scatterhistogram

scatterhistogram(tbl,xvar,yvar) 基于表 tbl 创建一个边缘带直方图的散点图。xvar 输入参数指示沿 x 轴显示的表变量。yvar 输入参数指示沿 y 轴显示的表变量。

scatterhistogram(tbl,xvar,yvar,'GroupVariable',grpvar) 使用 grpvar 指定的表变量对 xvar 和 yvar 指定的观测值进行分组。

scatterhistogram(xvalues,yvalues) 创建 xvalues 和 yvalues 数据的散点图，并沿 x 轴和 y 轴的边缘分别显示 xvalues 和 yvalues 数据的直方图。

scatterhistogram(xvalues,yvalues,'GroupData',grpvalues) 使用 grpvalues 中的数据对 xvalues 和 yvalues 中的数据进行分组。

scatterhistogram(___,Name,Value) 使用一个或多个名称-值对组参数指定边缘带直方图的散点图的其他选项。请在所有其他输入参数之后指定这些选项。有关属性列表，请参阅 ScatterHistogramChart 属性。

scatterhistogram(parent,___) 在由 parent 指定的图窗、面板或选项卡上创建边缘带直方图的散点图。

s = scatterhistogram(___) 返回 ScatterHistogramChart 对象。创建对象后，使用 s 修改该对象。有关属性列表，请参阅 ScatterHistogramChart 属性。

示例

使用表格数据创建散点直方图

基于医疗患者数据表创建边缘带直方图的散点图。

加载 patients 数据集，并基于加载到工作区中的变量子集创建一个表。然后，创建一个散点直方图，用于将 Height 值与 Weight 值进行比较。

load patients
tbl = table(LastName,Age,Gender,Height,Weight);
s = scatterhistogram(tbl,'Height','Weight');

Figure contains an object of type scatterhistogram.

为分组数据指定表变量

使用 patients 数据集，创建一个边缘带直方图的散点图，并指定用于对数据进行分组的表变量。

加载 patients 数据集并基于数据创建一个散点直方图。比较患者的 Systolic 和 Diastolic 值。通过将 'GroupVariable' 名称-值对组参数设置为 'Smoker'，根据患者的吸烟者状态对数据进行分组。

load patients
tbl = table(LastName,Diastolic,Systolic,Smoker);
s = scatterhistogram(tbl,'Diastolic','Systolic','GroupVariable','Smoker');

Figure contains an object of type scatterhistogram.

以可视方式呈现分类数据和数值数据

使用边缘带直方图的散点图，以可视方式呈现分类医疗数据和数值医疗数据。

加载 patients 数据集，并将 Smoker 数据转换为分类数组。然后，创建一个散点直方图，用于将患者的 Age 值与其吸烟者状态进行比较。生成的散点图包含重叠的数据点。然而，y 轴边缘直方图指示数据集中的非吸烟者远远多于吸烟者。

load patients
Smoker = categorical(Smoker);
s = scatterhistogram(Age,Smoker);
xlabel('Age')
ylabel('Smoker')

Figure contains an object of type scatterhistogram.

指定组数据和自定义图属性

使用鞋数据的数组创建一个边缘带直方图的散点图。根据鞋的颜色对数据进行分组，并自定义散点直方图的属性。

创建数据数组。然后，创建一个散点直方图以可视化数据。沿 x 轴和 y 轴使用自定义标签指定前两个输入参数的变量名称。您可以通过设置 ScatterHistogramChart 对象的属性来指定标题、轴标签和图例标题。

xvalues = [7 6 5 6.5 9 7.5 8.5 7.5 10 8];
yvalues = categorical({'onsale','regular','onsale','onsale', ...
    'regular','regular','onsale','onsale','regular','regular'});
grpvalues = {'Red','Black','Blue','Red','Black','Blue','Red', ...
    'Red','Blue','Black'};
s = scatterhistogram(xvalues,yvalues,'GroupData',grpvalues);

s.Title = 'Shoe Sales';
s.XLabel = 'Shoe Size';
s.YLabel = 'Price';
s.LegendTitle = 'Shoe Color';

更改散点直方图中的颜色以匹配组标签。更改直方图中的 bin 宽度，便每个组的 bin 宽度都相同。

s.Color = {'Red','Black','Blue'};
s.BinWidths = 1;

Figure contains an object of type scatterhistogram. The chart of type scatterhistogram has title Shoe Sales.

指定散点直方图的外观

创建一个边缘带直方图的散点图。指定直方图的 bin 数和线宽、散点图的位置以及图例可见性。

加载 patients 数据集并基于数据创建一个散点直方图。比较患者的 Diastolic 和 Systolic 值，并根据患者的 SelfAssessedHealthStatus 值对数据进行分组。通过指定 NumBins 和 LineWidth 选项来调整直方图。使用 ScatterPlotLocation 选项将散点图放在图窗的 'NorthEast' 位置。通过将 LegendVisible 选项指定为 'on'，确保图例可见。

load patients
tbl = table(LastName,Diastolic,Systolic,SelfAssessedHealthStatus);
s = scatterhistogram(tbl,'Diastolic','Systolic','GroupVariable','SelfAssessedHealthStatus', ...
    'NumBins',4,'LineWidth',1.5,'ScatterPlotLocation','NorthEast','LegendVisible','on');

Figure contains an object of type scatterhistogram.

使用两个变量对数据进行分组

创建一个边缘带直方图的散点图。使用两个不同变量的组合对数据进行分组。

加载 patients 数据集。合并 Smoker 和 Gender 数据以创建一个新变量。创建一个散点直方图，用于比较患者的 Diastolic 和 Systolic 值。使用新变量 SmokerGender 对散点直方图中的数据进行分组。

load patients
[idx,genderStatus,smokerStatus] = findgroups(string(Gender),string(Smoker));
SmokerGender = strcat(genderStatus(idx),"-",smokerStatus(idx));
s = scatterhistogram(Diastolic,Systolic,'GroupData',SmokerGender,'LegendVisible','on');
xlabel('Diastolic')
ylabel('Systolic')

Figure contains an object of type scatterhistogram.

指定核密度直方图

创建一个具有核密度边缘直方图的散点图。此示例需要 Statistics and Machine Learning Toolbox™ 许可证。

加载 carsmall 数据集并基于数据创建一个散点直方图。比较 Horsepower 和 MPG 值。通过将 GroupVariable 选项设置为 Cylinders，使用气缸数对数据进行分组。通过将 HistogramDisplayStyle 选项设置为 'smooth'，指定核密度直方图。通过将 LineStyle 选项设置为 '-'，为所有直方图指定实线。

load carsmall
tbl = table(Horsepower,MPG,Cylinders);
s = scatterhistogram(tbl,'Horsepower','MPG', ...
    'GroupVariable','Cylinders','HistogramDisplayStyle','smooth', ...
    'LineStyle','-');

输入参数

`tbl` — 源表
表

源表，指定为表。

您可以使用 table 函数根据工作区变量创建表，也可以使用 readtable 函数以表的形式导入数据。

源表存储在 ScatterHistogramChart 对象的 SourceTable 属性中。

`xvar` — x 轴的表变量
字符向量 | 字符串标量 | 数值标量 | 逻辑向量

x 轴的表变量，指定为下列形式之一：

字符向量或字符串标量 - 指示变量名称之一。例如，scatterhistogram(tbl,'Acceleration','Horsepower') 为 x 轴选择名为 'Acceleration' 的变量。
数值标量 - 指示表变量索引。例如，scatterhistogram(tbl,5,3) 为 x 轴选择表中的第五个变量。
逻辑向量 - 包含一个 true 元素。

与表变量关联的值必须为数值类型或 categorical 类型。

ScatterHistogramChart 对象的 XVariable 属性存储选定变量的名称。

`yvar` — y 轴的表变量
字符向量 | 字符串标量 | 数值标量 | 逻辑向量

y 轴的表变量，指定为下列形式之一：

字符向量或字符串标量 - 指示变量名称之一。例如，scatterhistogram(tbl,'Acceleration','Horsepower') 为 y 轴选择名为 'Horsepower' 的变量。
数值标量 - 指示表变量索引。例如，scatterhistogram(tbl,5,3) 为 y 轴选择表中的第三个变量。
逻辑向量 - 包含一个 true 元素。

与表变量关联的值必须为数值类型或 categorical 类型。

ScatterHistogramChart 对象的 YVariable 属性存储选定变量的名称。

`grpvar` — 用于对数据分组的表变量
字符向量 | 字符串标量 | 数值标量 | 逻辑向量

用于对数据分组的表变量，指定为下列形式之一：

字符向量或字符串标量 - 指示变量名称之一
数值标量 - 指示表变量索引
逻辑向量 - 包含一个 true 元素

与表变量关联的值必须构成一个数值向量、逻辑向量、分类数组、字符串数组或字符向量元胞数组。

grpvar 将 xvar 和 yvar 中的数据拆分为具有唯一性的组。每个组在每个轴上都有默认颜色和独立的直方图。在图例中，scatterhistogram 按照组在 GroupData 中首次出现的顺序显示其组名称。

示例： 'Model_Year'

示例： 2

`xvalues` — x 轴上显示的值
数值向量 | 分类数组

显示在 x 轴上的值，指定为数值向量或分类数组。

ScatterHistogramChart 对象的 XData 属性存储 xvalues 数据。

示例： [0.5 4.3 2.4 5.6 3.4]

示例： categorical({'small','medium','small','large','medium','small'})

`yvalues` — y 轴上显示的值
数值向量 | 分类数组

显示在 y 轴上的值，指定为数值向量或分类数组。

ScatterHistogramChart 对象的 YData 属性存储 yvalues 数据。

示例： [0.5 4.3 2.4 5.6 3.4]

示例： categorical({'small','medium','small','large','medium','small'})

`grpvalues` — 组值
数值向量 | 逻辑向量 | 分类数组 | 字符串数组 | 字符向量元胞数组

散点图和对应的边缘直方图的组值，指定为数值向量、逻辑向量、分类数组、字符串数组或字符向量元胞数组。

grpvalues 将 xvalues 和 yvalues 中的数据拆分为具有唯一性的组。每个组在每个轴上都有默认颜色和独立的直方图。在图例中，scatterhistogram 按照组在 GroupData 中首次出现的顺序显示其组名称。

示例： [1 2 1 3 2 1 3]

示例： categorical({'blue','green','green','blue','green'})

`parent` — 父容器
`Figure` 对象 | `Panel` 对象 | `Tab` 对象 | `TiledChartLayout` 对象 | `GridLayout` 对象

父容器，指定为 Figure、Panel、Tab、TiledChartLayout 或 GridLayout 对象。

名称-值参数

将可选的参数对组指定为 Name1=Value1,...,NameN=ValueN，其中 Name 是参数名称，Value 是对应的值。名称-值参数必须出现在其他参数之后，但参数对组的顺序无关紧要。

在 R2021a 之前，使用逗号分隔每个名称和值，并用引号将 Name 引起来。

示例： scatterhistogram(tbl,xvar,yvar,'GroupVariable',grpvar,'HistogramDisplayStyle','stairs') 将 grpvar 指定为分组变量，并在散点图旁边显示阶梯图。

注意

此处所列的属性只是一部分。有关完整列表，请参阅 ScatterHistogramChart 属性。

`Title` — 图标题
`''` （默认） | 字符向量 | 字符串数组 | 字符向量元胞数组 | 分类数组

图标题，指定为字符向量、字符串数组、字符向量元胞数组或分类数组。默认图没有标题。

要创建一个多行标题，请指定字符串数组或字符向量元胞数组。数组中的每个元素对应一行文本。

如果将标题指定为分类数组，MATLAB^® 将使用数组中的值，而不是类别。

示例： s = scatterhistogram(__,'Title','My Title Text')

示例： s.Title = 'My Title Text'

示例： s.Title = {'My','Title'}

`NumBins` — 直方图 bin 数量
正整数标量 | 正整数列向量 | 正整数矩阵

直方图 bin 数量，指定为正整数标量、2×1 正整数向量或 2×n 正整数矩阵，其中 n 为 GroupData 中的组数。

指定的值	描述
标量	该值是 x 和 y 直方图的 bin 数量。
2×1 向量	第一个值是 x 数据的 bin 数量，第二个值是 y 数据的 bin 数量。
2×n 矩阵	`(1,j)` 值是第 `j` 个组中 x 数据的直方图的 bin 数量。同样，`(2,j)` 值是第 `j` 个组中 y 数据的直方图的 bin 数量。

scatterhistogram 使用 histogram 的 'BinMethod','auto' 名称-值对组参数来确定默认 NumBins 和 BinWidths 值。

您不能更改分类数据的 NumBins。

示例： s = scatterhistogram(__,'NumBins',20)

示例： s.NumBins = [10; 15]

`HistogramDisplayStyle` — 直方图的显示样式
`'stairs'` （默认） | `'bar'` | `'smooth'`

直方图显示样式，指定为下列选项之一。

显示样式	描述
`'stairs'`	显示阶梯图，该图显示直方图的轮廓而不填充条形。
`'bar'`	显示直方条形图。
`'smooth'`	显示通过核密度估计值生成的平滑图。此选项需要 Statistics and Machine Learning Toolbox 许可证。

scatterhistogram 使用 'pdf' 归一化类型来生成直方图。有关详细信息，请参阅 histogram 的 'Normalization' 名称-值对组参数。

示例： s = scatterhistogram(__,'HistogramDisplayStyle','smooth')

示例： s.HistogramDisplayStyle = 'bar'

`LineWidth` — 直方图线宽
正标量 | 正向量

直方图线宽，指定为正标量或正向量，以磅为单位。默认情况下，scatterhistogram 为直方图中的每个线条指定 0.5 的线宽。

当组的总数超过指定的线宽数量时，scatterhistogram 将循环使用指定的线宽。

示例： s = scatterhistogram(__,'LineWidth',0.75)

示例： s.LineWidth = [0.5 0.75 0.5]

`MarkerStyle` — 标记符号
字符向量 | 字符串数组 | 字符向量元胞数组

每个散点图组的标记符号，指定为下列形式之一：

指定标记样式的字符向量
指定一个或多个标记样式的字符串数组或字符向量元胞数组

从这些标记选项中进行选择。

标记	描述	生成的标记
`"o"`	圆圈
`"+"`	加号
`"*"`	星号
`"."`	点
`"x"`	叉号
`"_"`	水平线条
`"\|"`	垂直线条
`"square"`	方形
`"diamond"`	菱形
`"^"`	上三角
`"v"`	下三角
`">"`	右三角
`"<"`	左三角
`"pentagram"`	五角形
`"hexagram"`	六角形
`"none"`	无标记	不适用

默认情况下，scatterhistogram 为散点图中的每个组指定标记符号 'o'。当组的总数超过指定的符号数量时，scatterhistogram 将循环使用指定的符号。

示例： s = scatterhistogram(__,'MarkerStyle','x')

示例： s.MarkerStyle = {'x','o'}

`ScatterPlotLocation` — 散点图的位置
`'SouthWest'` （默认） | `'SouthEast'` | `'NorthEast'` | `'NorthWest'`

散点图的位置，指定为以下选项之一。

位置	描述
`'SouthWest'`	在散点图的右上方绘制直方图。
`'SouthEast'`	在散点图的左上方绘制直方图。
`'NorthEast'`	在散点图的左下方绘制直方图。
`'NorthWest'`	在散点图的右下方绘制直方图。

示例： s = scatterhistogram(__,'ScatterPlotLocation','NorthEast')

示例： s.ScatterPlotLocation = 'SouthEast'

`LegendVisible` — 图例可见性的状态
`'on'` | `'off'`

图例可见性的状态，指定为 'on' 或 'off'。将 LegendVisible 设置为 'on' 会显示图例，设置为 'off' 会隐藏图例。

如果 GroupData 为空 ([]) 或只包含一个组，则 scatterhistogram 不显示图例。否则，scatterhistogram 默认显示图例，除非图例与散点图或边缘直方图重叠。

在图例中，scatterhistogram 按照组在 GroupData 中首次出现的顺序显示其组名称。

示例： s = scatterhistogram(__,'LegendVisible','on')

示例： s.LegendVisible = 'off'

输出参数

`s` — 带直方图的散点图
`ScatterHistogramChart` 对象

ScatterHistogramChart 对象，它是一个独立可视化。创建对象后，使用 s 修改该对象。有关属性列表，请参阅 ScatterHistogramChart 属性。

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