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阴影面积误差条形图

版本1.3.1(2.05 kB) VíctorMartínez-Cagigal
误差条带有填充区域曲线。
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更新09年10月2018年

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此功能绘制一组数据的平均值和标准偏差,使用半透明背景,完全可定制地填充正面和负平均误差之间的空间。

输入参数:
-数据:数据矩阵,行对应观察,列对应样本。
- options:(Optional)包含自定义参数的结构。
*选项。handle:图处理来绘制结果。
*选项。color_area:填充区域的RGB颜色。
*选项。color_line:平均线的RGB颜色。
*选项。alpha:透明度的alpha值。
*选项.Line_width:均值线宽。
*选项。x_axis: X时间矢量。
*选项。错误: Type of error to plot.
如果'std',表示一个标准差;
若为sem,则标准误差为平均值;
如果'var',一个方差;
如果'C95',置信区间95%。
使用的例子:
data = repmat(罪(1:0.01:2 *π),100,(1);
Data = Data + randn(size(Data));
plot_areaerrorbar(数据);

引用作为

VíctorMartínez-cagigal(2021)。阴影面积误差条形图(//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/58262-shaded-area-error-bar-plot), MATLAB中央文件交换。检索

评论和评级(13

马哈茂德·Abbaszadeh

这是一个很好的功能,但如果您包含一个例子,我们将如何使用与数据的长度不同的x轴如何。

贝尔塔马丁内斯

伟大的功能!我有一个建议:如果你想用选项定义x数据。X_data,您还必须包含所有其他选项字段(例如options。Handle, options.color_area…),否则将给出一个错误。它发生在所有其他选项的字段,如果你添加类似于你做的选项。X_axis,你解决了这个问题。您可以添加以下内容:

如果〜ISFIELD(选项,'句柄');选项.Handle =图(1);结束
如果~ isfield(选项,“color_area”);选项。Color_area = [128 193 219]./255;结束
如果~ isfield(选项,“color_line”);选项。Color_line = [52 148 186]./255;结束
如果〜isfield(选项,'alpha');options.alpha = 0.5;结束
如果~ isfield(选项,“line_width”);选项。line_width = 2;结束
如果~ isfield(选项,'错误');选项。错误= 'std'; end

卡尔·纽豪斯

好主意!

Lawren赌博

优秀的

VíctorMartínez-Cagigal

@Ahmad我刚测试了一下,效果不错:

data = repmat(罪(1:0.01:2 *π),100,(1);
Data = Data + randn(size(Data));
plot_areaerrorbar(数据);
data = repmat(罪(1.5:0.01:2 *π),100年,1);
Data = Data + randn(size(Data));
坚持,稍等
plot_areaerrorbar(数据);

艾哈迈德·马哈茂德

这就跟你问声好!

这对一个数据集很有效,但当我使用等一下,只绘制第二个数据集,不知道为什么?

安普B J

你好,

我正在遇到一个问题,将x轴右设置。其他事情似乎工作正常。但X轴仅在1到2.之间绘制,您可以帮忙吗?

下面是我正在处理的数据。我想用阴影置信区间画一个散点图。

A = [146.146 154.006
144.498 - 148.602
117.563 - 145.987
108.53 - 113.418
109.366 - 119.78
132 - 128.15
115.02 120.584
122.88 - 125.69
140.109 - 150.013
99.347 100.333
112.768 - 113.58
104.246 - 114.114
];

当我尝试
plot_areaRorbar(a),x轴介于1到2之间。我无法理解如何使情节与我的数据相同。

kenji ibayashi

(Grigory Tagiltsev

罗伯•坎贝尔

用输入解析器代替可选参数的结构可能会更整洁:https://ch.mathworks.com/help/matlab/ref/inputparser.addparameter.html

Hyunryung金

javier

javier

谢谢你!优秀的功能。

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