Создайте график координат параллели из таблицы медицинских данных о пациентах.

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

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

p = 
  ParallelCoordinatesPlot with properties:

            SourceTable: [100x3 table]
    CoordinateVariables: {'Diastolic'  'Smoker'  'Systolic'}
          GroupVariable: ''

  Show all properties

По умолчанию программное обеспечение случайным образом дрожит сюжетные линии так, чтобы они вряд ли перекрылись отлично вдоль координатных линеек. Это дрожание особенно полезно для визуализации категориальных данных, потому что это позволяет вам различать сюжетные линии более легко. Например, наблюдайте сюжетные линии вдоль Smoker координатная линейка; сюжетные линии не являются сбросом ни с одним true или false отметки деления.

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

p.Jitter = 0;

Создайте график координат параллели из таблицы данных о цунами. Задайте табличные переменные, чтобы отобразиться и их порядок и сгруппировать линии 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 'CoordinateVariables' аргумент пары "имя-значение". К случаям группы согласно их валидности, набор 'GroupVariable' аргумент пары "имя-значение" 'Validity'. Линии в графике соответствуют отдельным случаям цунами. График показывает, что большинство случаев в наборе данных, которые имеют Validity значение 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 линии в графике с помощью сгруппированных значений.

Загрузите patients набор данных, и создает матрицу из Ageвысота, и Weight значения. Создайте график координат параллели с помощью матричных данных. Пометьте координатные переменные в графике. Линии в графике соответствуют отдельным пациентам.

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

p = 
  ParallelCoordinatesPlot with properties:

              Data: [100x3 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 границы интервала, таким образом, что они включают минимальный и максимальный Height значения.

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 groupHeight значения, чтобы сгруппировать линии в параллели координируют график. График показывает тот short пациенты склонны взвешивать меньше, чем tall пациенты.

p.GroupData = groupHeight;

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

Загрузите patients набор данных, и создает 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 'CoordinateData' аргумент пары "имя-значение". Пациенты группы согласно их состоянию курильщика путем передачи Smoker значения к 'GroupData' аргумент пары "имя-значение". Линии 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: [100x3 double]
    CoordinateData: [1 3]
         GroupData: [100x1 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: [100x3 double]
    CoordinateData: [2 3]
         GroupData: {100x1 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 это указывает сколько времени каждое продлившееся отключение электроэнергии. Преобразуйте OutageDuration к номеру дней каждое продлившееся отключение электроэнергии. Добавьте новую переменную в outages таблица и вызов это OutageDays.

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

Создайте график координат параллели с помощью Loss, Customers, и OutageDays переменные. Поскольку координатные переменные являются числовыми, отображают значения в графике как z-баллы, без любого дрожания, с помощью 'DataNormalization' и 'Jitter' аргументы в виде пар имя-значение.

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

OutageDays переменная содержит одно значение, которое является больше чем 30 стандартными отклонениями от среднего OutageDays значение 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 линии в графике.

Найдите строки в outages таблица, которые имеют идентифицированный экстремальный OutageDays значения. Заметьте, что RestorationTime значения 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 линии 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 к categorical переменная, задайте новый порядок событий и используйте reordercats функция, чтобы создать новую переменную под названием orderCause. Затем замените исходный Cause переменная с новым orderCause переменная 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 Cause переменная содержит больше чем семь категорий, у некоторых групп есть то же самое, раскрашивают график. Присвойте разные цвета каждой группе путем изменения Color свойство p.

p.Color = parula(10);