为什么Matlab octave origin awk中的频率计数与同一数据集的结果完全不同？

Question

有一个数据集（仅供测试）如下： 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 我希望频率计数在最小值0.1和最大值1.5之间，而bin（步长）为0.1。我已经在Matlab，Octave，Origin和AWK脚本中进行了测试。但是，我得到了完全不同的结果。

1。 Matlab的

data  = [0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5];
edge  = 0.1:0.1:1.5;
count = histc(data, edge);

结果是：

count = [2 4 0 2 2 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1]

2。八度

data  = [0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5];
edge  = 0.1:0.1:1.5;
count = histc(data, edge);

结果是：

count = [2 2 2 2 2 0 0 0 0 0 1 2 0 1 1]

3。原点

使用命令“频率计数”，设置min=0.1，max=1.5，step size=0.1.

结果是：

count = [2 4 0 2 2 0 0 0 0 0 2 1 1 1]

4。 AWK

{...;count[data/0.1]++;} ...

结果是：

count = [2 4 0 2 2 0 0 0 0 0 2 0 2 0 1]

为什么我会得到这些不同的结果？我做错了什么，还是我误解了“频率计数”的概念？我不认为上述任何结果都是正确的......你能否告诉我该怎么做？

Answer 1

快速解决方法是将边缘移位

Matlab的：

data  = [0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5];
edge  = 0.05:0.1:1.55;
count = histc(data, edge)

结果：

  Columns 1 through 9

     2     2     2     2     2     0     0     0     0

  Columns 10 through 16

     0     1     1     1     1     1     0

注意：由于长度（边缘）=长度（数据）+1，最后会出现虚假峰值。

然后正如Paul R所说，它归结为精确和圆整。您必须进入每个频率计数功能，以查看每种语言如何解释它。如果我是你，我会将所有东西乘以10并使它们成为int。

data=int8(data.*10)
edge  = 1:15;
count = histc(data, edge)

结果：

  Columns 1 through 9

     2     2     2     2     2     0     0     0     0

  Columns 10 through 15

     0     1     1     1     1     1

重要的是人类如何解释它，而不是机器。如果你知道你乘以10 ^（你的精度）并使它们成为int，你就不在乎机器真正做了什么。然后，如果数据中有无理数，但仍然看到错误，请检查浮点数的编码方式（http://en.wikipedia.org/wiki/Floating_point）

干杯。