可视化分布的压缩文件包含以下文件:
——distributionPlot。m:主要功能,允许创建小提琴的阴谋
——myHistogram。m:生成直方图与“理想”本给定数据点的数量和宽度(Freedman-Diaconis规则)。请注意,对于整数值数据,每个整数都有自己的垃圾箱。

此外,该zip文件包含四个辅助功能:countEntries, colorCode2rgb, isEven myErrorbar

如果你想覆盖单个数据点,你需要下载单独提交plotSpread (//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/37105)。

DistributionPlot允许并排可视化多个发行版。是有用的为单峰和不可或缺的多通道数据倾斜。DistributionPlot是特别有用的时间演化的一个分布。

帮助的一些例子:

r =兰德(1000 1);
rn = randn (1000 1) * 0.38 + 0.5;
rn2 = [randn (500 1) * 0.1 + 0.27; randn (500 1) * 0.1 + 0.73);
rn2 = min (rn2 1); rn2 = max (rn2, 0);
图
啊(1)=次要情节(2、4、1:2);
箱线图((r, rn, rn2))
啊(2)=次要情节(2、4、3:4);
distributionPlot ([r, rn, rn2], histOpt, 2);% histOpt = 2更有效比默认为均匀分布
集(啊,“ylim”, [1 - 2])
%——附加选项
data = [randn (100 1); randn (50, 1) + 4; randn(25日1)+ 8);
次要情节(2、4、5)
distributionPlot(数据);%的违约
次要情节(2、4、6)
distributionPlot(数据、colormap,铜、showMM, 5, variableWidth, false) %通过定制colormap只显示密度,显示/性病,
次要情节(2、4、七8)
distributionPlot({数据(1:5:结束),repmat(数据、2、1)},“addSpread”,的确,“showMM”,假的,‘histOpt’, 2) % auto-binwidth取决于#的据点;对于小n,绘制数据是有用的