Rで2次元ヒストグラムを書く。
hist2db<-function(x,y,kugirix,kugiriy){
sx<-kugirix[1:(length(kugirix)-1)]
sy<-kugiriy[1:(length(kugiriy)-1)]
fx<-kugirix[2:(length(kugirix))]
fy<-kugiriy[2:(length(kugiriy))]
counts<-0
i1<-0
i2<-0
j1<-0
j2<-0
sur<-0
density<-0
k<-1
mat<-matrix(0,length(sy),length(sx))
for(i in 1:length(sx)){
for(j in 1:length(sy)){
counts[k]<-length(x[x>=sx[i] & x<fx[i] & y>=sy[j] & y<fy[j] ])
i1[k]<-sx[i]
i2[k]<-fx[i]
j1[k]<-sy[j]
j2[k]<-fy[j]
sur[k]<-(fx[i]-sx[i])*(fy[j]-sy[j])
density[k]<-counts[k]/sur[k]
mat[j,i]<-density[k]
k<-k+1;
#mat[i,j]<-counts[k]
}
}
density<-density/length(counts)
mat<-mat/length(counts)
#mat
list(data.frame(i1,i2,j1,j2,sur,counts,density),mat)
#image(sort(unique(t[[1]][,3])),sort(unique(t[[1]][,1])),log(t[[2]]),log="xy")
}
#x<-rnorm(1000)
#y<-rnorm(1000)
#a<-read.csv("100000_r10.dat")
dy<-1.6^(0:51)
dx<-1.6^(0:19)
x<-a[,5]
y<-a[,2]
t<-hist2db(y,x,dy,dx)
#image(log(t[[2]]))
image(sort(unique(t[[1]][,3])),sort(unique(t[[1]][,1])),log(t[[2]]),log="xy")
