使用平行坐标图探索表数据

以表的形式导入文件

加载示例文件 TemperatureData.csv，此文件包含 2015 年 1 月至 2016 年 7 月间的日均温度。将此文件读取到一个表中，并显示前几行。

tbl = readtable('TemperatureData.csv');
head(tbl)

    Year       Month       Day    TemperatureF
    ____    ___________    ___    ____________

    2015    {'January'}     1          23     
    2015    {'January'}     2          31     
    2015    {'January'}     3          25     
    2015    {'January'}     4          39     
    2015    {'January'}     5          29     
    2015    {'January'}     6          12     
    2015    {'January'}     7          10     
    2015    {'January'}     8           4     

创建基本的平行坐标图

用表的前几行数据创建一个平行坐标图。绘图中的每个线条对应于表中的一行。默认情况下，parallelplot 会按照所有坐标变量在表中出现的顺序显示这些坐标变量。软件将在坐标标尺下方显示相应的坐标变量名称。

该绘图显示，表的前 8 行提供了 2015 年 1 月前 8 天的温度数据。例如，就日均温度而言，第 8 天是这 8 天中最寒冷的一天。

parallelplot(head(tbl))

为了帮助您解读绘图，默认情况下，MATLAB 会在绘图中沿坐标标尺随机抖动线条，使其不会完全重叠。例如，虽然前 8 个观测值具有相同的 Year 和 Month 值，但图中的线并没有完全对齐到 Year 坐标标尺的 2015 刻度线处，也没有完全对齐到 Month 坐标标尺的 January 刻度线处。虽然抖动会影响所有坐标变量，但它通常在分类坐标标尺上更加明显，因为抖动量取决于刻度线之间的距离。您可以设置 Jitter 属性来控制绘图中的抖动量。

请注意，Year 坐标标尺上的一些刻度线是无意义的十进制值。为确保坐标标尺上的刻度线仅对应有意义的值，您可以使用 categorical 函数将变量转换为分类变量。

tbl.Year = categorical(tbl.Year);

现在用整个表的数据创建一个平行坐标图。将 ParallelCoordinatesPlot 对象赋给变量 p，以便在创建绘图后使用 p 进行修改。例如，使用 Title 属性为绘图添加标题。

p = parallelplot(tbl)

p = 
  ParallelCoordinatesPlot with properties:

            SourceTable: [565x4 table]
    CoordinateVariables: {'Year'  'Month'  'Day'  'TemperatureF'}
          GroupVariable: ''

  Use GET to show all properties

p.Title = 'Temperature Data';

对绘图线条分组

通过设置 GroupVariable 属性，根据 Year 值对绘图中的线条进行分组。默认情况下，MATLAB 会在绘图中添加一个图例。可以通过将 LegendVisible 属性设置为 'off' 来删除该图例。

p.GroupVariable = 'Year';

交互式重排坐标变量

以交互方式重新排列坐标变量，以便更轻松地比较它们，并决定在绘图中保留哪些变量。

在图窗窗口中打开您的绘图。点击坐标刻度标签，并将关联的坐标标尺拖到您选择的位置。软件用一个黑色矩形来突出显示所选坐标标尺。例如，您可以点击 Month 坐标刻度标签，然后向右拖动坐标标尺。然后，您可以轻松比较 Month 和 TemperatureF 的值。

当您以交互方式重新排列坐标变量时，软件会更新绘图的相关 CoordinateTickLabels、CoordinateVariables 和 CoordinateData 属性。

有关更多交互选项，请参阅提示。

选择部分坐标变量

显示 p.SourceTable 中的部分坐标变量，并通过设置 p 的 CoordinateVariables 属性来指定它们在绘图中的顺序。

具体操作是从绘图中删除 Day 变量，并将 TemperatureF 变量（源表中的第四列）显示为绘图中的第二个坐标轴。

p.CoordinateVariables = [1 4 2];

您还可以通过下列方法设置 CoordinateVariables 属性：变量名称的字符串或元胞数组，或者以 true 元素表示选定变量的逻辑向量。

修改坐标变量中的类别

在绘图中显示 Month 中类别的一个子集，并更改坐标标尺上的类别顺序。

由于一些月份仅包含两年中的一年的数据，因此需要删除源表中与这些月份对应的行。MATLAB 会在源表更改后立即更新绘图。

uniqueMonth = {'September','October','November','December','August'};
uniqueMonthIdx = ismember(p.SourceTable.Month,uniqueMonth);
p.SourceTable(uniqueMonthIdx,:) = [];

通过更新源表，按时间顺序在 Month 坐标标尺上排列月份。

categoricalMonth = categorical(p.SourceTable.Month);
newOrder = {'January','February','March','April','May','June','July'};
orderMonth = reordercats(categoricalMonth,newOrder);
p.SourceTable.Month = orderMonth;

基于分 bin 后的值对绘图线条分组

为了更好地可视化每个月内的温度范围，您可以使用 discretize 来对温度数据分 bin，并使用分 bin 后的值对绘图中的线条进行分组。查看源表中的最低和最高温度。设置 bin 边界，将这些值包含在内。

min(p.SourceTable.TemperatureF)

ans = -3

max(p.SourceTable.TemperatureF)

ans = 80

binEdges = [-3 10:10:80];
bins = {'00s+/-','10s','20s','30s','40s','50s','60s','70s+'};
groupTemperature = discretize(p.SourceTable.TemperatureF, ...
    binEdges,'categorical',bins);

将分 bin 后的温度添加到源表中。根据分 bin 后的温度数据，对绘图中的线条进行分组。

p.SourceTable.GroupTemperature = groupTemperature;
p.GroupVariable = 'GroupTemperature';

由于 GroupTemperature 包含的类别超过 7 个，因此绘图中的一些组具有相同的颜色。通过设置 Color 属性，为每个组指定不同的颜色。

p.Color = jet(8);