarak temel bir histogram oluşturun, burada 
      data
      çizilecek değişkenin adıdır 12.
    4. Özelleştirme: Histogramı daha iyi görselleştirmek için 
      NumBins
      , 
      BinEdges
      ve etiketler gibi özellikleri ayarlayabilirsiniz 12. Örneğin, 
      histogram(data, 'NumBins', 20)
      komutu 20 binli bir histogram oluşturur 4.
    5. Görüntüyü Görüntüleme: Histogram otomatik olarak görüntülenir, ancak komut penceresini çalıştırarak kontrolü sağlayabilirsiniz 1.
    6. Kaydetme: Histogramı bir görüntü dosyası olarak kaydetmek için 
      saveas
      fonksiyonunu kullanın 12. Örneğin, 
      saveas(gcf, 'myHistogram.png')
      komutu ile histogramı 
      myHistogram.png
      olarak kaydedebilirsiniz 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. tutorbin.com
        1
      2. matlabscripts.com
        2
      3. delftstack.com
        3
      4. freelanceshack.com
        4
      5. resample.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Histogramın amacı nedir?

    Histogramın amacı, gruplandırılmış bir veri dağılımının sütun grafiğiyle gösterilerek aşağıdaki bilgilerin elde edilmesidir: Verilerin merkezi (konumu). Verinin yayılımı. Verilerin çarpıklığı. Aykırı değerlerin varlığı. Bu özellikler, verilerin uygun dağılımı için güçlü göstergeleri sağlar.
    5 kaynak

    Histogram ve çubuk grafik arasındaki fark nedir?

    Histogram ve çubuk grafik arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Veri Türü: Histogram, sürekli veya aralıklı nicel (sayısal) verilerin dağılımını göstermek için kullanılırken, çubuk grafik kategorik (nitel) verileri temsil eder. 2. Çubuk Aralığı: Histogramda çubuklar bitişik olarak çizilir, çünkü veri aralıkları süreklidir. 3. Amaç: Histogram, veri dağılımını, frekans yoğunluğunu ve şekli görselleştirmek için kullanılırken, çubuk grafik farklı kategoriler arasındaki karşılaştırmaları vurgulamak için kullanılır.
    5 kaynak

    Histogram analizi nasıl yapılır?

    Histogram analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Verilerin Toplanması: Analiz edilecek veriler bir çalışma sayfasına girilir. 2. Excel'de Grafik Oluşturma: "Ekle" sekmesinden "Histogram" seçeneği seçilir. 3. Sınıf Sayısının Ayarlanması: Oluşturulan histogramın sınıf sayısı yeterli değilse, sınıf aralığı değiştirilir. 4. Frekansların Hesaplanması: "Veri Analizi" fonksiyonu kullanılarak her sınıfa düşen değerlerin sayısı hesaplanır. 5. Görselleştirme: Frekanslar belirlendikten sonra, sonuçlar Excel'de 2D sütun grafiği ile görselleştirilir. Google Sheets'te histogram oluşturmak için ise: 1. Google Sheets'e giriş yapılır ve veriler eklenir. 2. Veri kümesi ile ilgili tüm hücreler seçilir. 3. "Ekle" menüsünden "Grafik" seçeneği seçilir. 4. Grafik düzenleyici açıldığında "Histogram" grafik türü seçilir. 5. Grafik, sağ üst köşedeki noktalara tıklanarak ve "Düzenle" seçeneği seçilerek özelleştirilir.
    5 kaynak

    Histogramda hangi analiz yapılır?

    Histogramda yapılan analizler şunlardır: 1. Veri Dağılımının Şekli: Histogram, verilerin normal, çarpık, iki modlu gibi dağılım şekillerini gösterir. 2. Aykırı Değerlerin Belirlenmesi: Histogram, veri kümesindeki olağandışı değerleri tespit etmeye yardımcı olur. 3. Süreç Değişikliklerinin İzlenmesi: Histogram, süreçteki anormal olayları ve zaman içindeki değişiklikleri analiz eder. 4. Müşteri Gereksinimlerinin Karşılanması: Verilerin müşteri gereksinimlerini karşılayıp karşılamadığını değerlendirmek için kullanılır. 5. Performans Değerlendirmesi: Modellerin veya algoritmaların veri kümesi üzerindeki performansını değerlendirmek için histogram kullanılabilir.
    5 kaynak

    Matlab komutları nelerdir?

    Matlab'da sıkça kullanılan bazı temel komutlar şunlardır: 1. clc: Komut penceresini temizler. 2. clear: Tüm değişkenleri bellekten siler. 3. exit veya quit: MATLAB oturumunu sonlandırır. 4. who veya whos: Çalışma alanındaki değişkenleri listeler. 5. disp: Bir dizi veya dizenin içeriğini görüntüler. 6. input: Klavyeden bilgi okur. 7. cat: Dizileri birleştirir. 8. find: Sıfır olmayan indeksleri bulur. 9. length: Eleman sayısını hesaplar. 10. plot: Xy grafiği oluşturur. Bu komutlar, MATLAB'ın veri analizi, grafik çizimi ve matematiksel işlemler gibi çeşitli işlevlerini yerine getirmek için kullanılır.
    5 kaynak

    Histogram ve pareto grafiği arasındaki fark nedir?

    Histogram ve Pareto grafiği arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Değişken Türü: Histogram, sürekli niceliksel değişkenleri temsil etmek için kullanılırken, Pareto grafiği hem niteliksel hem de sürekli değişkenleri gösterebilir. 2. Veri Düzeni: Histogramda veriler, x ekseninde aralıklar halinde düzenlenir ve her aralığın frekansı çubuklarla gösterilir. 3. Ek Öğeler: Pareto grafiğinde, her çubuğun birikimli yüzdesini gösteren bir çizgi de bulunur. Bu nedenle, histogram dağılımın şeklini görselleştirmek için kullanılırken, Pareto grafiği bir sorunun ana nedenlerini belirlemek için daha uygundur.
    5 kaynak

    Matlab ne işe yarar?

    MATLAB, mühendislik, bilim ve veri analizi alanlarında geniş kullanım alanına sahip bir programlama dili ve geliştirme ortamıdır. Başlıca işe yarar yönleri: Matris ve vektör hesaplamaları: Matris işlemleri için hızlı ve kolay hesaplama imkanı sunar. Grafiksel gösterim: 2D ve 3D grafikler oluşturarak verileri görselleştirir. Fonksiyon kütüphanesi: Matematiksel hesaplamalar, istatistiksel analizler, optimizasyon ve daha birçok alanda kullanılabilecek geniş bir yerleşik fonksiyon kütüphanesi sunar. Simülasyon ve modelleme: Simulink aracı ile dinamik sistemleri modelleme ve simülasyon yapma imkanı sağlar. Veri analizi ve işleme: Veri setlerini okuma, işleme ve analiz etme yeteneği sunar. Dış kütüphanelerle entegrasyon: Python, C, C++ gibi diğer programlama dilleriyle entegrasyon sağlayabilir. Ayrıca, finans, görüntü ve ses işleme, makine öğrenimi ve yapay zeka gibi alanlarda da yaygın olarak kullanılır.
    5 kaynak