Gramm工具箱教程

Gramm工具箱用于matlab绘图，特别是多组数据之间对比的图，内含线性拟合、95%置信区间绘制等常规统计，就不用再去为编写脚本语句。Gramm包含多种常用图表的examples.m和gramm cheat sheet，仅只用找到自己想绘制的图形，然后将对应examples语句改写即可，方便快捷。

下载

https://github.com/piermorel/gramm

使用

运行examples.m，查看想要绘制的类似图形。

例如我想绘制例子中的第四个子图

找到相应的源代码

从说明文档里知道这个图叫做Repeated trajectories
在examples.m查找Repeated trajectories即可定位到相应代码
%% Methods for visualizing repeated trajectories：

% gramm supports 2D inputs for X and Y data (as 2D array or cell of
% arrays), which is particularly useful for representing repeated
% trajectories. Here for example we generate 50 trajectories, each of
% length 40. The grouping data is then given per trajectory and not per
% data point. Here the color grouping variable is thus given as a 1x50% cellstr.%We generate 50 trajectories of length 40, with 3 groups
N=50;
nx=40;
cval={'A' 'B' 'C'};
cind=randi(3,N,1);
c=cval(cind);
x=linspace(0,3,nx);
y=arrayfun(@(c)sin(x*c)+randn(1,nx)/10+x*randn/5,cind,'UniformOutput',false);clear g
g(1,1)=gramm('x',x,'y',y,'color',c);
g(1,2)=copy(g(1));
g(2,1)=copy(g(1));
g(2,2)=copy(g(1));g(1,1).geom_point();
g(1,1).set_title('geom_point()');g(1,2).geom_line();
g(1,2).set_title('geom_line()');g(2,1).stat_smooth();
g(2,1).set_point_options('base_size',3);
g(2,1).set_title('stat_smooth()');g(2,2).stat_summary();
g(2,2).set_title('stat_summary()');g.set_title('Visualization of repeated trajectories ');figure('Position',[100 100 800 550]);
g.draw();

我们来读一下这段代码（看我的注释）

% gramm supports 2D inputs for X and Y data (as 2D array or cell of
% arrays), which is particularly useful for representing repeated
% trajectories. Here for example we generate 50 trajectories, each of
% length 40. The grouping data is then given per trajectory and not per
% data point. Here the color grouping variable is thus given as a 1x50
% cellstr.
Gramm支持2D的输入数据（可以用2D数组或者cell类型，
任君挑选，从array和cell的区别大家应该能猜到为什么提供两种，
而不是固定一种，对的，就是数据长度或数据类型的原因，
具体大家可以回去看array和cell基础，很多编程语言开头都会讲的），特别是用来表征轨迹的重复性。作者生成了个50次repeated轨迹的数据，数据长40，数据按照每次轨迹来分组，并且制定Color grouping variable是一个1*50的字符串cell类型**在Gramm中，大家要明确group这个概念。grouping data和color grouping variable等
都是很重要的参数（包括其他可以用来group的参数）。大家把握gramm的目的就好，
gramm是为了分组对比而生的（还有其他功能，例如分组完成统计）。这个group会导致
可以绘制多（两）张之间形成对比，也可以在一张图片里按照颜色绘制多条曲线（或其
他形状）**%We generate 50 trajectories of length 40, with 3 groups
N=50;           % 50次轨迹
nx=40;          % number of x的缩写
cval={'A' 'B' 'C'};     % cval，color of value的缩写
cind=randi(3,N,1);      % color of index的缩写， randi是matlab自带函数，作用是产生均匀分布的伪随机整数序列，这里的randi(3,N,1)等同于randi(3,[N,1])，就是要产生一个最大值为3的50*1的均匀分布随机整数数，这里就是1，2，3会随机产生，总共会有50个，大家可以用sum(cind==3)，sum(cind==2)，sum(cind==1)来查看每次运行产生的情况，每次应该都是不一样的。c=cval(cind);  %按照cind的索引取cval的值，那cval有50个值，1，2，3就是代表要取cval第1个值，就是A，以此类推就是B，C，最后把这50个值返回给c
x=linspace(0,3,nx); %linspace是很多语言的内置函数，用来线性的空格，这里是从0到3，中间给40个坑，为什么是3呢？
y=arrayfun(@(c)sin(x*c)+randn(1,nx)/10+x*randn/5,cind,'UniformOutput',false);%内联函数，类似的还有cellfun，structfun等等，跟lamda函数的用法是一样的，
就是一种不需要去申明函数名称的匿名用法，优点是简便，不然得像常规函数
一样去申明。Apply a function to each element of an array，在这里就是说
有个以c为因变量的函数sin(x*c)+randn(1,nx)/10+x*randn/5，其中c的值从cind里取，
每取一个就带到函数里去求函数值，这里cind有50个值，得到的y也就
有50个值(只是这50个值，是由50个cell值组成的，因为函数内的randn(1,nx)产生
的是40个均值为1的正态分布值)；UniformOutput为false，在help arrayfun里的
解释是说结果值可以是cell类型等任意类型，如果这个值是true，返回值只能
是array型，我们跟着作者的步伐走就行，不纠结到底用true还是false，
咱们就用false。
以上，就把2D数据值及其group都准备好了，接下来就是要条用Gramm了clear g    %清除工作空间中的object g
g(1,1)=gramm('x',x,'y',y,'color',c);
g(1,2)=copy(g(1));
g(2,1)=copy(g(1));
g(2,2)=copy(g(1));  %这上面貌似是2*2的矩阵形式来组织整个object gg(1,1).geom_point();  %绘制点图，就是将x，y的值按照2D形式画在图片上，
geom_point()按照group（A B C）来分组显示各组的数据点
g(1,1).set_title('geom_point()');g(1,2).geom_line();  %绘制线图，就是在点图的基础上，把每次trajectory的40个点连起来
g(1,2).set_title('geom_line()');g(2,1).stat_smooth();  %绘制平滑图，在线图的基础上，进行平滑操作
g(2,1).set_point_options('base_size',3);
g(2,1).set_title('stat_smooth()');g(2,2).stat_summary();  %绘制统计图，mean&95% CI，我特地试了下
stat_summary("type","std")，半透明区域很大，见下图
看来标准差跟置信区间差的不是一点点啊。
g(2,2).set_title('stat_summary()');g.set_title('Visualization of repeated trajectories '); %整个g的标题figure('Position',[100 100 800 550]);  %这里指定了屏幕[left bottom width height]，貌似单位应该是inch，不确定
g.draw();  %绘画呈现

绘制自己的图

如文章开头所说，我想单独绘制第4张图。
数据方面跟这个例子里的不一样，我的每次trajectory的数据点个数是不一样的，有的是40个点，有的是38个点，有的是36个点等等，而且这些还是同组内部就存在不同。我的数据会分为4组，pre-sci和4wks，8wks和12wks
，每组里面还分为hip, knee和ankle三组数据，到底怎么样展示才更有显著性呢？

我打算先按照一个时期分三组（hip、knee和ankle）的形式来绘制：

A. 解决每次trajector点数不一样的问题

我有30次的trajectory，我先画Line图，然后把每条line都重采样成（那个时期，例如pre-sci一次可能要48个点）最大值，重采样的函数resample，写个简单循环就能完成30次的数据都统一长度，而且这种拉伸数据对于步态数据是合理的。

B. 编程
在组织好原始数据之后，可以确定
N = 30；
nx = 65；
cval={‘Hip’ ‘Knee’ ‘Ankle’};
cind=repmat(cval,1,N);

x=linspace(0,3,nx);

Y = y’; %因为我的数据是列排布，源程序是行排布，按照源程序走

clear g
g = gramm(‘x’,x,‘y’,Y,‘color’,cind);
g.stat_summary();

g.set_title('12 wks '); %整个g的标题

figure(‘Position’,[100 100 800 550]);
g.draw();

得到：

C 改进
存在的问题：

我想要的是上中下三条分开的曲线
曲线没有平滑，显得实验次数过少，要么增实验trial，要么就平滑，我选择平滑

针对上面两个问题，改进方法如下：
上中下排列
仿照Grouping option in gramm得第（3，1）个图添加g.facet_grid(cind,[]) %按cind里的group行排列画布
平滑
g.state_summary(‘type’, ‘fitnormalci’)

Enjoy it!

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我们来读一下这段代码（看我的注释）

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