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Matlab實(shí)現(xiàn)帶豎線散點(diǎn)的核密度圖的繪制

 更新時(shí)間：2022年08月21日 14:14:59   作者：slandarer  
核密度估計(jì)是用于估計(jì)隨機(jī)變量概率密度函數(shù)的一種非參數(shù)方法。核密度圖不失為一種用來(lái)觀察連續(xù)型變量分布的有效方法。本文將用Matlab實(shí)現(xiàn)帶豎線散點(diǎn)的核密度圖的繪制，感興趣的可以了解一下

帶豎線散點(diǎn)的核密度圖繪制模板

今天帶來(lái)一個(gè)帶豎線散點(diǎn)的核密度圖繪制模板，作為模板，想要畫出屬于自己的圖，需要修改的就只有數(shù)據(jù)，格式，配色三樣，以下給出模板使用詳細(xì)講解：

part1 數(shù)據(jù)

這里的數(shù)據(jù)需要通過(guò)Data(n).X=...的格式設(shè)置，例如，三組數(shù)據(jù)：

% 導(dǎo)入數(shù)據(jù)，更多的數(shù)據(jù)也請(qǐng)使用
% Data(n).X=......的格式
Data(1).X=mvnrnd(40,60,300);
Data(2).X=mvnrnd(60,60,600);
Data(3).X=mvnrnd(80,60,900);

五組數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)組數(shù)超過(guò)五組則后期需要設(shè)置更長(zhǎng)的配色)：

% 導(dǎo)入數(shù)據(jù)，更多的數(shù)據(jù)也請(qǐng)使用
% Data(n).X=......的格式
Data(1).X=mvnrnd(40,60,300);
Data(2).X=mvnrnd(60,60,600);
Data(3).X=mvnrnd(80,60,900);
Data(4).X=mvnrnd(100,60,1200);
Data(5).X=mvnrnd(120,60,1200);

這部分代碼里用的是隨機(jī)生成的正態(tài)分布，可以將其更改為自己的數(shù)據(jù)。

part2 格式

有倆基礎(chǔ)格式：

% 一些基礎(chǔ)設(shè)置
scatterSep='off'; % 是否分開繪制豎線散點(diǎn)
totalRatio='off'; % 是否各組按比例繪制

totalRatio屬性能調(diào)節(jié)各組圖像是否各組按比例繪制，如果將其設(shè)置為on：

scatterSep屬性能調(diào)節(jié)是否分開繪制豎線散點(diǎn)，如果將其設(shè)置為on：

part3 配色

這里準(zhǔn)備了八組數(shù)據(jù)，只需要修改colorList=Cn即可：

% 配色列表
C1=[211 43 43;61 96 137;249 206 61;76 103 86;80 80 80]./255;
C2=[102,173,194;36,59,66;232,69,69;194,148,102;54,43,33]./255;
C3=[244,241,222;223,122,94;60 64 91;130 178 154;240 201 134]./255;
C4=[126,15,4;122,117,119;255,163,25;135,146,73;30,93,134]./255;
C5=[198,199,201;38,74,96;209,80,51;241,174,44;12,13,15]./255;
C6=[235,75,55;77,186,216;2,162,136;58,84,141;245,155,122]./255;
C7=[23,23,23;121,17,36;44,9,75;31,80,91;61,36,42]./255;
C8=[47,62,66;203,129,70;0 64 115;152,58,58;20 72 83]./255;
colorList=C2;

C1:

C2:

C3:

C4:

C5:

C6:

C7:

C8:

part4 模板完整代碼

% line area
% @author : slandarer
% @公眾號(hào) : slandarer隨筆

clc;clear


% 導(dǎo)入數(shù)據(jù)，更多的數(shù)據(jù)也請(qǐng)使用
% Data(n).X=......的格式
Data(1).X=mvnrnd(40,60,300);
Data(2).X=mvnrnd(60,60,600);
Data(3).X=mvnrnd(80,60,900);
Data(4).X=mvnrnd(100,60,1200);
Data(5).X=mvnrnd(120,60,1200);

% 一些基礎(chǔ)設(shè)置
scatterSep='off'; % 是否分開繪制豎線散點(diǎn)
totalRatio='on';  % 是否各組按比例繪制

% 配色列表
C1=[211 43 43;61 96 137;249 206 61;76 103 86;80 80 80]./255;
C2=[102,173,194;36,59,66;232,69,69;194,148,102;54,43,33]./255;
C3=[244,241,222;223,122,94;60 64 91;130 178 154;240 201 134]./255;
C4=[126,15,4;122,117,119;255,163,25;135,146,73;30,93,134]./255;
C5=[198,199,201;38,74,96;209,80,51;241,174,44;12,13,15]./255;
C6=[235,75,55;77,186,216;2,162,136;58,84,141;245,155,122]./255;
C7=[23,23,23;121,17,36;44,9,75;31,80,91;61,36,42]./255;
C8=[47,62,66;203,129,70;0 64 115;152,58,58;20 72 83]./255;
colorList=C2;



% =========================================================================
 
% 圖像繪制
ax=gca;hold on
N=length(Data);
areaHdl(N)=nan;
lgdStrs{N}='';

% 計(jì)算各類數(shù)據(jù)量
K=arrayfun(@(x) length(x.X),Data);
% 循環(huán)繪圖
for n=1:N
    [f,xi]=ksdensity(Data(n).X);
    if strcmp(totalRatio,'on')
        f=f.*K(n)./sum(K);
    end
    areaHdl(n)=area(xi,f,'FaceColor',colorList(n,:),...
        'EdgeColor',colorList(n,:),'FaceAlpha',.5,'LineWidth',1.5);
    lgdStrs{n}=['Group ',num2str(n)];
end


% 繪制圖例
lgd=legend(areaHdl,lgdStrs{:});
lgd.AutoUpdate='off';
lgd.Location='best';

% 調(diào)整軸范圍
posSep=ax.YLim(2)-0;
if strcmp(scatterSep,'on')
    ax.YLim(1)=-posSep/6*N;
else
    ax.YLim(1)=-posSep/6;
end
ax.XLim=ax.XLim;
totalSep=diff(ax.YLim);

for n=1:N
    dy=strcmp(scatterSep,'on');
    LY=ones(1,K(n)).*[(-posSep/6).*(.1+dy.*(n-1));(-posSep/6.)*(.9+dy.*(n-1));nan];
    LX=[Data(n).X(:)';Data(n).X(:)';ones(1,K(n)).*nan];
    line(LX(:),LY(:),'Color',[colorList(n,:),.4],'lineWidth',1)
end

% 坐標(biāo)區(qū)域修飾
ax.Box='on';
ax.BoxStyle='full';
ax.LineWidth=1;
ax.FontSize=11;
ax.FontName='Arial';
ax.TickDir='out';
ax.TickLength=[.005,.1];
ax.YTick(ax.YTick<-eps)=[];
ax.Title.String='area plot with | scatter';
ax.Title.FontSize=14;
ax.XLabel.String='XXXXX';
ax.YLabel.String='YYYYY';

% 繪制基準(zhǔn)線及框線
fplot(@(t)t.*0,'Color',ax.XColor,'LineWidth',ax.LineWidth);

到此這篇關(guān)于Matlab實(shí)現(xiàn)帶豎線散點(diǎn)的核密度圖的繪制的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Matlab核密度圖內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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