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binScatterPlot

Diagrama de dispersión de bins para matrices altas

Sintaxis

binScatterPlot(X,Y)

binScatterPlot(X,Y,nbins)

binScatterPlot(X,Y,Xedges,Yedges)

binScatterPlot(X,Y,Name,Value)

h = binScatterPlot(___)

Descripción

binScatterPlot(X,Y) crea un gráfico de dispersión de los datos en binned y.XY La función utiliza un algoritmo de discretización automática que devuelve bins con un área uniforme, elegida para cubrir el rango de elementos en y y revelar la forma subyacente de la distribución.binScatterPlotXY

binScatterPlot(X,Y,nbins) especifica el número de bins que se utilizarán en cada cota.

binScatterPlot(X,Y,Xedges,Yedges) especifica los bordes de las ubicaciones en cada dimensión utilizando los vectores y.XedgesYedges

binScatterPlot(X,Y,Name,Value) especifica opciones adicionales con uno o más argumentos de par nombre-valor utilizando cualquiera de las sintaxis anteriores. Por ejemplo, puede especificar y una opción de color válida para cambiar el tema de color de la gráfica, o con un escalar positivo para ajustar el nivel de detalle.'Color''Gamma'

h = binScatterPlot(___) Devuelve un objeto.Histogram2 Utilice este objeto para inspeccionar las propiedades del trazado.

Ejemplos

Diagrama de dispersión en carpetas de datos aleatorios normalmente distribuidos

Cree dos vectores altos de datos aleatorios. Cree un diagrama de dispersión en carpetas para los datos.

X = tall(randn(1e5,1));

Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ... Connected to the parallel pool (number of workers: 12). 

Y = tall(randn(1e5,1)); binScatterPlot(X,Y)

Evaluating tall expression using the Parallel Pool 'local': Evaluation completed in 1.3 sec Evaluating tall expression using the Parallel Pool 'local': Evaluation completed in 0.28 sec 

La figura resultante contiene un deslizador para ajustar el nivel de detalle de la imagen.

Especifique el número de bins de diagrama de dispersión

Especifique un valor escalar como tercer argumento de entrada para utilizar el mismo número de bins en cada dimensión, o un vector de dos elementos para utilizar un número diferente de bins en cada dimensión.

Trace un gráfico de dispersión en bins de datos aleatorios ordenados en 100 bandejas en cada dimensión.

X = tall(randn(1e5,1));

Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ... Connected to the parallel pool (number of workers: 4). 

Y = tall(randn(1e5,1)); binScatterPlot(X,Y,100)

Evaluating tall expression using the Parallel Pool 'local': Evaluation completed in 1.1 sec Evaluating tall expression using the Parallel Pool 'local': Evaluation completed in 0.38 sec 

Utilice 20 Bins en la dimensión-Dimension y siga utilizando 100 bins en la dimensión-.xy

binScatterPlot(X,Y,[20 100])

Evaluating tall expression using the Parallel Pool 'local': Evaluation completed in 0.32 sec Evaluating tall expression using the Parallel Pool 'local': Evaluation completed in 0.15 sec 

Especificar aristas de ubicación para gráfica de dispersión

Trace un diagrama de dispersión en carpetas de datos aleatorios con aristas de ubicación específicas. Utilice aristas de ubicación y para capturar valores atípicos.Inf-Inf

Cree un diagrama de dispersión con binned con 100 aristas de ubicación entre cada cota.[-2 2] Los datos fuera de las aristas de ubicación especificadas no se incluyen en la gráfica.

X = tall(randn(1e5,1));

Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ... Connected to the parallel pool (number of workers: 4). 

Y = tall(randn(1e5,1)); Xedges = linspace(-2,2); Yedges = linspace(-2,2); binScatterPlot(X,Y,Xedges,Yedges)

Evaluating tall expression using the Parallel Pool 'local': Evaluation completed in 0.97 sec 

Utilice bins gruesos que se extienden hasta el infinito en los bordes de la gráfica para capturar valores atípicos.

Xedges = [-Inf linspace(-2,2) Inf]; Yedges = [-Inf linspace(-2,2) Inf]; binScatterPlot(X,Y,Xedges,Yedges)

Evaluating tall expression using the Parallel Pool 'local': Evaluation completed in 0.27 sec 

Ajustar tema de color de trazado

Trace un gráfico de dispersión de datos aleatorios, especificando as.'Color''c'

X = tall(randn(1e5,1));

Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ... Connected to the parallel pool (number of workers: 12). 

Y = tall(randn(1e5,1)); binScatterPlot(X,Y,'Color','c')

Evaluating tall expression using the Parallel Pool 'local': Evaluation completed in 1.4 sec Evaluating tall expression using the Parallel Pool 'local': Evaluation completed in 0.28 sec 

Argumentos de entrada

X,Y — Datos que se distribuirán entre bins (como argumentos separados)

vectores altos | matrices altas | matrices multidimensionales altas

Datos que se distribuirán entre bins, especificados como argumentos separados de vectores altos, matrices o matrices multidimensionales. y debe tener el mismo tamaño.XY Si no son vectores, los trata como vectores de una sola columna y.XYbinScatterPlotX(:)Y(:)

Los elementos correspondientes en y especifican las coordenadas de los puntos de datos 2-D,.XYxy[X(k),Y(k)] Los tipos de datos subyacentes y pueden ser diferentes, pero concatenan estas entradas en una matriz de un solo por alto del tipo de datos subyacente dominante.XYbinScatterPlotN2

ignora todos los valores.binScatterPlotNaN De forma similar, ignora y valora, a menos que las aristas de ubicación especifiquen explícitamente o como una arista de ubicación.binScatterPlotInf-InfInf-Inf

Nota

Si o contiene enteros de tipo o que son más grandes que, se recomienda especificar explícitamente los bordes de la ubicación. bins automáticamente los datos de entrada con doble precisión, que carece de precisión de enteros para números mayores que.XYint64uint64flintmaxbinScatterPlotflintmax

Tipos de datos: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical

nbins — Número de bins en cada dimensión

Escalar | Vector

Número de bins en cada dimensión, especificado como un entero escalar positivo o un vector de dos elementos de enteros positivos. Si no se especifica, se calcula automáticamente el número de bins que se utilizarán en función de los valores de y.nbinsbinScatterPlotXY

• Si es un escalar, a continuación, utiliza que muchas ubicaciones en cada dimensión.nbinsbinScatterPlot

• Si es un vector, especifica el número de bins en la dimensión-y especifica el número de bins en la dimensión-.nbinsnbins(1)xnbins(2)y

Ejemplo: utiliza 20 Bins en cada dimensión.binScatterPlot(X,Y,20)

Ejemplo: utiliza 10 bins en la dimensión-y 20 Bins en la dimensión-.binScatterPlot(X,Y,[10 20])xy

Xedges — Las aristas de ubicación en la cotax

Vector

Aristas de ubicación en cota, especificadas como un vector. es el primer borde de la primera ubicación en la dimensión-y es el borde exterior de la última ubicación.xXedges(1)xXedges(end)

El valor está en el bin si ≤ < ≤ <.[X(k),Y(k)](i,j)Xedges(i)X(k)Xedges(i+1)andYedges(j)Y(k)Yedges(j+1) Los últimos bins de cada cota también incluyen la última arista (exterior). Por ejemplo, cae en el bin en la última fila si ≤ ≤ ≤ <.[X(k),Y(k)]iXedges(end-1)X(k)Xedges(end)andYedges(i)Y(k)Yedges(i+1)

Tipos de datos: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical

Yedges — Las aristas de ubicación en la cotay

Vector

Aristas de ubicación en cota, especificadas como un vector. es el primer borde de la primera ubicación en la dimensión-y es el borde exterior de la última ubicación.yYedges(1)yYedges(end)

El valor está en el bin si ≤ < ≤ <.[X(k),Y(k)](i,j)Xedges(i)X(k)Xedges(i+1)andYedges(j)Y(k)Yedges(j+1) Los últimos bins de cada cota también incluyen la última arista (exterior). Por ejemplo, cae en el bin en la última fila si ≤ ≤ ≤ <.[X(k),Y(k)]iXedges(end-1)X(k)Xedges(end)andYedges(i)Y(k)Yedges(i+1)

Tipos de datos: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical

Argumentos de par nombre-valor

Especifique pares de argumentos separados por comas opcionales. es el nombre del argumento y es el valor correspondiente. deben aparecer dentro de las cotizaciones.Name,ValueNameValueName Puede especificar varios argumentos de par de nombre y valor en cualquier orden como.Name1,Value1,...,NameN,ValueN

Ejemplo: binScatterPlot(X,Y,'BinWidth',[5 10])

'BinMethod' — Algoritmo de discretización

'auto' (predeterminado) | 'scott' | 'integers'

Algoritmo de discretización, especificado como el par separado por comas que consta de uno de estos valores.'BinMethod'

Valor	Descripción
'auto'	El algoritmo predeterminado utiliza un máximo de 100 bins y elige un ancho de bin para cubrir el rango de datos y revelar la forma de la distribución subyacente.'auto'
'scott'	La regla de Scott es óptima si los datos están cerca de ser distribuidos normalmente de forma conjunta. Esta regla es apropiada para la mayoría de las otras distribuciones, también. Utiliza un tamaño de bin de.[3.5*std(X)*numel(X)^(-1/4), 3.5*std(Y)*numel(Y)^(-1/4)]
'integers'	La regla de enteros es útil con datos enteros, ya que crea una ubicación para cada entero. Utiliza un ancho de bin de 1 y coloca los bordes de la papelera a medio camino entre enteros. Para evitar crear accidentalmente demasiados bins, puede utilizar esta regla para crear un límite de 65536 bins (216). Si el rango de datos es mayor que 65536, la regla de enteros usa bins más anchos en su lugar.

Nota

La propiedad del objeto resultante siempre tiene un valor de.BinMethodHistogram2'manual'

'BinWidth' — Ancho de bins en cada cota

Escalar | Vector

Ancho de bins en cada cota, especificado como el par separado por comas consistente en un vector escalar o de dos elementos de enteros positivos.'BinWidth'[xWidth yWidth] Un valor escalar indica el mismo ancho de bin para cada dimensión.

Si especifica, puede utilizar un máximo de 1024 bins (BinWidthbinScatterPlot2¹⁰) a lo largo de cada dimensión. Si en su lugar el ancho de bin especificado requiere más bins, entonces utiliza un ancho de bin más grande correspondiente al número máximo de bins.binScatterPlot

Ejemplo: utiliza bins con el tamaño en-dimensión y tamaño en la dimensión-.binScatterPlot(X,Y,'BinWidth',[5 10])5x10y

'Color' — Tema de color de trazado

'b' (predeterminado) | 'y' | 'm' | 'c' | 'r' | 'g' | 'k'

Tema de color de trazado, especificado como el par separado por comas que consta de una de estas opciones.'Color'

Opción	Descripción
'b'	Azul
'm'	Magenta
'c'	Cian
'r'	Rojo
'g'	Verde
'y'	Amarillo
'k'	Negro

'Gamma' — Corrección gamma

1 (predeterminado) | escalar positivo

Corrección de gamma, especificada como el par separado por comas que consta de un escalar positivo.'Gamma' Utilice esta opción para ajustar el brillo y la intensidad del color para que afecte a la cantidad de detalle de la imagen.

• — A medida que la gamma disminuye, el sombreado de bins con recuentos de bin más pequeños se vuelve progresivamente más oscuro, incluyendo más detalle en la imagen.gamma < 1

• — A medida que aumenta la gamma, el sombreado de bins con recuentos de bin más pequeños se vuelve progresivamente más ligero, eliminando detalles de la imagen.gamma > 1

• El valor predeterminado de 1 no aplica ninguna corrección a la pantalla.

'XBinLimits' — Los límites de bin en dimensiónx

Vector

Los límites de bin en dimensión, especificados como el par separado por comas que consta de y un vector de dos elementos,.x'XBinLimits'[xbmin,xbmax] El vector indica la primera y la última aristas de la ubicación de la cota.x

solo traza los datos que están dentro de los límites de bin inclusivamente,.binScatterPlotData(Data(:,1)>=xbmin & Data(:,1)<=xbmax)

'YBinLimits' — Los límites de bin en dimensióny

Vector

Los límites de bin en dimensión, especificados como el par separado por comas que consta de y un vector de dos elementos,.y'YBinLimits'[ybmin,ybmax] El vector indica la primera y la última aristas de la ubicación de la cota.y

solo traza los datos que están dentro de los límites de bin inclusivamente,.binScatterPlotData(Data(:,2)>=ybmin & Data(:,2)<=ybmax)

Argumentos de salida

h — Gráfico de dispersión en binned

ObjetoHistogram2

Gráfico de dispersión en bin, devuelto como objeto.Histogram2 Para obtener más información, consulte.Histogram2 Properties

Capacidades ampliadas

Arreglos altos

Realice cálculos con arreglos que tienen más filas de las que caben en la memoria.

Esta función es totalmente compatible con matrices altas. Para obtener más información, consulte.Arreglos altos (MATLAB)

Introducido en R2016b

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