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Histogram 속성

히스토그램의 모양과 동작

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Histogram 속성은 히스토그램의 모양과 동작을 제어합니다. 속성값을 변경하여 히스토그램의 여러 특성을 수정할 수 있습니다. 다음과 같이 점 표기법을 사용하여 특정 객체와 속성을 참조하십시오.

h = histogram(randn(10,1));
c = h.BinWidth;
h.BinWidth = 2;

Bin

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Bin 개수로, 양의 정수로 지정됩니다. NumBins를 지정하지 않으면 histogram 함수는 입력 데이터를 기반으로 하여 사용할 Bin의 개수를 자동으로 계산합니다.

  • NumBins를 BinMethod, BinWidth 또는 BinEdges와 함께 지정할 경우 histogram 함수는 마지막 파라미터만 적용합니다.

  • 이 옵션은 categorical형 데이터에 적용되지 않습니다.

Bin 너비로, 양의 스칼라로 지정됩니다. BinWidth를 지정할 경우 Histogram 함수는 최대 65,536개(즉, 216)의 Bin을 사용할 수 있습니다. 지정된 Bin 너비에 더 많은 Bin이 필요할 경우 histogram 함수는 최대 Bin 개수에 해당하는 더 큰 Bin 너비를 사용합니다.

  • datetime형 데이터와 duration형 데이터의 경우, BinWidth는 duration형 스칼라 또는 calendarDuration형 스칼라일 수 있습니다.

  • BinWidth를 BinMethod, NumBins 또는 BinEdges와 함께 지정할 경우 histogram 함수는 마지막 파라미터만 적용합니다.

  • 이 옵션은 categorical형 데이터에 적용되지 않습니다.

예: histogram(X,'BinWidth',5)는 너비가 5인 Bin을 사용합니다.

Bin의 경계값으로, 숫자형 벡터로 지정됩니다. 첫 번째 요소는 첫 번째 Bin의 앞쪽 경계값을 지정합니다. 마지막 요소는 마지막 Bin의 뒤쪽 경계값을 지정합니다. 뒤쪽 경계값은 마지막 Bin에 대해서만 포함됩니다.

Bin 경계값을 지정하지 않으면 histogram 함수가 자동으로 Bin 경계값을 지정합니다.

  • BinEdges를 BinMethod, BinWidth, NumBins 또는 BinLimits와 함께 지정할 경우 histogram 함수는 BinEdges만 적용하므로 BinEdges를 마지막에 지정해야 합니다.

  • 이 옵션은 categorical형 데이터에 적용되지 않습니다.

Bin 제한으로, 요소를 2개 가진 벡터 [bmin,bmax]로 지정됩니다. 첫 번째 요소는 첫 번째 Bin 경계값을 나타냅니다. 두 번째 요소는 마지막 Bin 경계값을 나타냅니다.

이 옵션은 Bin 제한 값(X>=bmin & X<=bmax) 내에 있는 데이터만 사용하여 계산합니다.

이 옵션은 categorical형 데이터에 적용되지 않습니다.

예: histogram(X,'BinLimits',[1,10])은 1과 10(구간의 끝점 포함) 사이에 있는 X의 값만 비닝합니다.

Bin 제한의 선택 모드로, 'auto' 또는 'manual'로 지정됩니다. 디폴트 값은 'auto'입니다. 이 경우 Bin 제한이 데이터에 맞게 자동으로 조정됩니다.

  • BinLimits 또는 BinEdges를 지정하면 BinLimitsMode가 'manual'로 설정됩니다. Bin 제한을 데이터에 맞게 다시 스케일링하려면 BinLimitsMode를 'auto'로 지정하십시오.

  • categorical형 데이터의 히스토그램에는 이 옵션이 적용되지 않습니다.

비닝 알고리즘으로, 다음 표에 있는 값 중 하나로 지정됩니다.

값

설명

'auto'

디폴트 'auto' 알고리즘은 데이터 범위를 포괄하고 기본 분포의 형태를 표시할 수 있는 Bin 너비를 선택합니다.

'scott'

스콧의 법칙(Scott's Rule)은 데이터가 정규분포에 가까운 경우 가장 적합합니다. 이 법칙은 대부분의 다른 분포에도 적합합니다. 이 법칙은 Bin 너비로 3.5*std(X(:))*numel(X)^(-1/3)을 사용합니다.

'fd'

프리드만-다이아코니스 법칙(Freedman-Diaconis Rule)은 데이터의 이상값에 덜 민감하며, 두꺼운 꼬리 분포의 데이터에 더 적합할 수 있습니다. 이 법칙은 Bin 너비로 2*iqr(X(:))*numel(X)^(-1/3)을 사용합니다.

'integers'

정수 규칙은 각 정수에 대해 Bin을 생성하므로 정수 데이터에 유용합니다. 이 규칙은 Bin 너비로 1을 사용하며, 정수 사이의 중간 위치에 Bin 경계값을 배치합니다.

잘못하여 너무 많은 Bin을 생성하지 않으려면 이 규칙을 사용하여 65536개의 Bin 제한(216)을 생성할 수 있습니다. 데이터 범위가 65536보다 큰 경우 정수 규칙은 대신 더 넓은 Bin을 사용합니다.

'integers'는 datetime형 데이터나 duration형 데이터를 지원하지 않습니다.

'sturges'

스터지스의 법칙(Sturges' Rule)은 간단하기 때문에 많이 사용됩니다. 이 법칙은 Bin 개수를 ceil(1 + log2(numel(X)))개로 선택합니다.

'sqrt'

제곱근 규칙은 타 소프트웨어 패키지에서 널리 사용됩니다. 이 법칙은 Bin 개수를 ceil(sqrt(numel(X)))개로 선택합니다.

histogram 함수는 이러한 식을 정확히 그대로 사용하는 대신 Bin 경계값이 "적절한" 숫자가 되도록 Bin 개수를 약간 조정합니다.

datetime형 데이터나 duration형 데이터의 경우, 비닝 알고리즘을 다음 시간 단위 중 하나로 지정하십시오.

값설명데이터형
"second"

각 Bin은 1초입니다.

datetime 및 duration
"minute"

각 Bin은 1분입니다.

datetime 및 duration
"hour"

각 Bin은 1시간입니다.

datetime 및 duration
"day"

각 Bin은 달력상의 1일입니다. 이 값은 일광 절약 시간제 변동을 고려합니다.

datetime 및 duration
"week"각 Bin은 달력상의 1주일입니다.datetime만
"month"각 Bin은 달력상의 1개월입니다.datetime만
"quarter"각 Bin은 달력상의 1사분기입니다.datetime만
"year"

각 Bin은 달력상의 1년입니다. 이 값은 윤일을 고려합니다.

datetime 및 duration
"decade"각 Bin은 10년(달력상의 10년)입니다.datetime만
"century"각 Bin은 1세기(달력상의 100년)입니다.datetime만

  • datetime형 데이터나 duration형 데이터에 대해 BinMethod를 지정할 경우 histogram 함수는 최대 65,536개(즉, 216)의 Bin을 사용할 수 있습니다. 지정된 Bin 기간에 더 많은 Bin이 필요할 경우 histogram 함수는 최대 Bin 개수에 해당하는 더 큰 Bin 너비를 사용합니다.

  • BinLimits, NumBins, BinEdges 또는 BinWidth를 지정하면 BinMethod가 'manual'로 설정됩니다.

  • BinMethod를 BinWidth, NumBins 또는 BinEdges와 함께 지정할 경우 histogram 함수는 마지막 파라미터만 적용합니다.

  • 이 옵션은 categorical형 데이터에 적용되지 않습니다.

예: histogram(X,'BinMethod','integers')는 Bin을 정수의 중앙에 맞춥니다.

범주

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참고

이 옵션은 범주 히스토그램에만 적용됩니다.

히스토그램에 포함되는 범주로, 문자형 벡터로 구성된 셀형 배열, categorical형 배열, string형 배열 또는 pattern형 스칼라로 지정됩니다.

  • 입력 categorical형 배열 C를 지정할 경우 histogram은 기본적으로 C의 각 범주에 대해 막대를 플로팅합니다. 이 경우 범주의 고유한 서브셋을 대신 지정하려면 Categories를 사용하십시오.

  • Bin 도수를 지정하면 Categories가 히스토그램에 대해 연결된 범주 이름을 지정합니다.

예: h = histogram(C,{'Large','Small'})은 범주 'Large'와 'Small'의 categorical형 데이터만 플로팅합니다.

예: histogram(C,"Y" + wildcardPattern)은 범주에서 이름이 문자 Y로 시작하는 데이터를 플로팅합니다.

예: histogram('Categories',{'Yes','No','Maybe'},'BinCounts',[22 18 3])은 연결된 Bin 도수가 있는 세 개의 범주를 가진 히스토그램을 플로팅합니다.

예: h.Categories는 히스토그램 객체 h에 있는 범주를 쿼리합니다.

데이터형: cell | categorical | string | pattern

범주 표시 순서로, 'data', 'ascend' 또는 'descend'로 지정됩니다.

  • 'data' — 입력 데이터 C의 범주 순서를 사용합니다.

  • 'ascend' — 히스토그램을 증가하는 막대 높이로 표시합니다.

  • 'descend' — 히스토그램을 감소하는 막대 높이로 표시합니다.

이 옵션은 Categorical형 데이터에만 적용됩니다.

표시할 범주의 개수로, 스칼라로 지정됩니다. 'DisplayOrder' 옵션을 사용하여 히스토그램에 표시되는 범주의 순서를 변경할 수 있습니다.

이 옵션은 Categorical형 데이터에만 적용됩니다.

표시되지 않는 범주에 속한 데이터의 요약을 표시할지 여부로, 'on' 또는 'off'나 숫자형 값 또는 논리값 1(true) 또는 0(false)으로 지정됩니다. 값 'on'은 true와 동일하고 값 'off'는 false와 동일합니다. 따라서 이 속성의 값을 논리값으로 사용할 수 있습니다. 값은 matlab.lang.OnOffSwitchState 유형의 on/off 논리값으로 저장됩니다.

  • 히스토그램에 이름이 'Others'인 막대를 추가로 표시하려면 이 옵션을 'on'으로 설정하십시오. 이 추가 막대는 히스토그램에 표시되는 범주에 속하지 않는 모든 요소의 개수를 나타냅니다.

  • 'NumDisplayBins' 옵션과 'DisplayOrder' 옵션을 사용하여 히스토그램에 표시되는 범주의 개수와 순서를 변경할 수 있습니다.

  • 이 옵션은 Categorical형 데이터에만 적용됩니다.

데이터

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Bin 사이에 분포시킬 데이터로, 벡터, 행렬, 다차원 배열, categorical형 배열 중 하나로 지정됩니다. Data가 벡터가 아닌 경우, histogram은 이를 단일 열 벡터 Data(:)로 처리하고 단일 히스토그램을 플로팅합니다.

histogram은 모든 NaN 값, NaT 값과 정의되지 않은 categorical형 값을 무시합니다. 마찬가지로, Bin 경계값이 Inf 또는 -Inf를 명시적으로 Bin 경계값으로 지정하지 않는 한 histogram은 Inf 값과 -Inf 값을 무시합니다. NaN 값, NaT 값, Inf 값, -Inf 값, <undefined> 값은 일반적으로 플로팅되지 않지만, 'probability'와 같이 데이터 요소의 총 개수를 포함하는 정규화 계산에는 포함됩니다.

처음부터 histogram 객체가 categorical형 값을 사용하여 생성되면 Data에는 categorical형 값만 지정할 수 있습니다.

데이터형: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical | categorical | datetime | duration

읽기 전용 속성입니다.

Bin 값으로, 숫자형 벡터로 반환됩니다. Normalization이 'count'(디폴트 값)인 경우 Values의 k번째 요소는 k번째 Bin 구간에 속하는 Data의 요소 개수(Bin 도수)를 지정합니다. 마지막 Bin은 Bin의 양쪽 경계값을 둘 다 포함하지만, 다른 모든 Bin은 앞쪽 경계값만 포함합니다.

Normalization의 값에 따라 Values 속성은 대신 Bin 도수의 정규화된 형태를 포함할 수 있습니다.

정규화 유형으로, 다음 표에 있는 값 중 하나로 지정됩니다. i는 Bin이며, i에 대해 다음과 같습니다.

  • vi는 Bin의 값입니다.

  • ci는 Bin의 요소 개수입니다.

  • wi는 Bin의 너비입니다.

  • N은 입력 데이터의 요소 개수입니다. 데이터에 누락값(예: NaN)이 포함되어 있거나 데이터의 일부가 Bin 제한을 벗어나는 경우 이 값은 비닝(Binning)된 데이터보다 클 수 있습니다.

값Bin 값참고
'count'(디폴트 값)

vi=ci

  • 관측값의 도수 또는 빈도입니다.

  • Bin 값의 합은 최대 numel(X)이며, categorical형 데이터인 경우에는 최대 sum(ismember(X(:),'Categories'))입니다. 일부 입력 데이터가 Bin에 포함되지 않는 경우에만 합이 이보다 작습니다.

'probability'

vi=ciN

  • 상대 확률입니다.

  • 입력 데이터에 있는 요소의 총 개수에 대한 개별 Bin 요소의 개수는 최대 1입니다.

'percentage'

vi=100*ciN

  • 상대 백분율입니다.

  • 각 Bin에 있는 요소의 백분율은 최대 100입니다.

'countdensity'

vi=ciwi

  • Bin의 너비를 기준으로 스케일링한 도수 또는 빈도입니다.

  • categorical형 데이터의 경우, 이는 'count'와 동일합니다.

  • 'countdensity'는 datetime형 또는 duration형 데이터를 지원하지 않습니다.

  • 모든 Bin 면적의 합은 최대 numel(X)입니다.

'cumcount'

vi=∑j=1icj

  • 누적 도수, 즉 각 Bin과 이전의 모든 Bin의 관측값 개수입니다.

  • N(end)는 최대 numel(X)이며, categorical형 데이터인 경우에는 최대 sum(ismember(X(:),'Categories'))입니다.

'pdf'

vi=ciN  ⋅   wi

  • 확률 밀도 함수 추정값입니다.

  • categorical형 데이터의 경우 이는 'probability'와 같습니다.

  • 'pdf'는 datetime형 또는 duration형 데이터를 지원하지 않습니다.

  • 모든 Bin 면적의 합은 최대 1입니다.

'cdf'

vi=∑j=1i cjN

  • 누적 분포 함수 추정값입니다.

  • 각 Bin의 도수는 Bin과 이전의 모든 Bin의 관측값의 누적 상대 수와 같습니다.

  • N(end)는 최대 1입니다.

예: histogram(X,'Normalization','pdf')는 확률 밀도 함수의 추정값을 사용하여 데이터를 비닝합니다.

Bin 도수로, 벡터로 지정됩니다. Bin 도수 계산이 개별적으로 수행되고 histogram이 데이터 비닝(Binning)을 수행하지 않도록 하려면 이 입력값을 사용하여 Bin 도수를 histogram에 전달하십시오.

counts의 길이는 Bin의 개수와 같아야 합니다.

  • 숫자형 히스토그램의 경우, Bin 개수는 length(edges)-1입니다.

  • 범주 히스토그램의 경우, Bin 개수는 범주 개수와 동일합니다.

Values 속성과 달리 BinCounts는 정규화되어 있지 않습니다. Normalization이 'count'인 경우, Values와 BinCounts는 동일합니다.

예: histogram('BinEdges',-2:2,'BinCounts',[5 8 15 9])

예: histogram('Categories',{'Yes','No','Maybe'},'BinCounts',[22 18 3])

Bin 도수의 선택 모드로, 'auto' 또는 'manual'로 지정됩니다. 디폴트 값은 'auto'입니다. 이 경우 Bin 도수가 Data와 BinEdges에서 자동으로 계산됩니다.

BinCounts를 지정하면 BinCountsMode가 자동으로 'manual'로 설정됩니다. 마찬가지로, Data를 지정하면 BinCountsMode가 자동으로 'auto'로 설정됩니다.

색과 스타일 지정

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히스토그램 표시 스타일로, 'bar' 또는 'stairs'로 지정됩니다.

  • 'bar' — A의 각 윈도우에 대한 히스토그램 막대 플롯을 표시합니다. 이 방법은 데이터에서 주기적 추세를 줄이는 데 유용합니다.

  • 'stairs' — 내부를 채우지 않고 히스토그램의 윤곽선을 표시하는 계단 플롯을 표시합니다.

예: histogram(X,'DisplayStyle','stairs')는 히스토그램의 윤곽선을 플로팅합니다.

막대의 방향으로, 'vertical' 또는 'horizontal'로 지정됩니다.

예: histogram(X,'Orientation','horizontal')은 가로 막대로 히스토그램 플롯을 생성합니다.

범주 막대의 상대적인 너비로, 범위 [0,1] 사이의 스칼라 값으로 지정됩니다. 이 속성을 사용하여 히스토그램 내에서 범주 막대 간 구분 방법을 제어할 수 있습니다. 디폴트 값인 0.9는 막대 너비가 이전 막대에서 다음 막대까지 거리의 90%이며 그 거리의 5% 간격이 막대 양쪽에 존재함을 의미합니다.

BarWidth가 1이면 인접해 있는 막대가 서로 닿습니다.

이 옵션은 Categorical형 데이터에만 적용됩니다.

예: 0.5

히스토그램 막대 색으로, 다음 값 중 하나로 지정됩니다.

  • 'none' — 막대가 채워지지 않습니다.

  • 'auto' — 히스토그램 막대 색이 자동으로 선택됩니다(디폴트 값).

  • RGB 3색, 16 진수 색 코드 또는 색 이름 — 막대가 지정된 색으로 채워집니다.

    RGB 3색과 16진수 색 코드는 사용자 지정 색을 지정할 때 유용합니다.

    • RGB 3색은 요소를 3개 가진 행 벡터로, 각 요소는 색을 구성하는 빨간색, 녹색, 파란색의 농도를 지정합니다. 농도의 범위는 [0,1]이어야 합니다(예: [0.4 0.6 0.7]).

    • 16진수 색 코드는 문자형 벡터 또는 string형 스칼라로, 해시 기호(#)로 시작하고 그 뒤에 3자리 또는 6자리의 16진수 숫자(0에서 F 사이일 수 있음)가 옵니다. 이 값은 대/소문자를 구분하지 않습니다. 따라서 색 코드 "#FF8800", "#ff8800", "#F80" 및 "#f80"은 모두 동일합니다.

    몇몇의 흔한 색은 이름으로 지정할 수도 있습니다. 다음 표에는 명명된 색 옵션과 그에 해당하는 RGB 3색 및 16진수 색 코드가 나와 있습니다.

    색 이름짧은 이름RGB 3색16진수 색 코드모양
    "red""r"[1 0 0]"#FF0000"

    Sample of the color red

    "green""g"[0 1 0]"#00FF00"

    Sample of the color green

    "blue""b"[0 0 1]"#0000FF"

    Sample of the color blue

    "cyan" "c"[0 1 1]"#00FFFF"

    Sample of the color cyan

    "magenta""m"[1 0 1]"#FF00FF"

    Sample of the color magenta

    "yellow""y"[1 1 0]"#FFFF00"

    Sample of the color yellow

    "black""k"[0 0 0]"#000000"

    Sample of the color black

    "white""w"[1 1 1]"#FFFFFF"

    Sample of the color white

    다음은 MATLAB®이 여러 유형의 플롯에서 사용하는 디폴트 색의 RGB 3색과 16진수 색 코드입니다.

    RGB 3색16진수 색 코드모양
    [0 0.4470 0.7410]"#0072BD"

    Sample of RGB triplet [0 0.4470 0.7410], which appears as dark blue

    [0.8500 0.3250 0.0980]"#D95319"

    Sample of RGB triplet [0.8500 0.3250 0.0980], which appears as dark orange

    [0.9290 0.6940 0.1250]"#EDB120"

    Sample of RGB triplet [0.9290 0.6940 0.1250], which appears as dark yellow

    [0.4940 0.1840 0.5560]"#7E2F8E"

    Sample of RGB triplet [0.4940 0.1840 0.5560], which appears as dark purple

    [0.4660 0.6740 0.1880]"#77AC30"

    Sample of RGB triplet [0.4660 0.6740 0.1880], which appears as medium green

    [0.3010 0.7450 0.9330]"#4DBEEE"

    Sample of RGB triplet [0.3010 0.7450 0.9330], which appears as light blue

    [0.6350 0.0780 0.1840]"#A2142F"

    Sample of RGB triplet [0.6350 0.0780 0.1840], which appears as dark red

DisplayStyle을 'stairs'로 지정할 경우 histogram 함수는 FaceColor 속성을 사용하지 않습니다.

예: histogram(X,'FaceColor','g')는 막대가 녹색인 히스토그램 플롯을 생성합니다.

히스토그램 가장자리 색으로, 다음 값 중 하나로 지정됩니다.

  • 'none' — 가장자리가 그려지지 않습니다.

  • 'auto' — 각 가장자리의 색이 자동으로 선택됩니다.

  • RGB 3색, 16진수 색 코드 또는 색 이름 — 지정된 색이 간선에 사용됩니다.

    RGB 3색과 16진수 색 코드는 사용자 지정 색을 지정할 때 유용합니다.

    • RGB 3색은 요소를 3개 가진 행 벡터로, 각 요소는 색을 구성하는 빨간색, 녹색, 파란색의 농도를 지정합니다. 농도의 범위는 [0,1]이어야 합니다(예: [0.4 0.6 0.7]).

    • 16진수 색 코드는 문자형 벡터 또는 string형 스칼라로, 해시 기호(#)로 시작하고 그 뒤에 3자리 또는 6자리의 16진수 숫자(0에서 F 사이일 수 있음)가 옵니다. 이 값은 대/소문자를 구분하지 않습니다. 따라서 색 코드 "#FF8800", "#ff8800", "#F80" 및 "#f80"은 모두 동일합니다.

    몇몇의 흔한 색은 이름으로 지정할 수도 있습니다. 다음 표에는 명명된 색 옵션과 그에 해당하는 RGB 3색 및 16진수 색 코드가 나와 있습니다.

    색 이름짧은 이름RGB 3색16진수 색 코드모양
    "red""r"[1 0 0]"#FF0000"

    Sample of the color red

    "green""g"[0 1 0]"#00FF00"

    Sample of the color green

    "blue""b"[0 0 1]"#0000FF"

    Sample of the color blue

    "cyan" "c"[0 1 1]"#00FFFF"

    Sample of the color cyan

    "magenta""m"[1 0 1]"#FF00FF"

    Sample of the color magenta

    "yellow""y"[1 1 0]"#FFFF00"

    Sample of the color yellow

    "black""k"[0 0 0]"#000000"

    Sample of the color black

    "white""w"[1 1 1]"#FFFFFF"

    Sample of the color white

    다음은 MATLAB이 여러 유형의 플롯에서 사용하는 디폴트 색의 RGB 3색과 16진수 색 코드입니다.

    RGB 3색16진수 색 코드모양
    [0 0.4470 0.7410]"#0072BD"

    Sample of RGB triplet [0 0.4470 0.7410], which appears as dark blue

    [0.8500 0.3250 0.0980]"#D95319"

    Sample of RGB triplet [0.8500 0.3250 0.0980], which appears as dark orange

    [0.9290 0.6940 0.1250]"#EDB120"

    Sample of RGB triplet [0.9290 0.6940 0.1250], which appears as dark yellow

    [0.4940 0.1840 0.5560]"#7E2F8E"

    Sample of RGB triplet [0.4940 0.1840 0.5560], which appears as dark purple

    [0.4660 0.6740 0.1880]"#77AC30"

    Sample of RGB triplet [0.4660 0.6740 0.1880], which appears as medium green

    [0.3010 0.7450 0.9330]"#4DBEEE"

    Sample of RGB triplet [0.3010 0.7450 0.9330], which appears as light blue

    [0.6350 0.0780 0.1840]"#A2142F"

    Sample of RGB triplet [0.6350 0.0780 0.1840], which appears as dark red

예: histogram(X,'EdgeColor','r')은 막대 가장자리가 빨간색인 히스토그램 플롯을 생성합니다.

히스토그램 막대의 투명도로, [0,1] 범위의 스칼라 값으로 지정됩니다. histogram 함수는 히스토그램의 모든 막대에 동일한 투명도를 사용합니다. 값이 1이면 완전히 불투명함을 의미하고 0이면 완전히 투명함(보이지 않음)을 의미합니다.

예: histogram(X,'FaceAlpha',1)은 막대가 완전히 불투명한 히스토그램 플롯을 생성합니다.

히스토그램 막대 가장자리의 투명도로, [0,1] 범위의 스칼라 값으로 지정됩니다. 값이 1이면 완전히 불투명함을 의미하고 0이면 완전히 투명함(보이지 않음)을 의미합니다.

예: histogram(X,'EdgeAlpha',0.5)는 막대 가장자리가 반투명인 히스토그램 플롯을 생성합니다.

선 스타일로, 다음 표에 나열된 옵션 중 하나로 지정됩니다.

선 스타일설명결과 선
"-"실선

Sample of solid line

"--"파선

Sample of dashed line

":"점선

Sample of dotted line

"-."일점 쇄선

Sample of dash-dotted line, with alternating dashes and dots

"none"선 없음선 없음

막대 윤곽선의 너비로, 양의 값으로 지정됩니다(단위: 포인트). 1포인트는 1/72인치와 같습니다.

예: 1.5

데이터형: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

계열 인덱스로, 양의 정수 또는 "none"으로 지정됩니다. 이 속성은 다른 객체의 면 색을 Histogram 객체에 동일하게 재할당하려 할 때 유용합니다.

기본적으로 Histogram 객체의 SeriesIndex 속성은 객체의 생성 순서에 해당하는 숫자로, 1부터 시작합니다. MATLAB은 사용자가 플로팅 함수를 호출할 때 이 숫자를 사용하여 색을 할당할 인덱스를 계산합니다. 인덱스는 좌표축의 ColorOrder 속성에 저장된 배열의 행을 참조합니다. 동일한 SeriesIndex 숫자를 갖는 좌표축의 객체는 모두 색이 동일합니다.

SeriesIndex 값이 "none"이면 인덱싱 방식에서 고려되지 않는 무채색에 해당합니다.

색을 수동으로 할당하여 SeriesIndex 동작을 재정의하는 방법

면 색을 수동으로 제어하려면 Histogram 객체의 FaceColor 속성을 색 값(예: 색 이름 또는 RGB 3색)으로 설정하십시오.

Histogram 객체의 면 색을 수동으로 설정하면 MATLAB은 해당 객체에 대한 색 자동 선택을 비활성화하고 SeriesIndex 속성값에 관계없이 사용자가 선택한 색이 유지되도록 합니다.

자동 선택을 다시 활성화하려면 SeriesIndex 속성을 양의 정수로 설정하고 FaceColor 속성을 "auto"로 설정하십시오.

경우에 따라 MATLAB은 SeriesIndex 값을 0으로 설정하여 색 자동 선택을 비활성화하기도 합니다.

범례

모두 확장

범례에 사용되는 텍스트로, 문자형 벡터로 지정됩니다. 텍스트는 histogram의 아이콘 옆에 나타납니다.

예: 'Text Description'

여러 줄로 된 텍스트의 경우 sprintf와 새 줄(Newline) 문자 \n을 함께 사용하여 문자형 벡터를 생성하십시오.

예: sprintf('line one\nline two')

또는 legend 함수를 사용하여 범례 텍스트를 지정할 수도 있습니다.

  • 텍스트를 legend 함수에 대한 입력 인수로 지정하면 범례는 지정된 텍스트를 사용하고 DisplayName 속성을 동일한 값으로 설정합니다.

  • 텍스트를 legend 함수에 대한 입력 인수로 지정하지 않으면 범례는 DisplayName 속성의 텍스트를 사용합니다. DisplayName의 디폴트 값은 다음 중 하나입니다.

    • 숫자 입력값의 경우 DisplayName은 히스토그램을 생성하는 데 사용된 입력 데이터의 변수 이름을 나타내는 문자형 벡터가 됩니다. 입력 데이터에 변수 이름이 없으면 DisplayName은 비어 있게 됩니다('').

    • categorical형 배열 입력값의 경우 DisplayName은 비어 있게 됩니다('').

DisplayName 속성에 텍스트가 포함되어 있지 않으면 범례가 문자형 벡터를 생성합니다. 문자형 벡터는 'dataN'과 같은 형식입니다. 여기서 N은 범례 항목의 목록에서 histogram 객체의 위치에 따라 이 객체에 할당된 숫자입니다.

기존 범례의 문자형 벡터를 대화형 방식으로 편집하면 MATLAB이 DisplayName 속성을 편집된 문자형 벡터로 업데이트합니다.

객체를 범례에 포함시킬지 여부로, Annotation 객체로 지정됩니다. Annotation 객체의 기본 IconDisplayStyle 속성을 다음 값 중 하나로 설정합니다.

  • "on" — 객체를 범례에 포함시킵니다(디폴트 값).

  • "off" — 객체를 범례에 포함시키지 않습니다.

예를 들어, 범례에서 obj라는 Histogram 객체를 제외하려면 IconDisplayStyle 속성을 "off"로 설정하십시오.

obj.Annotation.LegendInformation.IconDisplayStyle = "off";

또는 legend 함수를 사용하여 범례에 있는 항목을 제어할 수도 있습니다. 첫 번째 입력 인수를 포함시킬 그래픽스 객체의 벡터로 지정해 보십시오. 첫 번째 입력 인수에 기존에 존재하는 그래픽스 객체를 지정하지 않으면 이는 범례에 표시되지 않습니다. 그러나 범례가 생성된 후에 좌표축에 추가된 그래픽스 객체는 범례에 표시됩니다. 추가 항목이 표시되지 않도록 플롯을 모두 생성한 뒤에 범례를 생성하는 것이 좋습니다.

상호 작용

모두 확장

가시성 상태로, "on" 또는 "off"나 숫자형 값 또는 논리값 1(true) 또는 0(false)으로 지정됩니다. 값 "on"은 true와 동일하고 값 "off"는 false와 동일합니다. 따라서 이 속성의 값을 논리값으로 사용할 수 있습니다. 값은 matlab.lang.OnOffSwitchState 유형의 on/off 논리값으로 저장됩니다.

  • "on" — 객체를 표시합니다.

  • "off" — 객체를 삭제하지 않고 숨깁니다. 보이지 않는 객체의 속성에 계속 액세스할 수 있습니다.

데이터팁 내용으로, DataTipTemplate 객체로 지정됩니다. 기본 DataTipTemplate 객체의 속성을 수정하여 데이터팁에 표시되는 내용을 제어할 수 있습니다. 속성 목록은 DataTipTemplate 속성을 참조하십시오.

데이터팁 수정에 대한 예제를 보려면 사용자 지정 데이터팁 생성하기 항목을 참조하십시오.

참고

DataTipTemplate 객체는 findobj 또는 findall에서 반환하지 않으며, copyobj에 의해 복사되지 않습니다.

상황별 메뉴로, ContextMenu 객체로 지정됩니다. 객체를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭할 때 상황별 메뉴를 표시하려면 이 속성을 사용하십시오. uicontextmenu 함수를 사용하여 상황별 메뉴를 만듭니다.

참고

PickableParts 속성이 'none'으로 설정되어 있거나 HitTest 속성이 'off'로 설정되어 있으면 상황별 메뉴가 나타나지 않습니다.

선택 상태로, 'on' 또는 'off'나 숫자형 값 또는 논리값 1(true) 또는 0(false)으로 지정됩니다. 값 'on'은 true와 동일하고 값 'off'는 false와 동일합니다. 따라서 이 속성의 값을 논리값으로 사용할 수 있습니다. 값은 matlab.lang.OnOffSwitchState 유형의 on/off 논리값으로 저장됩니다.

  • 'on' — 선택된 상태. 플롯 편집 모드에서 객체를 클릭하면 MATLAB이 이 객체의 Selected 속성을 'on'으로 설정합니다. SelectionHighlight 속성도 'on'으로 설정된 경우 MATLAB은 객체 둘레에 선택 핸들을 표시합니다.

  • 'off' — 선택되지 않은 상태.

선택되었을 때 선택 핸들의 표시 여부로, 'on' 또는 'off'나 숫자형 값 또는 논리값 1(true) 또는 0(false)으로 지정됩니다. 값 'on'은 true와 동일하고 값 'off'는 false와 동일합니다. 따라서 이 속성의 값을 논리값으로 사용할 수 있습니다. 값은 matlab.lang.OnOffSwitchState 유형의 on/off 논리값으로 저장됩니다.

  • 'on' — Selected 속성이 'on'으로 설정되어 있으면 선택 핸들을 표시합니다.

  • 'off' — Selected 속성이 'on'으로 설정되어 있어도 선택 핸들을 표시하지 않습니다.

콜백

모두 확장

마우스 클릭 콜백으로, 다음 값 중 하나로 지정됩니다.

  • 함수 핸들

  • 함수 핸들과 추가 인수가 포함된 셀형 배열

  • 기본 작업 공간에서 실행되는 유효한 MATLAB 명령이나 함수인 문자형 벡터(권장되지 않음)

객체를 클릭할 때 코드를 실행하려면 이 속성을 사용하십시오. 함수 핸들을 사용하여 이 속성을 지정하면 콜백을 실행할 때 MATLAB이 다음 두 개의 인수를 콜백 함수에 전달합니다.

  • 클릭된 객체 — 콜백 함수 내에서 클릭된 객체의 속성에 액세스합니다.

  • 이벤트 데이터 — 빈 인수입니다. 함수 정의에서 이 인수를 물결표 문자(~)로 바꿔서 이 인수가 사용되지 않음을 나타낼 수 있습니다.

함수 핸들을 사용하여 콜백 함수를 정의하는 방법에 대한 자세한 내용은 그래픽스 객체에 대한 콜백 만들기 항목을 참조하십시오.

참고

PickableParts 속성이 'none'으로 설정되어 있거나 HitTest 속성이 'off'로 설정되어 있으면 이 콜백이 실행되지 않습니다.

객체 생성 함수로, 다음 값 중 하나로 지정됩니다.

  • 함수 핸들.

  • 첫 번째 요소가 함수 핸들인 셀형 배열. 이 셀형 배열의 그 다음 요소들은 콜백 함수로 전달할 인수입니다.

  • 유효한 MATLAB 표현식이 포함된 문자형 벡터(권장되지 않음). MATLAB은 이 표현식을 기본 작업 공간에서 실행합니다.

콜백을 함수 핸들, 셀형 배열 또는 문자형 벡터로 지정하는 방법에 대한 자세한 내용은 그래픽스 객체에 대한 콜백 만들기 항목을 참조하십시오.

이 속성은 MATLAB이 객체를 생성할 때 실행할 콜백 함수를 지정합니다. MATLAB은 CreateFcn 콜백을 실행하기 전에 모든 속성값을 초기화합니다. CreateFcn 속성을 지정하지 않으면 MATLAB은 디폴트 생성 함수를 실행합니다.

기존 컴포넌트에 대해서는 CreateFcn 속성을 설정해도 아무 효과가 없습니다.

이 속성을 함수 핸들 또는 셀형 배열로 지정하면 생성 중인 객체에 콜백 함수의 첫 번째 인수를 사용하여 액세스할 수 있습니다. 이 속성을 함수 핸들 또는 셀형 배열로 지정하지 않은 경우에는 gcbo 함수를 사용하여 객체에 액세스하십시오.

객체 삭제 함수로, 다음 값 중 하나로 지정됩니다.

  • 함수 핸들.

  • 첫 번째 요소가 함수 핸들인 셀형 배열. 이 셀형 배열의 그 다음 요소들은 콜백 함수로 전달할 인수입니다.

  • 유효한 MATLAB 표현식이 포함된 문자형 벡터(권장되지 않음). MATLAB은 이 표현식을 기본 작업 공간에서 실행합니다.

콜백을 함수 핸들, 셀형 배열 또는 문자형 벡터로 지정하는 방법에 대한 자세한 내용은 그래픽스 객체에 대한 콜백 만들기 항목을 참조하십시오.

이 속성은 MATLAB에서 객체를 삭제할 때 실행할 콜백 함수를 지정합니다. MATLAB은 객체의 속성을 파괴하기 전에 DeleteFcn 콜백을 실행합니다. DeleteFcn 속성을 지정하지 않으면 MATLAB은 디폴트 삭제 함수를 실행합니다.

이 속성을 함수 핸들 또는 셀형 배열로 지정하면 삭제 중인 객체에 콜백 함수의 첫 번째 인수를 사용하여 액세스할 수 있습니다. 이 속성을 함수 핸들 또는 셀형 배열로 지정하지 않은 경우에는 gcbo 함수를 사용하여 객체에 액세스하십시오.

콜백 실행 컨트롤

모두 확장

콜백 중단으로, 'on' 또는 'off'나 숫자형 값 또는 논리값 1(true) 또는 0(false)으로 지정됩니다. 값 'on'은 true와 동일하고 값 'off'는 false와 동일합니다. 따라서 이 속성의 값을 논리값으로 사용할 수 있습니다. 값은 matlab.lang.OnOffSwitchState 유형의 on/off 논리값으로 저장됩니다.

이 속성은 실행중 콜백을 중단할 수 있는지 여부를 지정합니다. 고려할 콜백 상태에는 다음 두 가지가 있습니다.

  • 실행중 콜백은 현재 실행되고 있는 콜백입니다.

  • 인터럽트 콜백은 실행중 콜백을 중단하고 자신이 실행되려는 콜백입니다.

MATLAB은 콜백 대기열을 처리하는 명령을 실행할 때마다 콜백 중단 동작을 결정합니다. 이러한 명령에는 drawnow, figure, uifigure, getframe, waitfor, pause가 포함됩니다.

실행중 콜백에 이러한 명령이 포함되어 있지 않으면 중단이 발생하지 않습니다. MATLAB은 먼저 실행중 콜백의 실행을 완료한 다음 인터럽트 콜백을 실행합니다.

실행중 콜백에 이러한 명령이 포함되어 있으면 실행중 콜백을 소유한 객체의 Interruptible 속성에서 중단을 발생시킬지 여부를 결정합니다.

  • Interruptible 값이 'off'이면 중단이 발생하지 않습니다. 대신 인터럽트 콜백을 소유한 객체의 BusyAction 속성이 인터럽트 콜백을 삭제할지 아니면 콜백 대기열에 추가할지 결정합니다.

  • Interruptible 값이 'on'이면 중단이 발생합니다. MATLAB이 다음번 콜백 대기열을 처리할 때 실행중 콜백의 실행을 중지하고 인터럽트 콜백을 실행합니다. 인터럽트 콜백이 완료된 후에는 MATLAB이 실행 중인 콜백의 실행을 재개합니다.

참고

콜백 중단과 실행은 다음 상황에서 다르게 동작합니다.

  • 인터럽트 콜백이 DeleteFcn, CloseRequestFcn, SizeChangedFcn 콜백 중 하나이면 Interruptible 속성값에 관계없이 중단이 발생합니다.

  • 실행중 콜백이 현재 waitfor 함수를 실행 중이면 Interruptible 속성값에 관계없이 중단이 발생합니다.

  • 인터럽트 콜백을 Timer 객체가 소유한 경우 콜백은 Interruptible 속성값에 관계없이 예약된 대로 실행됩니다.

참고

중단이 발생하면 MATLAB은 디스플레이 또는 속성의 상태를 저장하지 않습니다. 예를 들어, 다른 콜백이 실행될 때 gca 또는 gcf 명령이 반환하는 객체가 변경될 수도 있습니다.

콜백 대기로, 'queue'나 'cancel'로 지정됩니다. BusyAction 속성은 MATLAB이 인터럽트 콜백의 실행을 처리하는 방법을 지정합니다. 고려할 콜백 상태에는 다음 두 가지가 있습니다.

  • 실행중 콜백은 현재 실행되고 있는 콜백입니다.

  • 인터럽트 콜백은 실행중 콜백을 중단하고 자신이 실행되려는 콜백입니다.

BusyAction 속성은 다음 조건이 모두 충족될 때만 콜백 대기 동작을 결정합니다.

  • 실행중 콜백에 콜백 대기열을 처리하는 drawnow, figure, uifigure, getframe, waitfor 또는 pause 같은 명령이 포함되어 있습니다.

  • 실행중 콜백을 소유하는 객체의 Interruptible 속성값이 'off'입니다.

이러한 조건에서는 인터럽트 콜백을 소유하는 객체의 BusyAction 속성값이 MATLAB에서 인터럽트 콜백을 처리하는 방식을 결정합니다. BusyAction 속성의 가능한 값은 다음과 같습니다.

  • 'queue' — 실행중 콜백이 실행을 마치고 나면 인터럽트 콜백이 처리되도록 대기열에 넣습니다.

  • 'cancel' — 인터럽트 콜백을 실행하지 않습니다.

마우스 클릭을 캡처할 수 있는 기능으로, 다음 값 중 하나로 지정됩니다.

  • 'visible' — 표시될 때만 마우스 클릭을 캡처합니다. Visible 속성이 'on'으로 설정되어 있어야 합니다. HitTest 속성은 Histogram 객체가 클릭에 응답하는지 아니면 선조가 응답하는지를 확인합니다.

  • 'none' — 마우스 클릭을 캡처할 수 없습니다. Histogram 객체를 클릭하면 Figure 창의 현재 보기에서 이 객체 뒤에 있는 객체에 클릭이 전달됩니다. Histogram 객체의 HitTest 속성은 영향을 미치지 않습니다.

캡처된 마우스 클릭에 대한 응답으로, 'on' 또는 'off'나 숫자형 값 또는 논리값 1(true) 또는 0(false)으로 지정됩니다. 값 'on'은 true와 동일하고 값 'off'는 false와 동일합니다. 따라서 이 속성의 값을 논리값으로 사용할 수 있습니다. 값은 matlab.lang.OnOffSwitchState 유형의 on/off 논리값으로 저장됩니다.

  • 'on' — Histogram 객체의 ButtonDownFcn 콜백을 트리거합니다. ContextMenu 속성을 정의한 경우 상황별 메뉴를 불러옵니다.

  • 'off' — 다음과 같은 속성값을 갖는 Histogram 객체의 가장 가까운 선조에 대해 콜백을 트리거합니다.

    • HitTest 속성이 'on'으로 설정되어 있음

    • PickableParts 속성이 선조가 마우스 클릭을 캡처하도록 하는 값으로 설정되어 있음

참고

PickableParts 속성은 Histogram 객체가 마우스 클릭을 캡처할 수 있는지 여부를 확인합니다. 캡처할 수 없는 경우 HitTest 속성은 영향을 미치지 않습니다.

읽기 전용 속성입니다.

삭제 상태로, matlab.lang.OnOffSwitchState 유형의 on/off 논리값으로 반환됩니다.

MATLAB은 DeleteFcn 콜백이 실행을 시작할 때 BeingDeleted 속성을 'on'으로 설정합니다. BeingDeleted 속성은 컴포넌트 객체가 더 이상 존재하지 않을 때까지 'on'으로 설정되어 유지됩니다.

객체를 쿼리하거나 수정하기 전에 BeingDeleted 속성의 값을 확인하여 이 객체가 곧 삭제될 것이 아님을 확인합니다.

부모/자식

모두 확장

부모로, Axes, PolarAxes, Group 또는 Transform 객체로 지정됩니다.

자식으로, 빈 GraphicsPlaceholder 배열이나 DataTip 객체 배열로 반환됩니다. 차트에 플로팅된 데이터팁의 목록을 보려면 이 속성을 사용하십시오.

Children 속성을 사용해서는 자식을 추가하거나 제거할 수 없습니다. 이 목록에 자식을 추가하려면 DataTip 객체의 Parent 속성을 chart 객체로 설정하십시오.

부모의 Children 속성에 있는 객체 핸들의 가시성으로, 다음 값 중 하나로 지정됩니다.

  • "on" — 객체 핸들이 항상 표시됩니다.

  • "off" — 객체 핸들이 항상 표시되지 않습니다. 이 옵션은 다른 함수에 의해 의도치 않게 변경되는 것을 방지하는 데 유용합니다. HandleVisibility를 "off"로 설정하여 해당 함수를 실행하는 동안 핸들을 일시적으로 숨길 수 있습니다.

  • "callback" — 명령줄에서 호출한 함수 내에서가 아니라, 콜백 내에서나 콜백이 호출한 함수 내에서 객체 핸들이 표시됩니다. 이 옵션은 명령줄에서 객체에 액세스하는 것은 차단하지만, 콜백 함수가 이 객체에 액세스하는 것은 허용합니다.

객체가 부모의 Children 속성에 나열되지 않는 경우, 객체 계층 구조를 검색하거나 핸들 속성을 쿼리하여 객체 핸들을 가져오는 함수가 이 객체를 반환할 수 없습니다. 이러한 함수의 예로는 get, findobj, gca, gcf, gco, newplot, cla, clf 및 close 함수가 있습니다.

숨겨진 객체 핸들은 여전히 유효합니다. 루트 ShowHiddenHandles 속성을 "on"으로 설정하면 객체 핸들의 HandleVisibility 속성 설정에 관계없이 모든 객체 핸들을 나열할 수 있습니다.

식별자

모두 확장

읽기 전용 속성입니다.

그래픽스 객체의 유형으로, 'histogram' 또는 'categoricalhistogram'으로 반환됩니다. 이 속성을 사용하면 플로팅 계층 구조 내에서 지정된 유형의 객체를 모두 찾을 수 있습니다(예: findobj를 사용하여 유형 검색).

객체 식별자로, 문자형 벡터 또는 string형 스칼라로 지정됩니다. 객체의 식별자로 사용할 고유 Tag 값을 지정할 수 있습니다. 코드의 다른 곳에서 객체에 액세스해야 할 경우 findobj 함수를 사용하여 Tag 값을 기반으로 객체를 검색할 수 있습니다.

사용자 데이터로, 임의의 MATLAB 배열로 지정됩니다. 예를 들어, 스칼라, 벡터, 행렬, 셀형 배열, 문자형 배열, table형 또는 구조체형으로 지정할 수 있습니다. 이 속성을 사용하여 객체에 임의의 데이터를 저장할 수 있습니다.

앱 디자이너에서 작업하는 경우 앱에서 데이터를 공유할 수 있도록 UserData 속성을 사용하는 대신 퍼블릭 또는 프라이빗 속성을 생성하십시오. 자세한 내용은 앱 디자이너로 만든 앱 내부에서 데이터 공유하기 항목을 참조하십시오.

버전 내역

R2014b에 개발됨

모두 확장

참고 항목

도움말 항목