Создайте график рассеивания с крайними гистограммами из таблицы данных для медицинских пациентов.

Загрузите набор данных patients и составьте таблицу от подмножества переменных, загруженных в рабочую область. Затем создайте поля точек график гистограммы, сравнивающий значения Height со значениями Weight.

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

Используя набор данных patients, создайте график рассеивания с крайними гистограммами и задайте табличную переменную, чтобы использовать для группировки данных.

Загрузите набор данных patients и создайте поля точек график гистограммы от данных. Сравните Systolic пациентов и значения Diastolic. Сгруппируйте данные согласно состоянию курильщика пациентов путем установки аргумента в виде пар "имя-значение" 'GroupVariable' 'Smoker'.

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

Используйте график рассеивания с крайними гистограммами, чтобы визуализировать категориальные и числовые медицинские данные.

Загрузите набор данных patients и преобразуйте данные Smoker в категориальный массив. Затем создайте поля точек график гистограммы, который сравнивает значения Age пациентов с их состоянием курильщика. Получившийся график рассеивания содержит перекрывающиеся точки данных. Однако крайняя гистограмма оси Y указывает, что существует намного больше некурящих, чем курильщики в наборе данных.

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

Создайте график рассеивания с крайними гистограммами с помощью массивов данных обуви. Сгруппируйте данные согласно цвету обуви и настройте свойства поля точек графика гистограммы.

Создайте массивы данных. Затем создайте поля точек график гистограммы, чтобы визуализировать данные. Используйте пользовательские метки вдоль оси X и оси Y, чтобы задать имена переменных первых двух входных параметров. Можно задать заголовок, подписи по осям и заголовок легенды путем установки свойств объекта ScatterHistogramChart.

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';

Измените цвета в поля точек графике гистограммы, чтобы совпадать с метками группы. Измените ширины интервала гистограммы, чтобы быть тем же самым для всех групп.

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

Создайте график рассеивания с крайними гистограммами. Задайте количество интервалов и ширины строки гистограмм, местоположение графика рассеивания и видимость легенды.

Загрузите набор данных patients и создайте поля точек график гистограммы от данных. Сравните Diastolic пациентов и значения Systolic, и сгруппируйте данные согласно значениям SelfAssessedHealthStatus пациентов. Настройте гистограммы путем определения опций LineWidth и NumBins. Поместите график рассеивания в местоположение 'NorthEast' фигуры при помощи опции ScatterPlotLocation. Гарантируйте, что легенда видима путем определения опции LegendVisible как 'on'.

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

Создайте график рассеивания с плотностью ядра крайние гистограммы. Этот пример требует Статистики и Машинного обучения лицензия Toolbox™.

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