MATLAB 中的二维离散数据图类型

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MATLAB 是一种科学编程语言，提供了多种表达信息的方式。其中之一是 **二维离散数据图**。在 MATLAB 中，我们可以创建几种不同类型的二维离散数据图来以图形方式表示数据和信息。

在本文中，我们将探讨 MATLAB 中不同类型的二维离散数据图，并讨论使用 MATLAB 编程实现它们的方法。因此，让我们从 MATLAB 中二维离散数据图的基本介绍开始。

二维离散数据图简介

在 MATLAB 中，二维离散数据图是以图形方式表示二维信息或数据点的一种方法。它允许绘制 X 和 Y 轴之间数据的图形。顾名思义，它提供了一种绘制由不同的单个数据点组成的离散数据的方法。离散数据图没有数据的连续图形。

二维离散数据图在数据可视化和分析方面具有重要意义。这是因为，它们以图形形式表示数值数据，并允许理解数据中存在的关联和模式。因此，二维离散数据图使数据分析和解释更容易。

二维离散数据图类型

下面列出了一些在 MATLAB 中常用的用于离散数据图形表示的重要二维离散数据图

• **线图** - 它是用于表示离散数据的最基本二维图。它由一系列通过线段连接的数据点组成。

• **散点图** - 也称为 X-Y 散点图。散点图是一种二维图，它将单个数据点表示为标记。

• **条形图** - 条形图使用不同高度或长度的垂直或水平矩形条来表示数据。这种类型的图主要用于比较不同类别的数

• **直方图** - 直方图是另一种在二维空间中表示离散数据的方式。直方图用于通过将其划分为一组箱来表示连续数据的分布。每个箱表示落入其中的数据点的数量。直方图被广泛用于理解数据模式和数据分布中的偏差。

• **帕累托图** - 它是二维离散图的一种类型，使用垂直条表示数据集的值。在这种类型的图中，条按从左到右的降序排列。除了条形之外，它还包含一条曲线，该曲线表示数据值从左到右移动时的累积贡献。

• **茎叶图** - 在这种类型的图中，数据使用带有顶部气泡的直线表示。在此图表中，直数据线称为茎，它从 x 轴开始并到达 y 轴上的数据值。茎叶图是可视化离散数据值的一种有效方法。

• **阶梯图** - 这种类型的图也称为阶梯图。它是一种二维离散数据图，用于将数据值表示为一系列连接的阶梯，形成类似楼梯的结构。这种类型的图主要用于可视化数据的模式并分析突变。

• **热图** - 它是另一种类型的二维离散数据图。热图用于以二维单元格网格的形式表示数据值，其中每个单元格根据其对应的数据值填充颜色。在此图中，单元格的颜色强度表示单元格的值。这种类型的图在图像处理、相关矩阵、地理空间分析等领域都有应用。

因此，这就是关于 MATLAB 中不同类型的二维离散数据图的全部内容。现在让我们借助示例程序了解如何使用 MATLAB 编程创建它们。

示例

% MATLAB code for plotting 2D line graph
% Create a sample data
month = categorical({'Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr'});
sale = [15000, 20000, 30000, 25000];
% Plot the line chart
plot(month, sale);
% Create chart title and axis labels for better readability
title('Line Plot');
xlabel('Month');
ylabel('Sale');

输出

解释

在此 MATLAB 代码中，我们首先将样本数据定义为每月销售额。然后，我们使用“plot”函数创建一个线形图。此外，我们还应用了图表标题和轴标签，以提高图表的可读性。

示例

% MATLAB code for plotting 2D scatter graph
% Create sample data
month = categorical({'Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr'});
sale = [15000, 20000, 30000, 25000];
% Plot the x-y scatter chart
scatter(month, sale);
% Create chart title and axis labels for better readability
title('Scatter Plot');
xlabel('Month');
ylabel('Sale');

输出

解释

在此 MATLAB 代码中，我们使用“scatter”函数创建了一个 x-y 散点图。代码中的其余部分与 MATLAB 程序 (1) 中的类似。

示例

% MATLAB code for plotting 2D bar graph
% Create sample data
month = categorical({'Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr'});
sale = [15000, 20000, 30000, 25000];
% Plot the bar chart
bar(month, sale); 
% Create chat title and axis labels for better readability
title('Bar Plot');
xlabel('Month');
ylabel('Sale');

输出

解释

在此 MATLAB 代码中，我们使用“bar”函数创建了一个条形图。

示例

% MATLAB code for plotting 2D horizontal bar graph
% Create sample data
month = categorical({'Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr'});
sale = [15000, 20000, 30000, 25000];
% Plot the horizontal bar chart
barh(month, sale); 
% Create chat title and axis labels for better readability
title('Horizontal Bar Plot');
xlabel('Sale');
ylabel('Month');

输出

解释

在此 MATLAB 代码中，我们使用“barh”函数创建了一个水平条形图。

示例

% MATLAB code for plotting 2D histogram graph
% Create sample data
age = [15 20 15 17 25 35 25 35 17 15 15 13];
% Plot the histogram chart
histogram(age); 
% Create chat title and axis labels for better readability
title('Histogram Plot');
xlabel('age');
ylabel('Frequency');

输出

解释

在此 MATLAB 代码中，我们首先创建一个年龄数组。然后，我们创建其直方图以显示每个年龄的频率，为此我们使用“histogram”函数。接下来，我们应用图表标题和轴标签，以提高图表的可读性。

示例

% MATLAB code for plotting pareto chart
% Create a sample data
month = categorical({'Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr'});
sale = [15000, 20000, 30000, 25000];
% Plot the pareto chart
pareto(month, sale);
% Apply chart title and axis labels
title('Pareto Plot');
xlabel('Month');
ylabel('Sale');

输出

解释

在此 MATLAB 代码中，我们首先创建样本数据“month”和“sale”。然后，我们使用“pareto”函数创建其帕累托图。接下来，我们创建图表标题和轴标签，以提高图表的可读性。

示例

% MATLAB code for plotting stem chart
% Create a sample data
month = categorical({'Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr'});
sale = [15000, 20000, 30000, 25000];
% Plot the stem chart
stem(month, sale);
% Apply chart title and axis labels
title('Stem Plot');
xlabel('Month');
ylabel('Sale');

输出

解释

在此 MATLAB 代码中，我们首先创建样本数据“month”和“sale”。然后，我们使用“stem”函数创建其茎叶图。然后，我们应用图表标题和轴标签，以提高图表的可读性。

示例

% MATLAB code for plotting stairstep chart
% Create a sample data
class = categorical({'A', 'B', 'C', 'D'});
sale = [15000, 20000, 30000, 25000];
% Plot the stairstep chart
stairs(class, sale);
% Apply chart title and axis labels
title('Stairstep Plot');
xlabel('Class');
ylabel('Sale');

输出

解释

在此 MATLAB 代码中，我们首先创建样本数据“class”和“sale”。然后，我们使用“stairs”函数创建其阶梯图。然后，我们应用图表标题和轴标签，以提高图表的可读性。

示例

% MATLAB code for plotting heatmap chart
% Create a sample data
sale = [15000, 20000; 30000, 25000; 15000, 17000];
% Plot the heatmap chart
heatmap(sale);
% Apply chart title and axis labels
title('Heatmap Plot');
xlabel('Month');
ylabel('Sale');

输出

解释

在此 MATLAB 代码中，我们首先创建样本数据“sale”作为表格。然后，我们使用“heatmap”函数创建其热图。然后，我们应用图表标题和轴标签，以提高图表的可读性。

结论

因此，这就是关于 MATLAB 中的二维离散数据图及其类型的全部内容。MATLAB 提供了各种内置函数来创建不同类型的二维离散数据图，以图形方式表示数据点。在本文的上述部分中，我们借助 MATLAB 程序讨论了各种类型的二维离散数据图。