Advertisement

箱形图定制：创建基本与专业箱形图的工具（分组，水平，双Y轴）-MATLAB开发

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目提供了一套强大的箱形图定制工具包，适用于MATLAB环境。用户可以轻松生成标准及复杂类型的箱形图，包括分组、水平布局以及带有双Y轴的高级图表。 可用于绘制简单但又专用的箱形图的功能包括：1）水平箱形图；2）分组的箱线图；3）对每个箱形图使用不同的y轴；4）忽略空的箱形图；5）结合以上所有内容。数据输入可以是向量、矩阵或单元格，还可以自定义颜色（边缘、填充、离群值）。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 箱形图定制：创建基本与专业箱形图的工具（分组，水平，双Y轴）-MATLAB开发
    优质
    本项目提供了一套强大的箱形图定制工具包，适用于MATLAB环境。用户可以轻松生成标准及复杂类型的箱形图，包括分组、水平布局以及带有双Y轴的高级图表。 可用于绘制简单但又专用的箱形图的功能包括：1）水平箱形图；2）分组的箱线图；3）对每个箱形图使用不同的y轴；4）忽略空的箱形图；5）结合以上所有内容。数据输入可以是向量、矩阵或单元格，还可以自定义颜色（边缘、填充、离群值）。
     
  • CircHist - 创建圆形/极轴/角度直方图：matlab开发工具
    优质
    CircHist是一款MATLAB工具箱，用于创建圆形、极轴和角度分布的直方图，适用于数据分析与可视化。 CircHist 根据角度数据（分布数据或已分箱数据）创建圆形（极坐标）直方图。适用于处理圆周和轴向（双峰）类型的数据。 该函数使用 CircStat 工具箱自动计算并展示一系列的圆形统计量，包括平均角度、95% 置信区间、合成向量长度以及瑞利均匀性检验和圆形线性相关性等结果。所有视觉属性均可根据需求进行调整；具体用法示例可以在 @CircHist/html/exampleCircHist.html 文件中找到。 此函数在功能上与 MATLAB 的 ROSE 和 POLARHISTOGRAM 函数类似，但存在一些不同之处： - 它将直方图箱绘制为直线条形而非楔形。 - 直方图箱可以配备误差线以展示数据的不确定性。 - 半径轴刻度显示在绘图旁边作为独立的直线标尺，方便读取数值信息。 - 自动计算并展示了循环统计量的结果，无需手动进行额外分析或处理步骤。 - 用户可以选择叠加具有特定方向和长度的箭头图形元素以进一步增强数据表达效果。
     
  • MATLAB Fraclab分形工具箱
    优质
    MATLAB Fraclab分形工具箱是一款专门用于分析和研究分形几何特性的软件包。它提供了丰富的函数库及图形界面，支持数据生成、特征提取与可视化等操作，广泛应用于科学计算与工程领域。 可以使用分形工具箱进行相关工作或研究。
     
  • 分形数据与MATLAB工具箱
    优质
    《分形数据与MATLAB工具箱》是一本专注于利用MATLAB进行分形分析和建模的实用指南，适用于科研人员及工程技术人员。书中详细介绍了如何使用MATLAB的强大功能来生成、分析并可视化复杂的分形图案，并提供了丰富的案例研究和练习题，帮助读者深入理解这一领域的核心概念与应用技巧。 这段文字包含了一些用于分形图形仿真的MATLAB代码以及我自己搜集的相关资料，希望能对大家有所帮助。
     
  • Matlab分形工具箱Fraclab 2.2版本
    优质
    Matlab分形工具箱Fraclab 2.2版提供了丰富的函数和算法用于分析处理分形数据，支持多分辨率小波变换等高级功能，是研究复杂系统与图像分析的有力工具。 《MATLAB分形工具箱FracLab 2.2详解》 MATLAB是一款强大的数值计算与数据可视化软件，在科学研究及工程领域被广泛应用。其中，专为研究分形几何学而设计的FracLab 2.2工具箱提供了丰富的功能，使用户能够轻松地创建、分析和探索各种复杂的分形结构。 一、分形理论基础 分形源自希腊语“fractus”，意指“破碎”或“不规则”。它是一种在微观层面上依然保持复杂性的自相似几何形状。这种独特的性质使得分形理论能在数学、物理及生物学等多个科学领域发挥重要作用，如地貌学中的地形模拟、图像处理以及信号分析等。 二、FracLab 2.2工具箱介绍 1. 安装与调用：在使用该工具箱前，请先将其解压到MATLAB的toolbox目录下，在命令窗口输入“fraclab”即可加载并开始操作。 2. 主要功能： - 分形生成：支持多种分形图案的创建，包括Julia集、Mandelbrot集、分形树和海岸线等。通过调整参数可以创造出各种复杂而美丽的图形。 - 图形交互：用户可以在界面上直接操控参数，并实时查看变化效果，提供直观的操作体验。 - 分析计算：内置了多种分析方法如计算维数及盒计数法，帮助研究者深入理解分形的结构特点和维度特征。 - 转换与滤波处理：包括傅立叶变换、小波分析等多种图像转换技术以及噪声消除等工具。 三、使用教程 1. 启动FracLab 2.2：在MATLAB环境中输入“fraclab”启动该工具箱，界面将显示主要功能选项。 2. 分形生成：选择“New Fractal”创建新的分形图案，并根据提示设置相关参数如迭代次数和复数域范围等。 3. 参数调整：利用图形界面上的滑块或文本框来实时修改参数值并观察变化效果。 4. 分析功能应用：“Fractal Dimension”选项可计算生成图样的Hausdorff维数或盒维数值，揭示其复杂程度和自相似性特征。 5. 图像处理：利用“Transforms”与“Filters”进行额外的图像编辑操作如频域分析或者突出显示特定细节。 四、实例应用 例如，在FracLab 2.2中生成Mandelbrot集，通过调整颜色映射及迭代次数可以获得色彩丰富且细节精致的效果。同时计算其分形维数有助于更全面地理解该集合的复杂性和自相似性特点。 总结来说，FracLab 2.2是MATLAB平台下研究和探索分形几何的理想工具之一，集成了生成、分析以及图像处理等多样化功能模块，为研究人员及爱好者们提供了强大的支持。通过熟练掌握并利用这一工具箱的各项特性，我们能够更加深入地理解和应用复杂的自然现象背后的规律性结构。
     
  • 【MATLAB箱形图】boxplot.zip
    优质
    该资源包提供了使用MATLAB创建和定制箱形图（box plot）的功能，帮助用户直观展示数据分布情况，包括中位数、四分位数及异常值等信息。 画箱形图的三种方法： 一、使用Python库matplotlib（可以设置不显示异常点，但无法调整坐标文字大小） 二、使用pandas（无法设置不显示异常点，也无法调整坐标文字大小） 三、使用matlab（可以设置不显示异常点，并且能够调整和旋转坐标文字大小）
     
  • 分形工具箱FracLab 2.2（MATLAB版）
    优质
    分形工具箱FracLab 2.2是专为MATLAB环境设计的高级分析软件包，提供全面的分形几何计算功能，适用于科研和教育领域。 Matlab的分形工具箱可以计算盒维数、孔隙度以及多重分形等多种参数，版本为2.2。FracLab是一个基于分形和多重分形方法的通用信号与图像处理工具包。可以从两个不同的角度来使用FracLab：进行分形分析时，大量的程序允许用户计算各种各样的分形量。
     
  • CAT12工具箱：专注于基于体素的形态计量学（VBM）分析工具箱
    优质
    CAT12工具箱是一款专业软件包，致力于提供全面的基于体素的形态计量学(VBM)数据分析解决方案，适用于神经科学研究。 **猫12工具箱——揭示大脑形态的秘密** 猫12工具箱是一款专为神经影像学研究设计的软件，在基于体素的形态计量学（Voxel-Based Morphometry, VBM）领域中扮演着重要角色。VBM是一种非侵入性技术，能够系统地比较不同个体或同一个体在不同条件下的大脑结构差异。这项技术利用结构磁共振成像（Structural Magnetic Resonance Imaging, sMRI）数据对大脑的灰质、白质和脑脊液进行精细分割与分析。 **VBM的基本原理** 在VBM中，首先需要对sMRI图像进行预处理，包括校正、配准、标准化和分割。校正步骤主要是消除扫描过程中的运动伪影；配准是将图像对齐到统一的空间模板，如国际脑模板（MNI）空间；标准化则是将大脑图像变形以适应模板的空间分布；最后的分割阶段利用算法将大脑划分为灰质、白质和脑脊液三个部分。 **猫12工具箱的功能** 猫12工具箱提供了全面的预处理和分析流程，确保了VBM分析的准确性和可靠性。以下是一些关键功能： 1. **图像预处理**：包括头部运动校正、非均匀性校正、空间标准化和分割。 2. **统计分析**：采用统计参数映射（Statistical Parametric Mapping, SPM）方法，对每个体素进行统计测试，发现显著的大脑结构差异。 3. **灰质密度分析**：通过比较不同组间或不同条件下的灰质体积，评估大脑区域的形态变化。 4. **白质分析**：同样可以分析白质体积的变化，对于理解神经纤维束的完整性具有重要意义。 5. **脑脊液分析**：脑脊液的变化可能反映出大脑病理状况，如阿尔茨海默病等。 6. **结果可视化**：提供直观的3D图像和颜色编码图，帮助研究人员理解和解释统计结果。 7. **批处理功能**：可以批量处理大量数据，节省时间和资源。 **VBM的应用** VBM广泛应用于神经科学、精神病学、心理学等领域： 1. **神经退行性疾病研究**：如帕金森病、阿尔茨海默病等。通过观察灰质萎缩情况来了解病情发展。 2. **精神疾病诊断**：抑郁症和精神分裂症等常伴随大脑结构的改变，VBM有助于识别这些特征。 3. **脑损伤评估**：头部创伤后的大脑结构变化可通过VBM量化。 4. **药物效果评价**：研究药物对大脑结构的影响以优化治疗方案。 **总结** 猫12工具箱是进行VBM分析的重要工具。其强大的功能和易用性使其成为神经影像学研究者的首选，通过深入理解和应用这个工具，我们可以更深入地探索大脑的形态变化并揭示隐藏在复杂神经系统中的秘密。无论是疾病的诊断、病理机制的理解还是药物疗效评估，VBM都能提供宝贵的信息。
     
  • MATLAB绘制箱形图的代码-MATLAB1: MATLAB1
    优质
    本资源提供了使用MATLAB编程语言绘制箱形图的详细代码示例。适用于数据分析和统计可视化学习者，帮助用户快速掌握箱形图在MATLAB中的应用技巧。 本段落使用的工具为MATLAB以及Peter Corke的Robotics Toolbox（RTB）。基于RTB 10.3.1版本，我开发了Robotics Toolbox Extension（RTE），增加了移动机器人、机械臂及路径规划的相关代码，并修复了一些小错误。最近听说RTB更新到了10.4版本，但是不清楚是否已经解决了所有的问题，如果有使用过新版本的同学欢迎分享自己的体验。 个人建议这篇文章最好采用我在GitHub上的RTE工具箱进行实验。安装方法可以在README文件中找到详细说明。本段落的任务是利用MATLAB和RTB建模一个两连杆机械臂的动力学，并与MATLAB自带的Simulink/Simscape仿真结果进行对比，验证RTB模型的准确性。需要注意的是，本篇文章不涉及控制部分的内容，主要目的是教大家如何构建真实的多刚体系统。 我们将研究垂直平面上的一个简单的两连杆机械臂（也可称为双摆），由于本段落中不会涉及到控制系统的设计，因此我们需要模拟在重力影响下该机械臂运动的过程。接下来将给出建立2连杆机械臂动力学模型的具体步骤，并通过代入数值来验证代码的正确性。 基于RTB进行建模时需要用到以下物理参数： - 连杆长度：lx = 1 - 连杆重量分布系数（这里假设为一个简单的比例常数）: lr = 0.1
     
  • BarWeb（带误差线的条形图）：创建高度自定义化的带误差线的分组条形图-MATLAB开发
    优质
    BarWeb是一款用于MATLAB的工具包，专为生成具有高度定制选项的带误差线的分组条形图设计。它使用户能够轻松地展示数据分布和变化趋势，适用于科学研究与数据分析领域。 `barweb.m` 使用 MATLAB 的 `BAR` 和 `ERRORBAR` 函数生成带有误差线的条形图。该结果图可以完全自定义，包括组命名、图例包含以及颜色设置等。此函数假设输入矩阵为 m×n 的 y 值，并绘制出 m 组 n 条。errorbar 矩阵必须与 barvalues 矩阵具有相同的维度和索引方式。 语法如下： ``` barweb(barvalues, errors, width, groupnames, bw_title, bw_xlabel, bw_ylabel, bw_colormap, gridstatus, bw_legend) ```