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ridgeline可视化

张贴了Jiro Doke.那

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贾罗本周的选择是唱片经过Santiago Benito。

我必须承认我只是通过可视化绘制，而不是函数的名称，因为我不熟悉乐队或音乐专辑。读了这一点很有意思背面故事。

可视化是一个堆叠的曲线，其重叠，类似于脊线。以下是Santiago与他的条目包含的示例代码的示例。

data = readmatrix（Websave（'pulsar.csv'，['https://gist.githubusercontent.com/borgar/'那......'31C1E476B8E92A11D7E9 / RAW / 0FAE97DAB6830ECEE185A63C1CEE0008F6778FF6 /'那......'pulsar.csv']））;x = Linspace（0,93，尺寸（数据，2））;跳台（数据'，x，4）设置（gcf，'位置'，[500,100,560,680]，'inverthardcopy'那'离开'）设置（GCA，'可见的'那'离开'那'盒子'那'离开'那'xtick'，[]，'ytick'，[]）

该函数具有许多定制选项。例如，您可以将颜色添加到绘图中。在这种情况下，颜色表示每个信号的平均值。

唱片（数据'，x，4，'facecholor'，平均（数据，2））颜色栏

如果您有R2018B或更新，您可能会感兴趣stackedplot.。它将在堆叠图上显示具有公共X值的多个信号。它具有一个交互式光标，显示值。注意，对于诸如具有许多信号的数据集，所显示的信号的数量受到图的大小的限制。

stackedplot（数据'）

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发布与MATLAB®R2020A


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