Создайте график координат параллели из таблицы медицинских данных о пациентах.

Загрузите набор данных patients и составьте таблицу от подмножества переменных, загруженных в рабочую область. Создайте график координат параллели с помощью таблицы. Строки в графике соответствуют отдельным пациентам. Используйте график наблюдать тренды в данных. Например, график показывает, что курильщики склонны иметь более высокие значения кровяного давления (и диастолический и систолический).

load patients
tbl = table(Diastolic,Smoker,Systolic);
p = parallelplot(tbl)

p = 
  ParallelCoordinatesPlot with properties:

            SourceTable: [100×3 table]
    CoordinateVariables: {'Diastolic'  'Smoker'  'Systolic'}
          GroupVariable: ''

  Show all properties

По умолчанию программное обеспечение случайным образом дрожит сюжетные линии так, чтобы они вряд ли наложились отлично вдоль координатных линеек. Это дрожание особенно полезно для визуализации категориальных данных, потому что это позволяет вам различать сюжетные линии более легко. Например, заметьте, что сюжетные линии вдоль Smoker координируют линейку; сюжетные линии не являются сбросом или с true или с отметками деления false.

Чтобы отключить дрожание по умолчанию, установите свойство Jitter на 0.

p.Jitter = 0;

Создайте график координат параллели из таблицы данных о цунами. Задайте табличные переменные, чтобы отобразиться и их порядок и сгруппировать строки в графике согласно одной из переменных.

Считайте данные о цунами в рабочую область как таблица.

tsunamis = readtable('tsunamis.xlsx');

Создайте график координат параллели с помощью подмножества переменных в таблице. Во-первых, увеличьте размер окна рисунка, чтобы предотвратить переполнение в графике. Затем чтобы задать переменные и их порядок, используйте аргумент пары "имя-значение" 'CoordinateVariables'. К случаям группы согласно их валидности, набор аргумент пары "имя-значение" 'GroupVariable' 'Validity'. Строки в графике соответствуют отдельным случаям цунами. График показывает, что большинство случаев в наборе данных, которые имеют значение Validity, рассматривается определенными цунами.

figure('Units','normalized','Position',[0.3 0.3 0.45 0.4])
coordvars = {'Year','Validity','Cause','Country'};
p = parallelplot(tsunamis,'CoordinateVariables',coordvars,'GroupVariable','Validity');

Создайте график координат параллели из матрицы, содержащей медицинские данные о пациентах. Интервал значения в одном из столбцов в матрице и группа строки в графике с помощью сгруппированных значений.

Загрузите набор данных patients и создайте матрицу из Age, Height и значений Weight. Создайте график координат параллели с помощью матричных данных. Маркируйте координатные переменные в графике. Строки в графике соответствуют отдельным пациентам.

load patients
X = [Age Height Weight];
p = parallelplot(X)

p = 
  ParallelCoordinatesPlot with properties:

              Data: [100×3 double]
    CoordinateData: [1 2 3]
         GroupData: []

  Show all properties

p.CoordinateTickLabels = {'Age (years)','Height (inches)','Weight (pounds)'};

Создайте новую категориальную переменную что группы каждый пациент в одну из трех категорий: short, average или tall. Установите ребра интервала, таким образом, что они включают минимальные и максимальные значения Height.

min(Height)

ans = 60

max(Height)

ans = 72

binEdges = [60 64 68 72];
bins = {'short','average','tall'};
groupHeight = discretize(Height,binEdges,'categorical',bins);

Теперь используйте значения groupHeight, чтобы сгруппировать строки в параллельном графике координат. График показывает, что пациенты short склонны взвешивать меньше, чем пациенты tall.

p.GroupData = groupHeight;

Создайте параллельные графики координат из матрицы, содержащей медицинские данные о пациентах. Для каждого графика задайте столбцы матрицы, чтобы отобразить, и сгруппировать строки в графике согласно отдельной переменной.

Загрузите набор данных patients и создайте матрицу из некоторых переменных, загруженных в рабочую область.

load patients
X = [Age Height Weight];

Создайте график координат параллели с помощью подмножества столбцов в матричном X. Чтобы задать столбцы и их порядок, используйте аргумент пары "имя-значение" 'CoordinateData'. Пациенты группы согласно их состоянию курильщика путем передачи значений Smoker аргументу пары "имя-значение" 'GroupData'. Строки в графике соответствуют отдельным пациентам. График показывает, что никакое ясное отношение не существует между состоянием курильщика и или возраст или вес.

coorddata = [1 3];
p = parallelplot(X,'CoordinateData',coorddata,'GroupData',Smoker)

p = 
  ParallelCoordinatesPlot with properties:

              Data: [100×3 double]
    CoordinateData: [1 3]
         GroupData: [100×1 logical]

  Show all properties

p.CoordinateTickLabels = {'Age','Weight'};

Создайте другой параллельный график координат с помощью различного подмножества столбцов в X. Сгруппируйте пациентов согласно их полу. График показывает, что мужчины более высоки и взвешивают больше, чем женщины.

coorddata2 = [2 3];
p2 = parallelplot(X,'CoordinateData',coorddata2,'GroupData',Gender)

p2 = 
  ParallelCoordinatesPlot with properties:

              Data: [100×3 double]
    CoordinateData: [2 3]
         GroupData: {100×1 cell}

  Show all properties

p2.CoordinateTickLabels = {'Height','Weight'};

Создайте график координат параллели из таблицы данных об отключении электроэнергии. Измените метод нормализации для числовых координатных переменных.

Считайте данные об отключении электроэнергии в рабочую область как таблица. Отобразите первые несколько строк таблицы.

outages = readtable('outages.csv');
head(outages)

ans=8×6 table
      Region          OutageTime        Loss     Customers     RestorationTime           Cause      
    ___________    ________________    ______    __________    ________________    _________________

    'SouthWest'    2002-02-01 12:18    458.98    1.8202e+06    2002-02-07 16:50    'winter storm'   
    'SouthEast'    2003-01-23 00:49    530.14    2.1204e+05                 NaT    'winter storm'   
    'SouthEast'    2003-02-07 21:15     289.4    1.4294e+05    2003-02-17 08:14    'winter storm'   
    'West'         2004-04-06 05:44    434.81    3.4037e+05    2004-04-06 06:10    'equipment fault'
    'MidWest'      2002-03-16 06:18    186.44    2.1275e+05    2002-03-18 23:23    'severe storm'   
    'West'         2003-06-18 02:49         0             0    2003-06-18 10:54    'attack'         
    'West'         2004-06-20 14:39    231.29           NaN    2004-06-20 19:16    'equipment fault'
    'West'         2002-06-06 19:28    311.86           NaN    2002-06-07 00:51    'equipment fault'

Создайте новую переменную под названием OutageDuration, который указывает сколько времени каждое продлившееся отключение электроэнергии. Преобразуйте OutageDuration в номер дней каждое продлившееся отключение электроэнергии. Добавьте новую переменную в таблицу outages и вызовите его OutageDays.

OutageDuration = outages.RestorationTime - outages.OutageTime;
outages.OutageDays = days(OutageDuration);

Создайте график координат параллели с помощью Loss, Customers и переменных OutageDays. Поскольку координатные переменные являются числовыми, отображают значения в графике как z-очки, без любого дрожания, с помощью аргументов пары "имя-значение" 'DataNormalization' и 'Jitter'.

coordvars = {'Loss','Customers','OutageDays'};
p = parallelplot(outages,'CoordinateVariables',coordvars,'DataNormalization','zscore','Jitter',0);

Переменная OutageDays содержит одно значение, которое является больше чем 30 стандартными отклонениями от среднего значение OutageDays и другое значение, которое является больше чем 10 стандартными отклонениями от среднего. Наведите на значения в графике отобразить всплывающие подсказки. Каждая всплывающая подсказка указывает на строку в таблице, соответствующей строке в графике.

Найдите строки в таблице outages, которые имеют идентифицированные экстремальные значения OutageDays. Заметьте, что значения RestorationTime для этих двух отключений электроэнергии подозрительны.

outliers = outages([1011 269],:)

outliers=2×7 table
      Region          OutageTime        Loss     Customers     RestorationTime           Cause           OutageDays
    ___________    ________________    ______    __________    ________________    __________________    __________

    'NorthEast'    2009-08-20 02:46       NaN    1.7355e+05    2042-09-18 23:31    'severe storm'           12083  
    'MidWest'      2008-02-07 06:18    2378.7             0    2019-08-14 16:16    'energy emergency'      4206.4  

Создайте график координат параллели. Переупорядочьте категории одной из координатных переменных.

Считайте данные на отключениях электроэнергии в рабочую область как таблица.

outages = readtable('outages.csv');

Создайте график координат параллели с помощью подмножества столбцов в таблице. Сгруппируйте строки в графике согласно событию, которое вызвало отключение электроэнергии.

coordvars = [1 3 4 6];
p = parallelplot(outages,'CoordinateVariables',coordvars,'GroupVariable','Cause');

Измените порядок событий в Cause путем обновления исходной таблицы. Во-первых, преобразуйте Cause в переменную categorical, задайте новый порядок событий и используйте функцию reordercats, чтобы создать новую переменную под названием orderCause. Затем замените исходную переменную Cause на новую переменную orderCause в исходной таблице графика.

categoricalCause = categorical(p.SourceTable.Cause);
newOrder = {'attack','earthquake','energy emergency','equipment fault', ...
    'fire','severe storm','thunder storm','wind','winter storm','unknown'};
orderCause = reordercats(categoricalCause,newOrder);
p.SourceTable.Cause = orderCause;

Поскольку переменная Cause содержит больше чем семь категорий, у некоторых групп есть то же самое, раскрашивают график. Присвойте разные цвета каждой группе путем изменения свойства Color p.

p.Color = parula(10);