使用‘plotmatrix’命令,绘制未经美化的散点矩阵图。 % S - 散点图的图形线条对象 % AX - 每个子坐标区的坐标区对象 % BigAx - 容纳子坐标区的主坐标区的坐标区对象 % H - 直方图的直方图对象 % HAx - 不可见的直方图坐标区的坐标区对象 [S,AX,BigAx,H,HAx] = plotmatrix(X); hTitle = title(...
plotmatrix(X,Y)plotmatrix(X)plotmatrix(___,LineSpec)[S,AX,BigAx,H,HAx]=plotmatrix(___) plotmatrix(X,Y) 创建一个子坐标区矩阵,包含了由 X 的各列相对 Y 的各列数据组成的散点图。如果 X 是 p×n 且 Y 是 p×m,则 plotmatrix 生成一个 n×m 子坐标区矩阵。 除了用 X 对应列中数据的...
Create a line plot of both sets of data. Get x = linspace(-2*pi,2*pi); y1 = sin(x); y2 = cos(x); figure plot(x,y1,x,y2) Create Line Plot From Matrix Copy Code Copy Command Define Y as the 4-by-4 matrix returned by the magic function. Get Y = magic(4) Y = ...
function matrixplot(data,varargin)% 根据实值矩阵绘制⾊块图，⽤丰富的颜⾊和形状形象的展⽰矩阵元素值的⼤⼩。% % matrixplot(data) 绘制矩阵⾊块图，data为实值矩阵，每⼀个元素对应⼀个⾊块，⾊ % 块颜⾊由元素值⼤⼩决定。% % matrixplot(data, 'PARAM1',val1, ...
1.5 Plotting 2D functions: 1.6 Plotting 2D functions: 2.1 3D-plotting data in a matrix 2.2 3D-plotting data as xyz triplets 2.3 Plotting 3D functions: 2.4 Plotting 3D functions: 2.1 3D-plotting data in a matrix 首先,使用 peak 函数生成3维数据 ...
plotmatrix(X,Y)creates a matrix of subaxes containing scatter plots of the columns ofXagainst the columns ofY. IfXisp-by-nandYisp-by-m, thenplotmatrixproduces ann-by-mmatrix of subaxes. example plotmatrix(X)is the same asplotmatrix(X,X)except that the subaxes along the diagonal are re...
title('plotmatrix(X,Y)'); 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 %% ===绘制区域图=== %区域图特点是:在图上绘制多条曲线时,每条曲线(除第一条外)都是把“前”条曲线作基线,再取值绘制而成。因此,该指令所画的图形,能醒目地反映各因素对最终结果的贡献份额。 figure; x=1:2:9;%...
MatLab(Matrix Laboratory),一种以矩阵计算为基础的交互式程序语言,专门针对科学,工程计算以及绘图的需求。函数众多。 常用命令 Esc恢复命令输入的空白状态 上下键:调出上一行下一行命令 exit/quit退出并关闭Matlab figure/figure(2) logo显示MatLab的Logo clc清屏 ...
% xi - x coordenates for zi matrix % yi - y coordenates for zi matrix % zi - unfiltered data densities at (xi,yi) % zif - filtered data densities at (xi,yi) % [c,h] = contour matrix C as described in % CONTOURC and a handle H to a contourgroup object ...
heatmap(corrMatrix, 'Colormap', 'jet', 'ColorLimits', [-1, 1]); % 使用jet颜色映射,并设置颜色范围为-1到1 通过这段代码,我们可以将相关矩阵可视化为一个热图,并且使用颜色渐变来指示相关值的强度。这样,我们可以更直观地理解数据之间的关系,并且可以快速发现相关性较强的数据。