MATLAB 绘制分组矩阵图

效果展示：

工具函数放在最后 ! ! ! !

基本使用

例如随机生成一组分组数据，在最后两行调用pairplot函数:

% 随机生成数据
pntSet1=mvnrnd([0,20,0,10],eye(4),50);
pntSet2=mvnrnd([10,5,15,0],eye(4).*.5,50);
pntSet3=mvnrnd([10,15,0,0],eye(4).*[1,1,2,1],50);
% 分组
pntSet=[pntSet1;pntSet2;pntSet3];
group=[ones(50,1)*1;ones(50,1)*2;ones(50,1)*3];
% 绘图
pp=pairplot(pntSet,group);
pp=pp.draw();

为了绘图更加好看，后面使用fisher.mat中的数据绘图，该数据第一列即为分组情况：(该数据集已放入压缩包，请回复文末关键词获取)

% 导入数据
load Fisher.mat
group=Fisher(:,1);
pntSet=Fisher(:,2:end);
% 绘图
pp=pairplot(pntSet,group);
pp=pp.draw();

属性设置方式

各个属性在构造时候使用以及在后期设置属性效果相同，即以下两种设置方式效果完全一致：

设置对角线图像格式(构造时设置)

pp=pairplot(pntSet,group,'EType','area');
pp=pp.draw();

设置对角线图像格式(属性设置)

pp=pairplot(pntSet,group);
pp.EType='area';
pp=pp.draw();

设置颜色

pp=pairplot(pntSet,group);
pp.colorList=[119,69,133;56,108,155;33,160,122]./255;
pp=pp.draw();

主要属性

UType、LType 上三角绘图格式、下三角绘图格式，支持格式有：‘plot’(默认) \ ‘scatter’
EType 对角线绘图格式，支持格式有：‘hist’(默认) \ ‘line’ \ ‘area’ \ ‘histcdf’ \ ‘linecdf’
Label 标签名称，字符串元胞数组格式
colorList 颜色列表，Kx3大小RGB数值矩阵，数值0~1范围

主要方法

setFewTick() 减少刻度，即仅保留左下角坐标区的刻度
tightAxes() 减少子图空隙
setLabelSize(fontSize) 设置标签大小
setLineWidth(lineWidth) 设置轴粗细
setFontName(fontName) 设置字体
setBox(state) 设置框状态(on\off)
setGrid(state) 设置网格状态(on\off)

举个实例：

load Fisher.mat
group=Fisher(:,1);
pntSet=Fisher(:,2:end);fig=gcf;
fig.Position=[100,100,850,600];pp=pairplot(pntSet,group,'UType','scatter');
pp.Label={'PW', 'PL', 'SW', 'SL'};% 设置标签
pp.verMatlab=2020;% 设置为老版本axes格式
pp=pp.draw();     % 绘图pp.setFewTick(); % 减少刻度标签数量
pp.setBox('on'); % 开启框
pp.setGrid('on');% 开启网格
pp.setFontName('Cambria');% 更改字体，Cambria只支持英文
pp.setLabelSize(14);      % 更改标签文字大小
pp.tightAxes();           % 减少子图空隙

与坐标区域修饰器联动

绘制出的对象可做很多更细致的修饰，各个坐标区域以obj.axMat{i,j}的形式存储，而各个图形对象以obj.gpMat{i,j}.gobj{k}的形式存储。

我们使用这篇推送用到的修饰器：MATLAB | 一行代码让你的绘图背景变得逼格满满

需要注意的是，为了适应版本，对于R2021a之前的版本，本工具使用subplot创建的坐标区域父类为Figure，而对于R2021a及之后的版本，本工具使用nexttile创建的坐标区域并不直接以Figure作为父类，而是有TiledChartLayout这个中间父类，而修饰器并不会的ui中间父类进行修饰，因而如果版本比较新，则需要设置该工具的隐藏属性：verMatlab属性以下给出实例：

load Fisher.mat
group=Fisher(:,1);
pntSet=Fisher(:,2:end);pp=pairplot(pntSet,group);
pp.Label={'PW', 'PL', 'SW', 'SL'};% 设置标签
pp.verMatlab=2020;% 设置为老版本axes格式
pp=pp.draw();     % 绘图pp.setFewTick(); % 减少刻度标签数量
pp.setBox('on'); % 开启框
pp.setGrid('on');% 开启网格
pp.setFontName('Cambria');% 更改字体，Cambria只支持英文
pp.setLabelSize(14);      % 更改标签文字大小
% pp.tightAxes();           % 减少子图空隙% 循环调用prettyAxes修饰
for i=1:pp.N
for j=1:pp.N
ax=pp.axMat{i,j};
prettyAxes(ax).dark2()
end
end

另外，由于特殊的函数绘制方式，目前只支持’gbase’ \ ‘gbase2’ \ ‘ggray’ \ ‘ggray2’ \ ‘dark’ \ ‘dark2’ 格式的风格修饰：

工具完整类

classdef pairplot
% @author : slandarer
% 公众号  : slandarer随笔
% 知乎    : hikari
%
% 使用实例：
% ==========================================================
% 实例1：
% ----------------------------------------------------------
% % 随机生成数据
% pntSet1=mvnrnd([0,20,0,10],eye(4),50);
% pntSet2=mvnrnd([10,5,15,0],eye(4).*.5,50);
% pntSet3=mvnrnd([10,15,0,0],eye(4).*[1,1,2,1],50);
% % 分组
% pntSet=[pntSet1;pntSet2;pntSet3];
% group=[ones(50,1)*1;ones(50,1)*2;ones(50,1)*3];
% % 绘图
% pp=pairplot(pntSet,group);
% pp=pp.draw();     % 绘图
% ==========================================================
% 实例2：
% ----------------------------------------------------------
% % 随机生成数据
% pntSet1=mvnrnd([0,20,0,10],eye(4),50);
% pntSet2=mvnrnd([10,5,15,0],eye(4).*.5,50);
% pntSet3=mvnrnd([10,15,0,0],eye(4).*[1,1,2,1],50);
% % 分组
% pntSet=[pntSet1;pntSet2;pntSet3];
% group=[ones(50,1)*1;ones(50,1)*2;ones(50,1)*3];
% % 绘图
% pp=pairplot(pntSet,group);
% pp.Label={'PW', 'PL', 'SW', 'SL'};% 设置标签
% pp.verMatlab=2020;% 设置为老版本axes格式
% pp=pp.draw();     % 绘图
%
% pp.setFewTick(); % 减少刻度标签数量
% pp.setBox('on'); % 开启框
% pp.setGrid('on');% 开启网格
% pp.setFontName('Cambria');% 更改字体，Cambria只支持英文
% pp.setLabelSize(14);      % 更改标签文字大小
% pp.tightAxes();           % 减少子图空隙
% ==========================================================
% 实例3：
% ----------------------------------------------------------
% % 导入数据
% load Fisher.mat
% group=Fisher(:,1);
% pntSet=Fisher(:,2:end);
% % 绘图
% pp=pairplot(pntSet,group);
% pp=pp.draw();     % 绘图properties% 其他输入属性名称列表arginList={'Label','colorList','UType','LType','EType'}% -----------------------------------------------------------------pntSet   % MxN矩阵           | 数据集：m为点数，n为维数group    % Mx1矩阵或元胞数组 | 分类情况Label={};      % 1xN元胞数组 | 各维度名称colorList=[];      % Kx3矩阵 | 各类颜色UType='plot';      % 字符串  | 矩阵图上三角绘图格式'plot'\'scatter'LType='plot';      % 字符串  | 矩阵图下三角绘图格式'plot'\'scatter'EType='hist'       % 字符串  | 矩阵图对角线绘图格式'hist'\'line'\'area'% \'histcdf'\'linecdf'% -----------------------------------------------------------------axMat     % NxN坐标区域矩阵  | 若版本为R2021a及之后版本% | 使用tiledlayout函数创建坐标区域% | 否则使用subplot函数创建坐标区域gpMat     % (NxN).(Kx1)图形对象结构体% -----------------------------------------------------------------verMatlab % MATLAB 版本: R2021a显示为2021,R2021b显示为2021.5M,N,K     % 点数、维数、类数groupName % groupName=unique(group)tdl       % tiledlayoutendmethods% 输入点集、分类情况及参数列表function obj=pairplot(pntSet,group,varargin)% 存储点集、分类情况obj.pntSet=pntSet;if nargin<2obj.group=ones(size(obj.pntSet,1),1);elseobj.group=group;end% 获取版本信息tver=version('-release');obj.verMatlab=str2double(tver(1:4))+(abs(tver(5))-abs('a'))/2;% 获取其他信息for i=1:(length(varargin)-1)tid=ismember(obj.arginList,varargin{i});if any(tid)obj.(obj.arginList{tid})=varargin{i+1};endend% 获取M,N,K数据obj.M=size(pntSet,1);obj.N=size(pntSet,2);if ~iscell(group)obj.group=num2cell(num2str(group));endobj.groupName=unique(obj.group);obj.K=length(obj.groupName);% Label初始化if isempty(obj.Label)obj.Label{obj.N}='';for i=1:obj.N,obj.Label{i}=num2str(i);endend% 颜色列表初始化if isempty(obj.colorList)obj.colorList=lines(obj.K);endend% 绘制图像=========================================================function obj=draw(obj)if obj.verMatlab>=2021obj.tdl=tiledlayout(obj.N,obj.N);end% 循环绘图for i=1:obj.Nfor j=1:obj.N% 依据版本创建不同类型子图-----------------------------if obj.verMatlab<2021obj.axMat{i,j}=subplot(obj.N,obj.N,(i-1)*obj.N+j);elseobj.axMat{i,j}=nexttile((i-1)*obj.N+j);endif obj.verMatlab>=2017.5hold(obj.axMat{i,j},'on')elsehold onendif i==obj.N,obj.axMat{i,j}.XLabel.String=obj.Label{j};endif j==1,obj.axMat{i,j}.YLabel.String=obj.Label{i};end% 获取对应数据-----------------------------------------tYData=obj.pntSet(:,i);tXData=obj.pntSet(:,j);bin=linspace(min(tXData),max(tXData),20);% 循环绘制各个类---------------------------------------for k=1:obj.KboolData=ismember(obj.group,obj.groupName{k});ttYData=tYData(boolData);ttXData=tXData(boolData);switch truecase i<j  % 上三角绘图-------------------------switch obj.UTypecase 'plot'obj.gpMat{i,j}.gobj{k}=plot(ttXData,ttYData,'.','Color',obj.colorList(k,:));case 'scatter'obj.gpMat{i,j}.gobj{k}=scatter(ttXData,ttYData,15,'CData',obj.colorList(k,:));endcase i==j % 对角线绘图------------------------- switch obj.ETypecase 'hist' obj.gpMat{i,j}.gobj{k}=histogram(ttYData,bin,'FaceColor',obj.colorList(k,:),'Normalization', 'probability');case 'line'[f,x]=ksdensity(ttYData);obj.gpMat{i,j}.gobj{k}=plot(x,f,'Color',obj.colorList(k,:),'LineWidth',1.5); case 'area'[f,x]=ksdensity(ttYData);obj.gpMat{i,j}.gobj{k}=area(x,f,'FaceColor',obj.colorList(k,:),'FaceAlpha',.9); case 'histcdf'obj.gpMat{i,j}.gobj{k}=histogram(ttYData,bin,'FaceColor',obj.colorList(k,:),'Normalization', 'cdf');case 'linecdf'[f,x]=ecdf(ttYData);obj.gpMat{i,j}.gobj{k}=plot(x,f,'Color',obj.colorList(k,:),'LineWidth',1.5); endcase i>j  % 下角线绘图-------------------------switch obj.LTypecase 'plot'obj.gpMat{i,j}.gobj{k}=plot(ttXData,ttYData,'.','Color',obj.colorList(k,:));case 'scatter'obj.gpMat{i,j}.gobj{k}=scatter(ttXData,ttYData,15,'CData',obj.colorList(k,:));endendendendendfor i=1:obj.Nobj.axMat{i,i}.XLim=obj.axMat{mod(i,obj.N)+1,i}.XLim;endend% 以下为常用坐标区域设置函数=======================================function obj=setFewTick(obj)           % 减少刻度数量for i=1:obj.Nfor j=1:obj.Nif i~=obj.N,obj.axMat{i,j}.XTickLabel='';endif j~=1,obj.axMat{i,j}.YTickLabel='';endendendendfunction tightAxes(obj)                % 减少子图间隙if obj.verMatlab<2021wh=0.78/obj.N;whd=0.88/obj.N;for i=1:obj.Nfor j=1:obj.Nobj.axMat{i,j}.Position=[0.08+(j-1)*whd,0.08+(obj.N-i)*whd,wh,wh];endendelseobj.tdl.TileSpacing='tight';obj.tdl.Padding='compact';endendfunction obj=setLabelSize(obj,fontSize)% 设置标签大小for i=1:obj.Nfor j=1:obj.Nif i==obj.N,obj.axMat{i,j}.XLabel.FontSize=fontSize;endif j==1,obj.axMat{i,j}.YLabel.FontSize=fontSize;endendendendfunction setLineWidth(obj,lineWidth) % 设置轴粗细for i=1:obj.N,for j=1:obj.N,obj.axMat{i,j}.LineWidth=lineWidth;end;endendfunction setFontName(obj,fontName)   % 设置字体for i=1:obj.N,for j=1:obj.N,obj.axMat{i,j}.FontName=fontName;end;endendfunction setBox(obj,state)           % 设置框状态(on\off)for i=1:obj.N,for j=1:obj.N,box(obj.axMat{i,j},state);end;endendfunction setGrid(obj,state)          % 设置网格状态(on\off)for i=1:obj.N,for j=1:obj.N,grid(obj.axMat{i,j},state);end;endendend
end

【链接】：https://pan.baidu.com/s/1OYg6_JcxP_8W603Bwqlj2A?pwd=slan
【提取码】：slan

MATLAB | 如何绘制高端大气的分组矩阵图相关推荐

怎样用迅捷画图绘制高端大气的思维导图
绘制思维导图不仅是在工作中在学习中也有很大的帮助,可以让我们的思路更加的清楚明了,但是有的同事绘制的思维导图不管在外观还是内容都是十分精彩的,那怎样操作才可以制作出高端大气的思维导图呢?下面是分享的操 ...
AUTH权限通用后台管理控制系统、阿里云UI高端大气
基于阿里云的前端UI框架,使用THINKPHP3.2.3开发的通用后台. 目前集成了权限管理和统计管理模块,代码优美,PHP支持PHP5---PHP7,完美高端大气. 开发语言:PHP 操作系统:跨平 ...
word2vector数据集样式_这样做数据可视化驾驶舱，高端大气，一目了然，领导不点赞都难...
2020年了,数据可视化已经不是个新鲜词了,把数据以可视化图表的形式展示并没有多神奇,用Excel等传统的办公工具就可以轻松实现. 以前传统数据分析报告就是ppt里贴图表,再配上分析结论,这种形式的数 ...
json符号解释大全_牛年汪姓男孩高端大气的名字大全
牛年汪姓男孩高端大气的名字大全张桉宁起名分享牛年汪姓男孩高端大气的名字大全:给男孩起名有很多的讲究,需要从多个方面考虑.牛年汪姓男孩如何起一个高端大气的好名字,是家长朋友们都十分重视的.给牛年的汪 ...
织梦高端大气响应式会员中心模板自适应手机端
介绍: 织梦dedecms高端大气响应式会员中心模板自适应手机端 UTF8+GBK 新开发的高端简单大气织梦会员中心,响应式自适应手机端,后台充值功能,可以对接宝等其他的第三方网盘下载地址: ht ...
5 video关掉字幕选项_让PPT字幕滚动起来，一秒高端大气，赶紧码住！
大家好,这里是和秋叶一起学PPT~ 今天小叶偷个懒(希望老板不要看到) 教大家快速制作PPT字幕滚动动画~ 这周接手了一个大项目:制作重要商业合作 PPT.为了让甲方爸爸们满意我处处小心,却在最后一 ...
如何设计出高端大气、有黑科技感的可视化大屏？
只要一提起可视化,很多人第一个想到的,肯定就是火得一塌糊涂的大屏了. 从我身边很多从事可视化的朋友来看,越来越多的公司都将可视化大屏作为企业数据工作展示的"高级手段"和" ...
高端大气通用企业介绍PPT模板-优页文档
模板介绍高端大气通用企业介绍PPT模板-优页文档.一套,企业管理,企业介绍,幻灯片模板,内含蓝色,红色多种配色,扁平化风格设计,动态播放效果,精美实用. 希望下面这份精美的PPT模板能给你带来帮助, ...
这样做数据可视化驾驶舱，高端大气，一目了然，领导不点赞都难
2020年了,数据可视化已经不是个新鲜词了,把数据以可视化图表的形式展示并没有多神奇,用Excel等传统的办公工具就可以轻松实现. 以前传统数据分析报告就是ppt里贴图表,再配上分析结论,这种形式的数 ...

MATLAB | 如何绘制高端大气的分组矩阵图

MATLAB 绘制分组矩阵图

工具函数放在最后 ! ! ! !

工具函数放在最后 ! ! ! !

工具函数放在最后 ! ! ! !

基本使用

属性设置方式

主要属性

主要方法

与坐标区域修饰器联动

工具完整类

MATLAB | 如何绘制高端大气的分组矩阵图相关推荐

最新文章

热门文章