Как продвинуть сайт на первые места?
Вы создали или только планируете создать свой сайт, но не знаете, как продвигать? Продвижение сайта – это не просто процесс, а целый комплекс мероприятий, направленных на увеличение его посещаемости и повышение его позиций в поисковых системах.

Ускорение продвижения
Если вам трудно попасть на первые места в поиске самостоятельно, попробуйте технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз, а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней. Если ни один запрос у вас не продвинется в Топ10 за месяц, то в SeoHammer за бустер вернут деньги.



Иллюстрированный самоучитель по MatLab

Построение гистограмм

Классическая гистограмма характеризует числа попаданий значений элементов вектора Y в М интервалов с представлением этих чисел в виде столбцовой диаграммы. Для получения данных для гистограммы служит функция hist, записываемая в следующем виде:

  • N=hist(Y) – возвращает вектор чисел попаданий для 10 интервалов, выбираемых автоматически. Если Y – матрица, то выдается массив данных о числе попаданий для каждого из ее столбцов;
  • N=hist(Y,M) – аналогична вышерассмотренной, но используется М интервалов (М – скаляр);
  • N=hist(Y.X) – возвращает числа попаданий элементов вектора Y в интервалы, центры которых заданы элементами вектора X;
  • [N,X]=HIST(…) – возвращает числа попаданий в интервалы и данные о центрах интервалов.

Команда hist(…) с синтаксисом, аналогичным приведенному выше, строит график гистограммы. В следующем примере строится гистограмма для 1000 случайных чисел и выводится вектор с данными о числах их попаданий в интервалы, заданные вектором х:

>> x=-3:0.2:3;
>> y=randn(1000.1);
>> hist(y,x)
>> h=hist(y.x)
h =
Columns 1 through 12
0 0 3 7 8 9 11 23 33 43 57 55
Columns 13 through 24
70 62 83 87 93 68 70 65 41 35 27 21
Columns 25 through 31
12 5 6 3 2 1 0

Построенная гистограмма показана на рисунке 6.8.

Иллюстрированный самоучитель по MatLab › Обычная графика MATLAB › Построение гистограмм
Рис. 6.8. Пример построения гистограммы

Нетрудно заметить, что распределение случайных чисел близко к нормальному закону. Увеличив их количество, можно наблюдать еще большее соответствие этому закону.

Если Вы заметили ошибку, выделите, пожалуйста, необходимый текст и нажмите CTRL + Enter, чтобы сообщить об этом редактору.