BarCenters, BarWidths
Положение панелей
Блокноты MuPAD® будут демонтированы в будущем релизе. Используйте live скрипты MATLAB® вместо этого.
Live скрипты MATLAB поддерживают большую часть функциональности MuPAD, хотя существуют некоторые различия. Для получения дополнительной информации смотрите, Преобразуют Notebook MuPAD в Live скрипты MATLAB.
Сводные данные значения
BarCenters, BarWidths | Дополнительный | Список арифметических выражений |
Графические примитивы
| Объекты | Значения по умолчанию |
|---|---|
plot::Bars2d |
|
Описание
BarCenters и BarWidths управляйте горизонтальными центральными положениями и ширинами панелей в 2D столбиковых диаграммах Типа plot::Bars2d.
График типа plot::Bars2d подачи для визуализации и сравнения выборок дискретных данных 2D столбиковой диаграммой.
Значения данных задают вертикальные координаты панелей. Положением вдоль горизонтальной оси и горизонтальной ширины панелей управляют атрибуты BarCenters и BarWidths.
Значение атрибута BarCenters может быть список [x 1, x 2, …] численных значений или выражений параметра анимации. Эти значения задают горизонтальные координаты центров панели.
Если несколько выборок данных должны быть отображены одновременно, значение BarCenters может быть список списков [[x 11, x 12, …], [x 21, x 22, …], …], где x ij является центральным положением панели, указывающей на j-th точка данных в i-th выборка.
Если длина списка в BarCenters атрибут меньше, чем количество данных в соответствующей выборке, центральные значения выбраны автоматически для избыточных элементов данных.
Если длина BarCenters список больше, чем количество соответствующих элементов данных, избыточные центральные значения проигнорированы.
Установка BarCenters = [x1], первая панель сосредоточена в x = x1, в то время как стандартное расстояние между панелями сохранено. Таким образом, BarCenters = [x1] позволяет переключать целую столбиковую диаграмму вдоль горизонтальной оси.
Значение атрибута BarWidths может быть численное значение или выражение параметра анимации. Это устанавливает горизонтальную ширину всех панелей.
В качестве альтернативы это может быть список значений [w 1, w 2, …] позволяющий задавать differents ширины панелей. Если несколько выборок данных заданы, каждая выборка данных использует тот же список BarWidths значения.
В качестве альтернативы значение BarWidths может быть список списков [[w 11, w 12, …], [w 21, w 22, …], …], где w ij является горизонтальной шириной панели, указывающей на j-th точка данных в i-th выборка.
Если длина списка в BarWidths атрибут меньше, чем количество данных в соответствующей выборке, значения ширины выбраны автоматически для избыточных элементов данных.
Если длина BarWidths список больше, чем количество соответствующих элементов данных, избыточные значения ширины проигнорированы.
BarWidths атрибут только оказывает влияние в сочетании с BarStyle (по умолчанию) = Boxes.
Если атрибут DrawMode = Horizontal установлен в plot::Bars2d объект, панели чертятся слева направо вместо этого от нижней части до верхней части.
В этом случае, атрибуты BarCenters и BarWidths обратитесь к вертикальным координатам панелей.
Примеры
Пример 1
Мы отображаем некоторые дискретные значения как столбиковую диаграмму:
data := [binomial(10, j) $ j = 0..10]: plot(plot::Bars2d(data, BarCenters = [j $ j = 0..10])):
Мы уменьшаем ширины панелей:
plot(plot::Bars2d(data, BarCenters = [j $ j = 0..10],
BarWidths = 0.6)):
delete data:
Пример 2
Для больших значений n и маленьких значений p, биномиальное распределение stats::binomialPF(n, p) аппроксимирован распределением Пуассона stats::poissonPF(n*p). Мы демонстрируем этот факт путем графического вывода значений вероятности этих распределений в одной столбиковой диаграмме:
n := 100: p:= 0.1:
data1 := [stats::binomialPF(n, p)(j) $ j = 0..20]:
data2 := [stats::poissonPF(n*p)(j) $ j = 0..20]:
plot(plot::Bars2d([data1, data2],
BarCenters = [[j $ j = 0..20], [j + 0.4 $ j = 0..20]],
BarWidths = 0.4)):
Приближение лучше для больших значений n. Мы уменьшаем p соответственно, чтобы иметь то же значение n p как в предыдущем графике:
n := 500: p:= 0.02:
data1 := [stats::binomialPF(n, p)(j) $ j = 0..20]:
data2 := [stats::poissonPF(n*p)(j) $ j = 0..20]:
plot(plot::Bars2d([data1, data2],
BarCenters = [[j $ j = 0..20], [j + 0.4 $ j = 0..20]],
BarWidths = 0.4)):
delete n, p, data1, data2: