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

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

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

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

Загрузите patients набор данных и создает поля точек график гистограммы из данных. Сравните Systolic пациентов и Diastolic значения. Сгруппируйте данные согласно состоянию курильщика пациентов путем установки 'GroupVariable' аргумент пары "имя-значение" '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 patients набор данных, и преобразует Smoker данные к категориальному массиву. Затем создайте поля точек график гистограммы, который сравнивает Age пациентов значения к их состоянию 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 об 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 ScatterHistogramChart объект.

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 линии гистограмм, местоположение графика рассеивания и видимость легенды.

Загрузите patients набор данных и создает поля точек график гистограммы из данных. Сравните Diastolic пациентов и Systolic значения и группа данные согласно SelfAssessedHealthStatus пациентов значения. Настройте гистограммы путем определения NumBins и LineWidth опции. Поместите график рассеивания в 'NorthEast' местоположение фигуры при помощи ScatterPlotLocation опция. Гарантируйте, что легенда отображается путем определения LegendVisible опция 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 крайними гистограммами. Сгруппируйте данные при помощи комбинации двух различных переменных.

Загрузите patients набор данных. Объедините Smoker и Gender данные, чтобы создать новую переменную. Создайте поля точек график гистограммы, который сравнивает Diastolic и Systolic значения пациентов. Используйте новую переменную SmokerGender сгруппировать данные в поля точек графике гистограммы.

load patients
[idx,genderStatus,smokerStatus] = findgroups(string(Gender),string(Smoker));
SmokerGender = strcat(genderStatus(idx),"-",smokerStatus(idx));
s = scatterhistogram(Diastolic,Systolic,'GroupData',SmokerGender,'LegendVisible','on');
xlabel('Diastolic')
ylabel('Systolic')

Создайте график рассеивания с плотностью ядра крайние гистограммы. Этот пример требует лицензии Statistics and Machine Learning Toolbox™.

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