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上次推文中，描述了MATLAB與Python在繪制條形圖上的區別，那么我們今天繼續學習，在繪制直方圖時，兩者之間的區別。案例：隨機生成以10為中心的1000個正態分布的數，和1000個以12為中心的正態分布的數，然后將結果取值范圍劃分為30個等距離的區間，然后統計各個區間上數出現的個數。 在這個案例中，MATLAB與Python繪制條形圖會有什么區別呢？

示例.0044(1.0) 關鍵詞：復直方圖，諧波場，傳輸 1. 介紹 一個復合直方圖是標準直方圖的擴展，其顯示了一個實部和虛部分別具有確定范圍的復數場中數據點的個數。(“數據面源”) 在本示例中，在實部范圍為-0.75~ -0.25，虛部邊界為0.25~0.75的區域上有6個數據點。 2.

圖1-2實際變形圖 圖1-3屈曲模態圖此外，模型內置了自動出圖命令，能夠在分析完成后自動生成結構形態與變形圖，方便用戶直接查看結果，減少重復操作。1.2. 案例文件說明Ribbed-typeSphericalSteelReticulatedShell.mac 為該案例的核心命令流文件，文件內包含完整的建模、求解與繪圖命令。

在這里，我們還是先回顧一下品管常用的 7大工具（ 檢查表、直方圖、層別法、柏拉圖、因果圖、散布圖、控制圖）常用手法。例如：直方圖和層別法（如圖 14）的結合可以幫助我們分析不同線體或不同班次間的品質數據，從不同條件的差異中找到問題的節點。而柏拉圖（如圖 15 則可以幫助我們分析哪些問題是我們首要解決的，或者哪些因素是占主要比率的因素。

本案例來自STAR-CCM+官方教程。 幾何模型 進口控制閥的幾何模型如下圖所示，這個閥門基本處于關閉狀態。

數據分析是通過繪制曲線圖（如直方圖和散點圖）可視化數據并計算統計數據來執行的。 數據可視化圖形 數據建模是DEFORM Data Analytics工具最大的亮點，建模本質上是曲線擬合。提供了線性、二次、三次、高斯和神經網絡等等多種方法來數據建模。還可以選擇將數據擬合到用戶自定義的方程式。

本案例來自STAR-CCM+官方教程。 幾何模型 進口控制閥的幾何模型如下圖所示，這個閥門基本處于關閉狀態。

高級跟蹤（復雜圖形） 操作： 輸入 IMAGE → 右鍵「跟蹤」→「詳細設置」→ 勾選： 「擬合到直線」（機械圖適用） 「閉合輪廓」（避免斷線） 「忽略細小間隙」（容差設 0.2mm） 參數優化： 閾值 =自動計算（點擊「直方圖」按鈕），平滑度 = 2（保留細節）二、預處理：圖像優化提升轉換精度1.

這是一個用 Mathematica 軟件繪制的在質量半徑圖中系外行星數據，以及相關的直方圖（質量直方圖、半徑直方圖和 zeta 直方圖）。它使用 Mathematica 的 Manipulate 函數通過操縱各種輸入參數來給出結果圖形。例如，分離系外行星種群的一個重要輸入參數是平衡溫度 Teq，它由行星每單位表面積接收的宿主恒星輻射量決定。

本案例中，電抖動參數設置如圖3所示：圖3.電抖動器件設置抖動頻率和抖動幅度使用參數掃描型，掃面迭代次數為9次，如圖4和圖5所示：圖4.抖動頻率參數掃描設置圖5.抖動幅度參數掃描設置3.運行結果點擊運行，得到結果如下：圖6.眼圖圖7.時域直方圖

根據此兩種數據的選擇排序，可應用的圖表類型也會隨之變換:1)類別數據 = 1: 圓餅圖、直方圖、*雷達圖 (詳見注意)、卡片2)類別數據 = 2: 圓餅圖、直方圖3)類別數據 > 2: *雷達圖 (詳見注意)4)類別數據 = 1 及 連續數據 = 1: 圓餅圖、箱型圖、直方圖、*雷達圖 (詳見注意)5)連續數據 = 2 及 類別數據 = 1: 直方圖6)連續資料

今天給大家分享一批模具結構圖，模具結構因為合模定位及脫模頂出等動作需要，一般都需要比較精巧的機構設計實現連續有邏輯的多個動作。是機械設計原理應用的絕佳體現形式，也是大家學習提升的上好的案例。

而在此統計頁面中，使用者可透過選擇不同的分類項目及材料名稱，個別檢視其統計信息；下方也有箱型圖、直方圖等圖表提供多樣的表現方式讓使用者選擇觀看。

可以使用size指定隨機數組的維度 繪制正態分布圖像 這里嘗試生成直方圖表示上一節生成的10000個隨機數 import matplotlib.pyplot as pltplt.hist(numbers)plt.show 直方圖的縱軸表示不同區間的樣本數量。

圖7.時域直方圖

采樣直方圖報告 讀取直方圖中采樣的DPM文件：Results > Reports > Discrete Phase > Histogram 在彈出對話框中，單擊“Read...”