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scatter_simplify_matlab:简化散点图的MATLAB代码-_MATLAB开发

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简介:
scatter_simplify_matlab 是一款精简版的 MATLAB 代码,用于快速生成和定制高质量的散点图。适用于科研与数据分析中的可视化需求。 在使用MATLAB绘制包含数百万个点的散点图时,性能问题和资源消耗是常见的挑战。实际上,在这些大量的数据集中,许多点由于被其他更靠前的点遮挡而无法显示出来。 为了解决这个问题,我开发了一种算法来识别并移除那些不可见的点。该方法采用虚拟图形缓冲区技术,预先计算出哪些元素会被隐藏,并将它们从图中删除。 此算法具有O(n)的时间复杂度,并且具备以下优点: - 不需要逐一比较每个点之间的距离。 - 内存需求与屏幕像素数量呈线性关系。 - 内存使用量也直接取决于散点的数量,二者成正比。 - 计算成本随着数据集中散点数目的增加而按比例增长。 通过在大型数据集上的测试验证了该算法的有效性和效率: - 算法实现了向量化处理方式,能够一次性处理大量点的数据。 - 用户可以设置每次迭代中需要处理的点的数量(即块大小)。 - 对于含有1亿个点的大规模数据集,简化过程可以在几分钟内完成。

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  • scatter_simplify_matlabMATLAB-_MATLAB
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    scatter_simplify_matlab 是一款精简版的 MATLAB 代码,用于快速生成和定制高质量的散点图。适用于科研与数据分析中的可视化需求。 在使用MATLAB绘制包含数百万个点的散点图时,性能问题和资源消耗是常见的挑战。实际上,在这些大量的数据集中,许多点由于被其他更靠前的点遮挡而无法显示出来。 为了解决这个问题,我开发了一种算法来识别并移除那些不可见的点。该方法采用虚拟图形缓冲区技术,预先计算出哪些元素会被隐藏,并将它们从图中删除。 此算法具有O(n)的时间复杂度,并且具备以下优点: - 不需要逐一比较每个点之间的距离。 - 内存需求与屏幕像素数量呈线性关系。 - 内存使用量也直接取决于散点的数量,二者成正比。 - 计算成本随着数据集中散点数目的增加而按比例增长。 通过在大型数据集上的测试验证了该算法的有效性和效率: - 算法实现了向量化处理方式,能够一次性处理大量点的数据。 - 用户可以设置每次迭代中需要处理的点的数量(即块大小)。 - 对于含有1亿个点的大规模数据集,简化过程可以在几分钟内完成。
  • 3D-gscatter3-MATLAB
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    本项目为MATLAB环境下使用gscatter3函数创建3D散点图的示例代码与教程。适合进行多维度数据分析和展示。 在MATLAB中,3D散点图是一种有效的数据可视化方式,特别适用于展示三维空间中的多组数据分布情况。`gscatter3`函数是社区开发的一个便利工具,专用于生成这类图表,并且具有良好的八度高度兼容性,这意味着它可以适应不同的视角和旋转角度,帮助用户从各个方向理解数据的特性。 让我们深入了解一下3D散点图的基本概念:这是一种在三维坐标系统中绘制的数据点集合。每个点代表一个数据样本,其位置由三个坐标(x、y、z)确定。这种图表对于观察不同变量之间的关系或模式特别有用,尤其是在分析包含三个变量的数据集时。 `gscatter3`函数的工作原理是接收三个输入数组——分别是表示数据点的x、y和z坐标的数组。此外,该函数还允许通过颜色、符号和大小来区分不同的数据类别,从而增强图表的可读性和数据分析能力。例如,你可以指定不同颜色表示不同的类别,并用不同形状的符号来区分各个组别;甚至可以通过改变点的尺寸来展示额外的信息。 以下是使用`gscatter3`时的一些关键参数和特点: 1. **颜色和符号**:通过传递特定的颜色代码(如red、[1 0 0]等)或预定义字符(*、o、+等),可以定制散点图中各数据点的外观。 2. **大小调整**:如果存在第四列数据表示不同尺寸,则可以通过将该列表作为额外输入传给`gscatter3`函数,以创建具有不同大小的数据点。 3. **图例生成**:当有多个类别时,可以利用`group`参数来指定每个类别的标识,并且自动为图表添加图例。 4. **透明度控制**:通过设置散点的alpha值(0到1之间的数值),可以使数据点变得半透明,在密集区域中更容易观察底层的数据分布情况。 5. **视角和旋转调整**:由于`gscatter3`的良好兼容性,可以使用MATLAB中的视图函数来改变图表的角度,从而获得最佳的数据展示效果。 6. **轴标签与标题添加**:通过调用xlabel、ylabel、zlabel以及title等函数为图形增加描述性的文字信息,提高其可读性和理解度。 7. **数据预处理**:在生成3D散点图之前,可能需要先对原始数据进行清洗、归一化或分组等一系列操作以优化最终的展示效果。 此外,在实际应用中,`gscatter3`广泛应用于科学和工程领域内,例如地质学中的地层结构分析、生物学领域的基因表达模式研究以及机器学习项目中的高维数据分析等方面。使用前需确保已将解压后的函数文件放置于MATLAB的工作路径下以方便调用。 总之,通过合理设置参数并结合适当的预处理步骤,`gscatter3`能够有效地帮助用户直观地理解复杂的数据分布情况,并揭示潜在的结构和模式,在科学研究及工程实践中发挥着重要作用。
  • 密度-Density Scatter-MATLAB
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    本项目提供了一个MATLAB工具箱用于创建密度散点图,能够有效地展示大规模数据集中的分布情况和潜在模式。 散点图的点可以根据密度进行着色。
  • 全波整流MATLAB-_MATLAB
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    这段简介可以描述为:“全波整流MATLAB代码”提供了一个实现交流电到直流电转换的全波整流器仿真模型。此资源包含详细的注释与解释,帮助用户理解其工作原理,并应用于电力电子学的学习和研究中。适合初学者及专业人士使用MATLAB进行电路设计与分析。 仿真全波全控桥式整流器的程序要求在指定触发角下输入以mH为单位的峰值电压、频率、电感L和电阻R。
  • 多维(Bubbleplot)- 使用云可视高达6维数据Matlab
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    本项目利用MATLAB开发了一种创新型的数据可视化工具——多维散点图(Bubbleplot),能够高效展示高达六维度复杂数据,通过调整点的位置、大小及颜色实现直观分析。 Bubbleplot 可生成一个散点图,支持多达六维数据的可视化。它能够展示的数据维度包括X、Y和Z坐标、标记大小、颜色以及形状。这些数据可以是数字类型或分类(字符串)。 此外,您还可以使用文本注释来标注每个点,这一功能与clickableLegend配合良好,允许突出显示或隐藏/显示气泡图中的特定点组。 用法如下: - Bubbleplot(x, y, z, siz, col, shape) 绘制三维气泡图。 - Bubbleplot(x, y, [], size, col, shape) 绘制二维气泡图。 - Bubbleplot(...,textarray) 允许传入字符串元胞数组以注释每个点在图形上。默认情况下,这些字符串也会显示为文本标签并存储在线条对象的UserData属性中。 - Bubbleplot(..., textarray, ShowText, false) 不会在屏幕上显示这些文本信息,但会将其保存于用户数据属性内。这在创建自定义数据提示时非常有用。 注意:具体参数说明请参照相关文档。
  • liwei.zip_MATLAB绘制_使用MATLAB_
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    本资源提供详细的教程和示例代码,帮助用户掌握如何在MATLAB中创建、定制和分析散点图。适合科研与工程领域数据可视化需求的学习者使用。 画多张散点图虽然简单但非常实用,希望对大家有所帮助,哈哈。
  • MATLAB——利用数据创建曲面
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    本教程介绍如何使用MATLAB软件从散点数据出发,通过插值和拟合等方法构建三维曲面图,详细讲解了相关函数的应用技巧。 在MATLAB开发过程中,如何从散点数据制作曲面图?将XYZ三元组集合转换为曲面图的方法是什么?
  • 动态光 DLS - MATLAB
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    本项目提供了一套基于MATLAB开发的动态光散射(DLS)分析工具包。该工具包包含了用于处理和解析DLS数据的关键算法,帮助用户深入理解颗粒在液体中的扩散行为及其大小分布。 动态光散射(DLS)是一种广泛用于研究纳米颗粒和大分子溶液中粒子尺寸分布的实验技术。它基于光与移动粒子之间的相互作用,并通过测量光强的变化来推断颗粒大小及其动力学行为。在MATLAB环境中开发DLS分析代码有助于科学家和工程师更便捷地处理及分析实验数据。 实现MATLAB中的DLS分析通常包括以下几个关键步骤: 1. **数据采集**:从动态光散射仪器收集的时间序列光强度信号需要被导入到MATLAB中,这些原始数据一般以ASCII或二进制格式保存。 2. **预处理**:为了提高后续数据分析的准确性,需对原始光强信号进行清洗。这一步包括去除直流偏移、应用平滑滤波器(如移动平均法)以及剔除离群值。 3. **自相关函数计算**:通过使用MATLAB中的`xcorr`函数来获取光强度信号的自相关性,这是评估颗粒布朗运动的关键指标。 4. **非线性拟合**:根据实验数据及物理模型(如Gamma、Weibull或Lorenztian分布),利用MATLAB内置的优化工具箱进行参数估计。这一步骤通常使用`lsqcurvefit`或者`fmincon`函数来完成。 5. **粒径计算与分析**:基于拟合结果,通过光散射理论(如雷利、Mie或Fraunhofer近似)和Stokes-Einstein关系将扩散系数转化为颗粒尺寸信息。 6. **数据可视化**:利用MATLAB的绘图功能展示自相关函数及粒径分布情况,以便研究人员更好地理解实验结果。 7. **统计分析**:计算平均粒径、标准差等指标以评估样品中粒子尺寸的一致性。 8. **优化与迭代**:在实际应用过程中可能需要调整模型参数或采用不同的拟合策略来获得更准确的结果。 通过这些步骤,MATLAB开发的DLS工具能够帮助科研人员高效地处理大量数据,并对颗粒系统有更深的理解。
  • heatmap_scatter:具备热功能,支持自定义色彩映射 - MATLAB
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    heatmap_scatter是一款MATLAB工具箱,提供简便的散点图绘制功能并集成了热图效果,用户可以自由定制颜色映射,增强数据可视化效果。 这段文字描述了一个散布函数的简单包装方法,该函数使用欧几里得距离度量标准来表示附近条目的数量作为第三维度,并以颜色显示。这是一个准系统,要求X和Y条目是相同长度的Nx1向量。它会尝试忽略异常值,但若数据跨越多个数量级且需要对数X或Y标尺,则效果不佳。测试时只需将数据放入两个Nx1向量中即可进行调整所需的设置。 此外,在输入图形设定(如标记大小和颜色图)的同时,请使用[]以实现自动距离阈值的配置。如果先用以下方式创建子图,可以将图形直接插入到该子图里:sub_ax = subplot(n,n,i); heatmap_scatter(x_vals, y_vals,[],false,10,jet, sub_ax)。 希望这能对你有所帮助!
  • MATLAB包(电磁射)_MATLAB电磁射_电磁射计算
    优质
    本代码包提供一系列用于计算电磁散射问题的MATLAB函数,适用于研究与工程应用。涵盖不同目标形状及材料,支持快速准确的数值模拟和分析。 这是计算各种形状散射的程序,对研究电磁散射的同行很有用。