如果在一个矩阵中杂乱的分布这一组数据，且数据中有重复，想统计出相同数据出现的次数，可使用以下方法：

设该矩阵为a(1,20),则可以

a=[2.57,2.9,2.87,2.82,2.49,2.69,3.09,2.91,3.0,3.058,2.92,2.84,3.23,3.1,3.02,3.11,2.87,2.95,2.92,2.73];

x=unique(a);

y=a;

[m n]=hist(y,x);

得到的结果n为相应的量，对应的m为n在a中出现的次数。

x=unique(a);

m =[ 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1]

n =[ 2.4900 2.5700 2.6900 2.7300 2.8200 2.8400 2.8700 2.9000 2.9100    2.9200 2.9500 3.0000 3.0200 3.0580 3.0900 3.1000 3.1100 3.2300]

该方法不必对a排序后再统计，较为方便。 n(1)=2.4900 n(2)=2.5700, 2.histc函数首先说一下hist函数的作用：

hist 绘制直方图函数

n = hist(Y)：将向量Y中的元素分到10个等间隔的范围内，并返回每个范围内元素的个数作为一行向量。

如果Y是一个m x p的矩阵，hist将Y的每一列作为一个向量，并返回一个10 x p的矩阵n。n的每一列的值对应Y的该列。

n = hist(Y, x)

x是一个向量，返回x的长度个以x为中心的，Y的分布情况。

例如：如果x是一个5元素的向量，返回Y在以x为中心的，x长度个范围内数据直方分布。

注：如果更需要制定数值边界而不是中心，可以使用histc。

例如: 得到数组Y的分布情况,缺省为将数组元素分为10个区间，来统计在该区间的分布

y=[2.57,2.9,2.87,2.82,2.49,2.69,3.09,2.91,3.0,3.058,2.92,2.84,3.23,3.1,3.02,3.11,2.87,2.95,2.92,2.73]; M=hist(y) y进行个数统计(10个区间) 结果： M = 1     1     1     1     2     6     2     2     3     1 M=hist(y,5) y进行个数统计(5个区间)结果： M =    2     2     8     4     4 n = hist(Y, nbins)

nbins是一个范围，使用nbins间隔数。

[n,xout] = hist(...)

返回n和xout，包含有数目频率和间隔位置。可以使用bar(xout, n)来绘制直方图。

y=[2.57,2.9,2.87,2.82,2.49,2.69,3.09,2.91,3.0,3.058,2.92,2.84,3.23,3.1,3.02,3.11,2.87,2.95,2.92,2.73]; M=hist(y,5) [n,xout] = hist(y,5) bar(xout, n) hist(axes_handle)

使用exes_handle轴绘制，代替目前的轴(gca)。以x=[1 2 3 4 5 6],edges=[0 3 5]为例。 [n,bin]=histc(x,edges); 返回n=[2 2 1],bin=[1 1 2 2 3]。即：以edges为基准，向量n的值为：edges_k<=number(x_k)