IDL中histogram的应用

前面一段时间在使用Histogram时一直是不能更好的理解其中的奥秘，经过阅读帮助以及查看相应的文档，终于理解了其中的玄机，不少时候是由于在学习的时候英文不知道翻译成什么样的内容比较合理，这样就给后面的应用中增长了难度，这里对这个比较实用的函数作了相对应详细的说明，能够参考。

1、函数说明(计算数组密度的函数)

 

图：公式

2、参数说明

Result = HISTOGRAM( Array [, BINSIZE=value] [, INPUT=variable] [, LOCATIONS=variable] [, MAX=value] [, MIN=value] [, /NAN] [, NBINS=value] [, OMAX=variable] [, OMIN=variable] [, /L64 |  REVERSE_INDICES=variable] )

Binsize是容器内元素的个数；

Nbins是容器的数目；

Input是将新的数组与histogram返回的数组增长。

图：input参数

Binsize：binsize=(max-min)/(nbins-1)  eg：BINSIZE = (MAX – MIN) / (NBINS – 1)

data = FINDGEN(100)

myHist = HISTOGRAM(data, NBINS=2)

myHist2 = HISTOGRAM(data, NBINS=10)

PRINT, myHist

PRINT, myHist2

IDL displays results similar to (notice that the last bin contains just a single element):

   99  1

    11  11  11  11  11  11  11  11  11  1

Examples using NBINS with BINSIZE:

data = FINDGEN(100)

myHist = HISTOGRAM(data, BINSIZE=50, NBINS=2)

myHist2 = HISTOGRAM(data, BINSIZE=10, NBINS=10)

PRINT, myHist

PRINT, myHist2

IDL displays results similar to:

      50           50 

   10  10  10  10  10  10  10  10  10  10

Hisgogram函数是对计算数组中元素的密度函数，关键字MAX和min是设置的统计的范围，binsize是间隔。

3、函数应用

Histogram能够被应用于获取数组中某些元素的索引信息，也能够用来进行求交处理。应用见以下网址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d01011ed5.html