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带你解锁不一样的matlab新玩法
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前面几篇推文详细的介绍了散点图和边际图的画法【MATLAB|回归曲线|置信区间|边际图|核密度填充图、MATLAB|聚类散点图|边际图|核密度填充图】,今天特意添加边际直方图的画法,喜欢此推文的小伙伴们记得点赞+关注+分享!【尊重作者劳动成果,转载请注明推文链接和公众号名】
* P) v2 Z+ y7 e- Z2 r) T& u效果效果图图
! O* G3 g% }2 w: ^" U边际直方图效果图4 C2 F7 V4 w2 y! c( g! ]
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7 r- I" N6 l4 a' U: `0 [绘图工具函数classdef PlotDensHist %-------------------------------------------------------------------------- % @Author: 好玩的Matlab % @公众号:好玩的Matlab % @Created: 09,06,2023 % @Email:2377389590@qq.com % 尊重劳动成果,转载请备注推文链接和公众号名。 % @Disclaimer: This code is provided as-is without any warranty. %-------------------------------------------------------------------------- properties XData; % x数据 YData; % y数据 FillColor; % 填充颜色 FaceAlpha; % 透明度数 HFig; % 图形句柄 end methods function obj = PlotDensHist(sHdl) % 设置默认参数 obj.XData = get(sHdl, 'XData'); obj.YData = get(sHdl, 'YData'); obj.FillColor = get(sHdl, 'CData'); obj.FaceAlpha = get(sHdl, 'MarkerFaceAlpha') * 0.4;
2 F1 k& s* A5 Q0 j& h9 k: F+ v obj.HFig = gcf; end function plotDensHist(obj) hFig = obj.HFig; % 获取当前figure的句柄 axesPositions = {[0.07, 0.07, 0.65, 0.65],... % 主图 [0.07, 0.07, 0.65, 0.65],... % 与主图重合 [0.07, 0.74, 0.65, 0.2],... % 顶部区域 [0.74, 0.07, 0.2, 0.65]}; % 右侧区域 axObj = findall(hFig, 'Type', 'axes'); hFig.Position = [439 76 891 790]; axesCount = length(axObj); if axesCount == 1 ax = gca; ax.Box = 'on'; ax.Position = axesPositions{1}; topAxes = axes('position', axesPositions{3}); rightAxes = axes('position', axesPositions{4}); end % 遍历所有 Axes 对象 for i = 1:length(axObj) ax = axObj(i); % 获取当前 Axes 对象 pos = get(ax, 'Position'); % 获取当前 Axes 对象的 Position 属性5 O+ l2 u V0 Q* K9 {, e4 r1 F. w6 d
% 检查 Position 是否匹配 if sum(abs(pos - axesPositions{1})) 1e-6 mainAxes = ax; elseif sum(abs(pos - axesPositions{3})) 1e-6 topAxes = ax; elseif sum(abs(pos - axesPositions{4})) 1e-6 rightAxes = ax; end end xi = obj.XData; yi = obj.YData; nbins = round(length(xi) / 4); % 这里绘制到topAxes if ~isempty(topAxes) axes(topAxes); hold on; histogram(topAxes, xi, nbins, 'FaceColor', obj.FillColor, ... 'EdgeColor', obj.FillColor, 'FaceAlpha', obj.FaceAlpha, 'LineWidth', 0.5) topAxes.YDir = 'normal'; topAxes.XMinorTick = 'on'; topAxes.YMinorTick = 'on'; topAxes.TickDir = 'out'; topAxes.TickLength = [.011 .01]; topAxes.XTickLabel = {}; topAxes.Visible = 'on'; topAxes.Box = 'off'; topAxes.LineWidth = 1.2; topAxes.FontSize = 18; topAxes.FontName = 'Times New Roman'; topAxes.XLim = ax.XLim; topAxes.Box = 'off'; end
" G8 c8 d% S6 y( J" A. w) r! N % 这里绘制到rightAxes if ~isempty(rightAxes) axes(rightAxes); hold on; histogram(rightAxes, yi, nbins, 'FaceColor', obj.FillColor, 'Orientation', 'horizontal', ... 'EdgeColor', obj.FillColor, 'FaceAlpha', obj.FaceAlpha, 'LineWidth', 0.5) rightAxes.YDir = 'normal'; rightAxes.XMinorTick = 'on'; rightAxes.YMinorTick = 'on'; rightAxes.TickDir = 'out'; rightAxes.TickLength = [.011 .01]; rightAxes.YTickLabel = {}; rightAxes.Visible = 'on'; rightAxes.Box = 'off'; rightAxes.LineWidth = 1.2; rightAxes.FontSize = 18; rightAxes.FontName = 'Times New Roman'; rightAxes.XLim = topAxes.YLim; rightAxes.YLim = ax.YLim; rightAxes.Box = 'off'; end % 绑定X Y linkaxes([mainAxes, rightAxes], 'y') linkaxes([mainAxes, topAxes], 'x') end endend这个函数定义了PlotDensHist的MATLAB类,用于创建一个带有附加边际分布信息的直方图图形。以下是对该函数的分析和介绍:类属性:
- s) D/ B0 J% s+ mXData:存储主图中的X轴数据。
[- @$ \# Z& E o4 J$ Y- J0 E9 {YData:存储主图中的Y轴数据。 q" h2 h0 t: z3 k7 n; z
FillColor:存储直方图的填充颜色。
/ m4 W1 n* z1 Y$ |0 F" P2 v' XFaceAlpha:存储填充区域的透明度。- [8 b' S) o' c! ?4 Z5 q4 b8 p1 U* `
HFig:存储图形句柄。9 C8 [% P" { A f* {( h9 ?( x' s
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根据句柄的形式调用。
/ M1 @: P- d' H构造函数 PlotDensHist(sHdl):
* K2 |- k3 B: { ~$ n+ W) _, F该构造函数接受一个图形句柄 sHdl 作为输入参数,并从该图形句柄中提取相关属性值,以初始化对象的属性。这些属性包括X轴数据、Y轴数据、填充颜色、线条颜色等。
; P; l7 R0 |1 g2 }( w1 B2 b: ]构造函数将这些属性存储在对象的属性中,并设置默认的绘图参数。
7 K' |0 X3 ^0 q& C5 n, N5 S4 h2 GplotDensHist 方法:
+ H/ w1 }' R# l- p+ Q+ w0 w7 ~plotDensHist 方法用于在MATLAB图形中创建直方图,并添加附加的边际分布信息。% X+ O) w! N0 f0 d0 q0 l9 }& w
该方法首先获取当前图形的句柄 hFig,然后创建主图、顶部区域和右侧区域的坐标轴位置。
% Z9 {3 F+ j6 m; m% Q3 S6 o主图的数据来自对象的属性 XData 和 YData,并根据对象的其他属性(如填充颜色、线条颜色等)来绘制直方图。7 ]# Q3 p3 \: U+ c! U4 r5 g+ x4 R2 k
顶部和右侧区域分别用于绘制边际分布的直方图,使用的数据分别是 XData 和 YData。4 m0 ]( t+ d! l/ }3 x- F
方法还设置了坐标轴的各种属性,如刻度线样式、字体大小等。, ~$ ` I- y! ~/ ]; T
最后,通过 linkaxes 方法将主图和边际分布区域的坐标轴连接在一起,以确保它们在缩放时保持一致。7 w2 y! c* [/ d" ~. c
[/ol]案例clc;clear;close all;d1=repmat([2 2],100,1) + randn(100,2)*[1 .5; 0 1.32];d2=repmat([9 1],100,1) + randn(100,2)*[1.4 0.2; 0 0.98];d3=repmat([6 8],100,1) + randn(100,2)*[1 0.5; 0 1];: p: R3 J, [4 g* c- h
% 使用scatter函数绘制散点图hold onsh1=scatter(d1(:,1), d1(:,2),'filled','CData',[0,0,1],'MarkerFaceAlpha',0.5,'MarkerEdgeColor','none','Marker','o');sh2=scatter(d2(:,1), d2(:,2),'filled','CData',[0,1,0],'MarkerFaceAlpha',0.5,'MarkerEdgeColor','none','Marker','^');sh3=scatter(d3(:,1), d3(:,2),'filled','CData',[1,0.6471,0],'MarkerFaceAlpha',0.5,'MarkerEdgeColor','none','Marker','s');
# p: G' ]$ f1 U2 B( v( ` G! G% 画出凸包k1 = convhull(d1(:,1), d1(:,2));k2 = convhull(d2(:,1), d2(:,2));k3 = convhull(d3(:,1), d3(:,2));line(d1(k1,1), d1(k1,2), 'Color', [0 0 1],'LineWidth',1.2)line(d2(k2,1), d2(k2,2), 'Color', [0,1,0],'LineWidth',1.2)line(d3(k3,1), d3(k3,2), 'Color', [1,0.6471,0],'LineWidth',1.2)legend('demo1','demo2','demo3','box','off','Location','best')% 设置标签和标题ax=gca;box onax.XLim=[-2,15];ax.YLim=[-4,13];ax.XLabel.String='X';ax.YLabel.String='Y';ax.Title.String='';: ]' r2 a, R- h8 f' W
ax.GridLineStyle = '-.'; % 设置网格线样式为虚线ax.GridColor = 'k'; % 设置网格线颜色为红色ax.XGrid = 'off'; % 关闭X网格线ax.YGrid = 'off'; % 打开Y网格线, j: f; Y+ W6 z1 r* g& c
ax.LineWidth = 1; % 设置坐标线宽ax.XMinorTick = 'on'; % 打开x次要刻度线ax.YMinorTick = 'on'; % 打开y次要刻度线ax.TickDir = 'out'; % 设置刻度线方向向外ax.FontSize = 14; % 设置坐标字体大小0 r0 R+ T7 }' k3 I. _
Phdl1=PlotDensHist(sh1);Phdl1.plotDensHist();Phdl2=PlotDensHist(sh2);Phdl2.plotDensHist();Phdl3=PlotDensHist(sh3);Phdl3.plotDensHist();
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源码下载:gitee下载:https://gitee.com/iDMatlab/cool-scatter-chart
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参考资料:
( A7 ~: T w8 b' H【1】MATLAB|炫酷的聚类散点图【2】MATLAB|聚类散点图|边际图|核密度填充图【3】MATLAB|回归曲线|置信区间|边际图|核密度填充图
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8 u4 G8 J9 D( S/ G$ n# n本书从 MATLAB 基础语法讲起,介绍了基于 MATLAB 函数的科学计算问题求解方法,实现了大量科学计算算法。5 |6 i2 i/ X# e4 ]2 V+ _
本书分为三大部分。第 1 章和第 2 章为 MATLAB 的基础知识,对全书用到的 MATLAB 基础进行了简单介绍。第 3 ~ 12 章为本书的核心部分,包括线性方程组求解、非线性方程求解、数值优化、数据插值、数据拟合与回归分析、数值积分、常微分方程求解、偏微分方程求解、概率统计计算及图像处理与信号处理等内容。第 13 ~ 15 章为实战部分,以实际生活中的数学问题为例,将前文介绍的各类科学计算算法应用其中。本书内容全面、通俗易懂,适合有一定 MATLAB 基础、想要进行进阶学习的读者。
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