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parallelcoords

平行坐标图

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parallelcoords (x)
parallelcoords (x,名称,值)
parallelcoords (ax,___）
H =平行坐标(___）

描述

parallelcoords (x）在矩阵中创建多元数据的平行坐标图x．使用并行坐标图来可视化高维数据，其中每个观测值都由其坐标值的序列相对于它们的坐标索引表示。

例子

parallelcoords (x，名称,值）用一个或多个指定的附加选项创建并行坐标图名称,值对参数。例如，可以将数据标准化x或者沿着图的横轴标记坐标。

parallelcoords (斧头，___）使用axis图形对象指定的轴创建并行坐标绘图斧头，使用前面的任何语法。

例子

h= parallelcoords (___）控件的句柄的列向量行创建的对象parallelcoords，每行有一个手柄x．

例子

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打开实时脚本

加载费雪虹膜样本数据。

负载fisheriris

数据包含四个测量值(萼片长度，萼片宽度，花瓣长度和花瓣宽度)从三种鸢尾花。矩阵量包含150朵花的所有四个测量值。单元格数组物种包含150朵花的种类名称。

创建一个单元格数组，其中包含样例数据中每个测量变量的名称。

标签= {“花萼长度”，萼片宽的，“花瓣长度”，“花瓣宽度”};

中的测量数据创建一个平行坐标图量．使用不同的颜色为每组识别物种，并使用变量名标记横轴。

parallelcoords(量,“集团”物种,“标签”、标签)

图中包含一个轴对象。axis对象包含150个line类型的对象。这些物品代表了setosa, versicolica, virgica。

生成的图为每个观察(花)包含一行。每条线的颜色表示花的种类。

打开实时脚本

加载费雪虹膜样本数据。

负载fisheriris

数据包含四个测量值(萼片长度，萼片宽度，花瓣长度和花瓣宽度)从三种鸢尾花。矩阵量包含150朵花的所有四个测量值。单元格数组物种包含150朵花的种类名称。

创建一个单元格数组，其中包含样例数据中每个测量变量的名称。

标签= {“花萼长度”，萼片宽的，“花瓣长度”，“花瓣宽度”};

中的测量数据创建一个平行坐标图量．中确定的每个组只绘制中值、25%和75%四分位数物种．使用变量名标记水平轴。

parallelcoords(量,“集团”物种,“标签”、标签.．.分位数的或25)

图中包含一个轴对象。axis对象包含9个line类型的对象。这些物品代表了setosa, versicolica, virgica。

该图用实线表示每组的中值，用相同颜色的虚线表示四分位值。例如，蓝色实线显示了上每个变量测量的中值setosa虹膜。蓝色实线下面的蓝色虚线显示了每个变量的测量值的第25百分位setosa虹膜。蓝色实线上方的蓝色虚线显示了每个变量的测量值的第75百分位setosa虹膜。

打开实时脚本

加载费雪虹膜样本数据。

负载fisheriris

数据包含四个测量值(萼片长度，萼片宽度，花瓣长度和花瓣宽度)从三种鸢尾花。矩阵量包含150朵花的所有四个测量值。单元格数组物种包含150朵花的种类名称。

创建一个单元格数组，其中包含样例数据中每个测量变量的名称。

标签= {“花萼长度”，萼片宽的，“花瓣长度”，“花瓣宽度”};

中的测量数据创建一个平行坐标图量．中确定的每个组只绘制中值、25%和75%四分位数物种．使用变量名标记水平轴。设置线宽为2。

parallelcoords(量,“集团”物种,“标签”、标签.．.分位数的为,“线宽”, 2)

图中包含一个轴对象。axis对象包含9个line类型的对象。这些物品代表了setosa, versicolica, virgica。

指定“线宽”通过这种方式将图中每一行的宽度设置为2。

重新创建平行坐标图，但这一次，使用手柄仅增加表示虹膜上每次测量的中值的线的宽度setosa组。

H =平行坐标(meas，“集团”物种,“标签”、标签.．.分位数的或25)

图中包含一个轴对象。axis对象包含9个line类型的对象。这些物品代表了setosa, versicolica, virgica。

h = 9x1线阵:线(中位数)线(下分位数)线(上分位数)线(中位数)线(下分位数)线(上分位数)线(中位数)线(下分位数)线(中位数)线(下分位数)线(上分位数)线(中位数)线(下分位数)线(上分位数)线(下分位数)线(上分位数)

返回的列向量h所创建的每个行对象对应的句柄parallelcoords．例如，h(1)对应于第一个分组变量(setosa）.

使用点表示法来增加线的宽度，以显示对虹膜进行的每次测量的中值setosa组。

h(1)。行Width = 2;

图中包含一个轴对象。axis对象包含9个line类型的对象。这些物品代表了setosa, versicolica, virgica。

输入参数

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多元输入数据，指定为n——- - - - - -p数值矩阵。n的行数是多少x，每一行对应于中的一个观察值x．p列的数量是多少x，每列对应一个变量x．

parallelcoords对待南值x作为缺失值，并且不绘制这些坐标值。

数据类型:单|双

用于绘图的轴，指定为轴图形对象。如果您没有指定斧头,然后parallelcoords使用当前轴创建绘图。有关创建坐标轴图形对象的详细信息，请参见轴而且轴属性．

名称-值参数

指定可选参数对为Name1 = Value1,…,以=家,在那里名字参数名称和价值对应的值。名称-值参数必须出现在其他参数之后，但对的顺序无关紧要。

在R2021a之前，使用逗号分隔每个名称和值，并将其括起来名字在报价。

例子:“集团”,物种,分位数,二十五分绘制输入数据的中位数、25%和75%四分位数值，对变量中标识的每个组使用不同的颜色物种．

输入数据的分组变量，指定为逗号分隔的对，由“集团”以及一个数字数组，其中包含每个观测值的组索引。或者，数组可以是类别变量、字符矩阵、字符串数组或包含每个观察结果的组名的单元格数组。

数据类型:单|双|分类|字符|字符串|细胞

水平轴标签，由逗号分隔的对组成“标签”以及包含标签名称的字符数组、字符串数组或单元格数组。

例子:'标签'，{'萼片宽度'，'萼片长度'}

数据类型:字符|字符串|细胞

要绘制的输入数据的分位数，指定为逗号分隔的对，由分位数的和范围(0,1)中的数值。如果您指定了一个值α为分位数的,然后parallelcoords只画中位数，α,1 -α中的每个变量(列)的分位数x．

分位数图选项提供数据的有用摘要x包含许多观察结果。

例子:分位数,二十五分

数据类型:单|双

方法将输入数据标准化，指定为由逗号分隔的对组成“标准化”下面是其中之一。

“上” 缩放的每一列x在绘图之前，均值等于0，标准差等于1。
主成分分析的 从的主成分分数创建图表x，按特征值递减的顺序。parallelcoords删除x包含缺失值(南)进行PCA标准化。
“PCAStd” 使用标准化的主成分分数创建图表。

例子:“标准化”、“上”

提示

  • 中列出的任何属性的属性名和值，可以修改绘图线的某些方面行属性．但是，这种方法将修改应用于图中的所有线。若要仅修改某些绘图线，请使用返回图形句柄的语法，并使用点符号分别调整每条线属性。有关说明，请参见在平行坐标图中调整线属性．

输出参数

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的向量返回的行对象的图形句柄行图形处理。图形句柄是惟一的标识符，可用于查询和修改图上特定线条的属性。要查看和设置行对象的属性，请使用点表示法。有关使用点表示法的信息，请参见访问属性值．浏览有关行可以设置的属性，请参见行属性．

如果你使用分位数的名称-值对参数h为创建的三个行对象中的每一个都包含一个句柄。如果你同时使用分位数的和“集团”然后是名称-值对参数h每个组包含三个句柄。

选择功能

或者，您可以创建一个ParallelCoordinatesPlot对象，使用parallelplot函数。

  • 不像parallelcoords函数,parallelplot允许绘制包含分类变量的表格数据。

  • parallelplot不支持数值数据的分金宝app位数绘图。然而,ParallelCoordinatesPlot对象包含DataNormalization属性，该属性为具有数值的坐标提供了几种数据归一化方法。

控件可控制对象的外观和行为ParallelCoordinatesPlot属性．

版本历史

R2006a之前介绍

另请参阅

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