月別のフライトを示す円グラフ

数量型の数月を,月の名前を反映した直言変数に変換します。次に,その年の各月のデータに含まれているフライト数を示す円グラフをプロットします。

T.Month =分类(T。月,1:12,{'1月'，2月的，“3”，4月的，“可能”，“君”，“7”，“8月”，“9”，“10月”，11月的，12月的})

T = MX6高表年份Arrdelay Depdelay Origin __________________________________________ 1987 10月12日'san'} {'smf'} 1987年10月13日{'bur'} 1987年10月4日-1 {'smf'} {'lax'} 1987年10月59 63 {'lax'} {'sjc'} 1987年10月3日-2 {'SAN'} {'SFO'} 1987年10月11日-1 {'SEA'} {'LAX'} :::::::::::::::::::::::::

派(T.Month)

使用本地MATLAB会话评估高表达式:-通过1 / 2:在1.4秒完成-通过2 / 2:在1.1秒完成评估在3.2秒完成

遅延のヒストグラム

データ内の各フライトの到着遅延時間のヒストグラムをプロットします。データには長い裾があるため,名前と値のペアBinLimitsを使用してプロット領域を制限します。

直方图(T。ArrDelay,'binlimits'150年[-50])

使用本地MATLAB会话评估高表达： - 通过第1条：第2条：在2.7秒内完成 - 通过2的2：在1.2秒评估中完成，在4.7秒内完成

遅延の散布図

到着と出発の遅延時間の散布図をプロットします。出発が遅れたフライトは到着も遅れる可能性が高いため,これらの変数の間には強い相関関係が予想されます。

高配列を扱う場合,関数情节、散射，およびbinscatterは反復してデータをプロットし,追加のデータを読み取るたびに順次プロットに追加します。更新中は,プロットされたデータ量を示す進行状況インジケーターがプロットの上部に表示されます。更新中は,プロットが完了するまでズームと移動がサポートされます。

散射（T.Arrdelay，T.Depdelay）Xlabel（“延误”）ylabel（离职的延迟）XLIM（[ -  140 1000]）ylim（[ -  140 1000]）

進行状況バーには[一时/再开]ボタンも含まれます。十分なデータが表示された時点で,ボタンを使用してプロットの更新を早めに停止します。

トレンドラインの近似

関数polyfitおよび多尔を使用して,到着遅延時間と出発遅延時間のプロット上に線形トレンドラインを重ね合わせて表示します。

持有在p = polyfit（t.arrdelay，t.depdelay，1）;x =排序（t.Arrdelay，1）;yp = polyval（p，x）;绘图（x，yp，的r -） 抓住从

密度の可視化

点の散布図はある程度役に立ちますが,点が過度にオーバーラップしているとプロットからの情報の解読が困難になる場合があります。その場合は,プロットの点の密度を可視化してトレンドを検出すると便利です。

関数binscatterを使用して,到着遅延時間と出発遅延時間のプロットの点の密度を可視化します。

binscatter (T.ArrDelay T.DepDelay,“XLimits”(-100 1000),“YLimits”xlabel([-100 1000]) xlabel([-100 1000]) xlabel([-100 1000])“延误”）ylabel（离职的延迟）

座標軸の这一。

AX = GCA;ax.clim = [0 150];