详解Matlab如何绘制小提琴图
作者:slandarer
小提琴图 (Violin Plot)是用来展示多组数据的分布状态以及概率密度。这种图表结合了箱形图和密度图的特征,主要用来显示数据的分布形状。本文将介绍如何利用Matlab绘制小提琴图,需要的可以参考一下
写了个matlab绘制小提琴图的函数:
1.图中小提琴状区域为核密度曲线
2.白色方块为25%,75%分位数
3.中间横线为中位数
4.白色点为离群值点
5.竖着的黑线是去掉离群值点后点的上下限
1使用示例
基础使用,Y为矩阵
X=1:5; Y=randn(100,5); Hdl1=violinChart(gca,X,Y,[0 0.447 0.741],0.6);
- X:横坐标
- Y:数据集
- FaceColor :颜色,示例用的是[0 0.447 0.741]
- width : 小提琴图宽度,这里取的是0.6,就是以两个小提琴图间距的0.6倍为概率密度的上限1
基础使用,Y为向量,X为标签
X=[1.*ones(1,50),2.*ones(1,30),3.*ones(1,20),4.*ones(1,50),5.*ones(1,50)]; Y=randn(1,200)+sin(X); Hdl=violinChart(gca,X,Y,[0 0.447 0.741]);
基础使用多个图像绘制,并添加图例
X1=[1:2:7,13]; Y1=randn(100,5)+sin(X1); X2=2:2:10; Y2=randn(100,5)+cos(X2); figure Hdl1=violinChart(gca,X1,Y1,[0 0.447 0.741]); Hdl2=violinChart(gca,X2,Y2,[0.850 0.325 0.098]); legend([Hdl1.F_legend,Hdl2.F_legend],{'randn+sin(x)','randn+cos(x)'});
2完整代码
function Hdl=violinChart(ax,X,Y,FaceColor,width) % @author slandarer % Hdl: 返回的图形对象句柄结构体 % - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - % Hdl.F_density(i) | patch | 核密度分布 % Hdl.F_outlier(i) | scatter | 离群值点 % Hdl.F_range95(i) | line | 去除离群值点后最大值及最小值 % Hdl.F_quantile(i) | patch | 四分位数框 % Hdl.F_medianLine(i)| line | 中位数 % % Hdl.F_legend | patch | 用于生成legend图例的图形对象 % - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - % 请使用如下方式生成图例: % Hdl1=violinChart(ax,X,Y,... ...) % Hdl2=violinChart(ax,X,Y,... ...) % ... ... % legend([Hdl1,Hdl2,... ...],{Name1,Name2,...}) % =========================================================== % 以下为使用实例代码: % - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - % X1=[1:2:7,13]; % Y1=randn(100,5)+sin(X1); % X2=2:2:10; % Y2=randn(100,5)+cos(X2); % % Hdl1=violinChart(gca,X1,Y1,[0 0.447 0.741],0.5); % Hdl2=violinChart(gca,X2,Y2,[0.850 0.325 0.098],0.5); % legend([Hdl1.F_legend,Hdl2.F_legend],{'randn+sin(x)','randn+cos(x)'}); if nargin<5 width=0.4; end if ~isempty(ax) else ax=gca; end hold(ax,'on'); oriX=X; X=unique(X); sep=min(diff(X)); if isempty(sep) sep=1; end for i=1:length(X) if length(oriX)==numel(Y) tY=Y(oriX==X(i)); else tY=Y(:,i); end [f,yi]=ksdensity(tY); Hdl.F_density(i)=fill([f,-f(end:-1:1)].*sep.*width+X(i),[yi,yi(end:-1:1)],FaceColor); outliBool=isoutlier(tY,'quartiles'); outli=tY(outliBool); Hdl.F_outlier(i)=scatter(repmat(X(i),[length(outli),1]),outli,20,'filled',... 'CData',[1 1 1],'MarkerEdgeColor','none'); nY=tY(~outliBool); Hdl.F_range95(i)=plot([X(i),X(i)],[min(nY),max(nY)],'k','lineWidth',1); qt25=quantile(tY,0.25); qt75=quantile(tY,0.75); Hdl.F_quantile(i)=fill(X(i)+0.6.*sep.*width.*[-1 1 1 -1].*max(f),... [qt25,qt25,qt75,qt75],[1 1 1],... 'EdgeColor',[0 0 0]); med=median(tY); Hdl.F_medianLine(i)=plot(X(i)+0.6.*sep.*width.*[-1 1].*max(f),[med,med],'LineWidth',3,... 'Color',[0 0 0]); end Hdl.F_legend=Hdl.F_density(1); end
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