我想写一个n维直方图类。它的形式应该是包含其他仓位的仓位等,其中每个仓位包含最小和最大范围,以及指向下一维仓位的指针
bin的定义如下
template<typename T>
class Bin {
float minRange, maxRange;
vector<Bin<either Bin or ObjectType>> bins;
}
这个定义是递归的。因此,在运行时,用户定义直方图的维度
so if its just 1-dimension, then
Bin<Obj>
while 3-dimensions
Bin<Bin&l
标题可能有点混乱,但我想做的是:
我有函数输入x,t,输出y(即y= f(x,t)),以及一组范围xr,tr和我想做的
v = zeros(1,length(xr)-1)
for kk=1:(length(xr)-1)
ix = x >= xr(kk) & x < xr(kk+1) & t >= tr(kk) & t < tr(kk+1)
v(kk) = sum(y(ix));
end
这非常慢,而执行几乎相同操作(除了它对间隔中的条目数求和,而不是函数输出)的histc非常快。如何才能更快地实现这一点?我试着使用arrayfun,但
在尝试理解正态分布图的y值时,我使用以下代码: %reset -f
import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
data = [10,10,20,40,50,60,70,80,90,100]
# Fit a normal distribution to the data:
mu, std = norm.fit(data)
# Plot the histogram.
plt.hist(data, bins=10, density=True, alpha=0.6, colo