MATLAB 绘图标记

2025年03月17日 | 阅读 9 分钟

引言

在 MATLAB 数据可视化领域，绘图标记是增强图形清晰度和可读性的重要元素。无论您是处理散点图、折线图还是其他图形表示，标记都在突出显示单个数据点和向查看者传达特定信息方面发挥着关键作用。本介绍概述了 MATLAB 绘图标记、其重要性以及围绕其使用的基本概念。

什么是绘图标记？

绘图标记是数据可视化中用于在图形或绘图上表示单个数据点的符号或字形。它们在使数据可视化方面发挥着至关重要的作用，让查看者能够识别和解释数据集中的特定值。在 MATLAB 这个流行的数值计算和数据可视化编程环境中，绘图标记广泛用于各种类型的图，例如散点图、折线图等。

绘图标记的关键特征

绘图标记是数据可视化的组成部分，用作图形上单个数据点的视觉指示器。了解其关键特征对于创建有效且信息丰富的图形至关重要。在本详细探讨中，我们将深入研究定义绘图标记及其在增强可视化数据可解释性方面的作用的主要特征。

符号表示

定义：每个绘图标记都象征性地代表数据集中的单个数据点。
种类：标记有各种形状，包括圆圈 ('o')、方块 ('s')、三角形（向上三角形为 '^'，向下三角形为 'v'）、叉号 ('+')、点 ('.') 等。
重要性：标记类型的选择通常取决于数据的性质和需要传达的特定信息。例如，圆形标记是通用的，而三角形可能表示方向趋势。

在图上的位置

定义：标记位于图上的特定坐标，对应于相关数据点的 x 和 y 值。
散点图：在散点图中，每个标记都放置在 x 和 y 坐标的交点处，提供数据集的视觉表示。

定制选项

定义：标记在大小、颜色、透明度和边缘属性方面都可以自定义。
尺寸控制：“MarkerSize”属性允许用户调整标记的大小，以确保可见性和强调性。
颜色自定义：“MarkerFaceColor”和“MarkerEdgeColor”属性分别允许设置标记的填充和边缘颜色。
透明度：“MarkerFaceAlpha”和“MarkerEdgeAlpha”属性控制标记填充和边缘的透明度，便于叠加多个数据集。

单个图中的多种标记类型

定义：用户可以在同一图中同时使用不同的标记类型。
用例：此功能在处理多个数据集、强调特定点或对数据进行分类时特别有价值。例如，圆圈可以代表一个数据集，而方块可以在同一图中代表另一个数据集。

绘图标记的用例

散点图：绘图标记的主要应用是散点图，它们直观地表示单个数据点，便于检查数据分布和关系。
折线图：可以在折线图中添加标记以突出显示折线上的特定数据点，从而在连续线和离散点之间取得平衡。
分类数据表示：标记可以表示数据集中的不同类别或组，有助于可视化分类数据。
异常值识别：标记有助于识别数据集中的异常值或特定数据点。

MATLAB 中的基本语法

函数用法：在 MATLAB 中，“scatter”函数通常用于创建带标记的图形。

语法

x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [10, 15, 7, 12, 20];
scatter(x, y, 'Marker,' 'o', 'MarkerSize,' 8, 'MarkerFaceColor,' 'blue,' 'MarkerEdgeColor,' 'black');

此示例使用了特定大小、填充颜色和边缘颜色的圆形标记 ('o')。

理解数据可视化中绘图标记的必要性

数据可视化是解释复杂数据集和提取有意义的见解的强大工具。然而，当处理大量数据点时，挑战在于如何使单个数据值对查看者来说是清晰易懂的。这就是绘图标记的必要性显现出来的地方。绘图标记是数据可视化中不可或缺的元素，它们提供了一种视觉快捷方式来在图形上表示特定数据点。让我们探讨一下绘图标记在增强数据可视化有效性方面的关键作用。

增强单个数据点的可见性

在数据点众多的图中，查看者可能难以区分单个值。绘图标记在每个数据点提供视觉表示，让查看者更容易识别和关注数据集中的特定值。

示例：在散点图中，每个标记对应一个独立的数据点，允许查看者在视觉上将标记与一组特定的 x 和 y 坐标关联起来。

突出显示趋势和模式

理解数据集中的趋势或模式可能需要识别特定的兴趣点。通过策略性地将标记放置在折线图的线段上或散点图中，用户可以吸引人们对促成观察到的趋势的关键数据点的关注。

示例：在折线图中，可以使用标记来突出趋势变化或表现出显著行为的关键数据点。

促进分类数据表示

在没有清晰视觉指示的情况下表示分类数据可能导致混淆。绘图标记可以用作分类符号，允许查看者快速将标记类型与特定类别或组相关联。

示例：在销售数据集中，代表不同产品类别的不同标记类型有助于轻松区分产品类型。

识别异常值和异常情况

检测数据集中的异常值或异常情况对于理解数据完整性至关重要。可以使用绘图标记来明确突出显示与总体趋势显著偏离的数据点，使异常值更加明显。

示例：在散点图中，可以使用独特的标记标记一个不寻常的数据点，表明其潜在的重要性。

提高美观性和可解释性

美学吸引力和可解释性对于有效传达数据至关重要。精心选择和自定义的绘图标记有助于提高图的整体视觉吸引力，并有助于传达预期信息。

示例：调整标记的大小、颜色和透明度可以使图形更具视觉吸引力，并引导查看者的注意力集中在特定的数据特征上。

实现多个数据集的区分

当在一个图中处理多个数据集时，区分至关重要。可以应用不同的标记类型或自定义选项来表示不同的数据集，从而清楚地表明哪些数据点属于哪个数据集。

示例：在同一散点图中使用圆形代表一个数据集，使用方块代表另一个数据集，可以帮助查看者将每个标记与其各自的数据集相关联。

为数据点添加上下文

在没有视觉辅助的情况下，理解单个数据点的上下文或重要性可能具有挑战性。可以使用绘图标记来注释或象征性地表示特定数据点，提供额外的上下文或信息。

示例：在时间序列图中，在代表关键事件的数据点上放置星形标记，可以为该特定数据点添加上下文。

MATLAB 中的绘图标记类型

在 MATLAB 这个多功能数值计算和数据可视化工具中，用户可以使用各种绘图标记。这些标记允许在不同类型的图形中直观地表示单个数据点。让我们探讨一些 MATLAB 中常用的绘图标记类型

默认标记

当未明确指定标记类型时，MATLAB 会提供默认的圆形标记。

示例

x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [10, 15, 7, 12, 20];
scatter(x, y);

此代码生成一个带有默认圆形标记的散点图。

圆 ('o')

圆形标记通常用于通用散点图。

示例

scatter(x, y, 'Marker', 'o');

方块 ('s')

方块标记提供了一种替代圆形的选择，并且可用于分类表示。

示例

scatter(x, y, 'Marker', 's');

三角形 ('^' 和 'v')

向上 ('^') 和向下 ('v') 的三角形可用于指示方向趋势。

示例

scatter(x, y, 'Marker', '^'); % 向上三角形

scatter(x, y, 'Marker', 'v'); % 向下三角形

叉号 ('+')

叉号标记是用于突出显示特定数据点的直接符号。

示例

scatter(x, y, 'Marker', '+');

星号 ('*')

星号标记提供了一个视觉上独特的符号以进行强调。

示例

scatter(x, y, 'Marker', '*');

点 ('.')

点标记对数据点的视觉影响最小，常用于密集数据集。

示例

scatter(x, y, 'Marker', '.');

菱形 ('d')

菱形标记提供了一种独特的形状，适合突出显示特定数据点。

示例

scatter(x, y, 'Marker', 'd');

六角星 ('h')

六角星标记为可用标记类型增添了几何变化。

示例

scatter(x, y, 'Marker', 'h');

五角星 ('p')

五角星标记提供了另一种几何形状用于自定义。

示例

scatter(x, y, 'Marker', 'p');

自定义标记符号

用户可以使用默认集未涵盖的字符或符号定义自定义标记符号。

示例

组合标记类型

可以在同一图中组合使用多种标记类型以进行区分或强调。

示例

scatter(x1, y1, 'Marker', 'o');
hold on;
scatter(x2, y2, 'Marker', 's');

实施

x2 = [2, 3, 4, 5, 6];
y2 = [5, 10, 15, 12, 8];
figure;

scatter(x1, y1, 'o', 'SizeData,' 100, 'MarkerFaceColor,' 'red,' 'MarkerEdgeColor,' 'blue');
hold on;
scatter(x2, y2, 's,' 'SizeData,' 100, 'MarkerFaceColor,' 'blue,' 'MarkerEdgeColor,' 'green');
legend('Dataset 1', 'Dataset 2');

title('Scatter Plot with Multiple Marker Types');
% Advanced marker customization: Transparency and rotation
figure;

scatter(x1, y1, 'o', 'SizeData,' 100, 'MarkerFaceColor,' 'red,' 'MarkerEdgeColor,' 'blue,' 'MarkerFaceAlpha,' 0.5, 'MarkerEdgeAlpha,' 0.8);
hold on;

scatter(x2, y2, 's,' 'SizeData,' 100, 'MarkerFaceColor,' 'blue,' 'MarkerEdgeColor,' 'green,' 'MarkerFaceAlpha,' 0.7, 'MarkerEdgeAlpha,' 0.9);

legend('Dataset 1', 'Dataset 2');
title('Scatter Plot with Advanced Marker Customization');

% Custom marker symbol
figure;
scatter(x, y, '$,' 'SizeData,' 100, 'MarkerFaceColor,' 'green,' 'MarkerEdgeColor,' 'black');
title('Scatter Plot with Custom Marker Symbol');

% Marker rotation
figure;
scatter(x, y, '^,' 'SizeData,' 100, 'MarkerFaceColor,' 'blue,' 'MarkerEdgeColor,' 'red,' 'MarkerAngle,' 45);
title('Scatter Plot with Rotated Triangular Markers');


% Marker size mapping
sizes = [5, 10, 15, 20, 25];
figure;

scatter(x, y, sizes, 'o', 'SizeData,' sizes*10, 'MarkerFaceColor,' 'blue,' 'MarkerEdgeColor,' 'black');
title('Scatter Plot with Marker Size Mapping');

输出

说明

带有默认圆形标记的散点图

初始图作为基线，使用 scatter 函数提供的默认圆形标记。这种类型的图通常用于简单的可视化。

带有方块标记的散点图

第二个图引入了方块标记 ('s')，指定大小 ('SizeData') 为 100。标记填充颜色设置为红色，标记边缘颜色设置为蓝色，展示了超出默认设置的自定义选项。

带有多种标记类型的散点图

第三个图演示了在同一图形中为多个数据集使用不同标记类型的能力。圆形标记 ('o') 代表数据集 1，而方块标记 ('s') 代表数据集 2。图例有助于区分数据集。

带有高级标记自定义的散点图

第四个图展示了高级自定义，包括两个数据集的透明度设置（“MarkerFaceAlpha”和“MarkerEdgeAlpha”）。变化的透明度级别增强了视觉区分度并突出了重叠的数据点。

带有自定义标记符号的散点图

第五个图引入了自定义标记符号 ('$')，并指定了大小和颜色。这展示了使用默认设置之外的唯一符号作为标记的灵活性。

带有旋转三角形标记的散点图

第六个图通过“MarkerAngle”属性说明了标记旋转。三角形标记 ('^') 旋转 45 度，提供了额外的自定义功能。

带有标记大小映射的散点图

最后一个图引入了标记大小映射，其中标记的大小由“sizes”向量决定。“SizeData”属性用于直观地表示一个额外的变量。

高级标记自定义

MATLAB 中的高级标记自定义允许用户精细调整绘图标记的外观，从而更精确地控制它们的大小、颜色、透明度、旋转，甚至自定义符号的选择。当创建复杂的可视化或追求特定美学时，这种级别的自定义尤其有价值。让我们探索 MATLAB 中的一些高级标记自定义选项

标记透明度

属性：“MarkerFaceAlpha”和“MarkerEdgeAlpha”分别控制标记填充和边缘的透明度。

示例

x1 = [1, 2, 3, 4, 5];
y1 = [10, 15, 7, 12, 20];

x2 = [2, 3, 4, 5, 6];
y2 = [5, 10, 15, 12, 8];

scatter(x1, y1, 'Marker,' 'o', 'MarkerFaceColor,' 'red,' 'MarkerEdgeColor,' 'blue,' 'MarkerFaceAlpha,' 0.5, 'MarkerEdgeAlpha,' 0.8);
hold on;
scatter(x2, y2, 'Marker,' 's,' 'MarkerFaceColor,' 'blue,' 'MarkerEdgeColor,' 'green,' 'MarkerFaceAlpha,' 0.7, 'MarkerEdgeAlpha,' 0.9);
legend('Dataset 1', 'Dataset 2');

在此示例中，来自两个数据集的标记以不同的透明度级别叠加，以获得更好的可视化效果。

自定义标记符号

属性：用户可以使用默认集未涵盖的字符或符号定义自定义标记符号。

示例

x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [10, 15, 7, 12, 20];
scatter(x, y, 'Marker,' '$,' 'MarkerSize,' 10, 'MarkerFaceColor,' 'green,' 'MarkerEdgeColor,' 'black');

在此示例中，使用美元符号 ('$') 作为自定义标记符号。

标记旋转

属性：“MarkerAngle”允许用户指定某些标记类型（例如，三角形）的旋转角度。

示例

x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [10, 15, 7, 12, 20];
scatter(x, y, 'Marker,' '^,' 'MarkerSize,' 10, 'MarkerFaceColor,' 'blue,' 'MarkerEdgeColor,' 'red,' 'MarkerAngle,' 45);

在此示例中，向上三角形旋转 45 度。

标记大小映射

属性：用户可以将一系列数据值映射到标记大小，从而直观地表示一个额外的变量。

示例

x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [10, 15, 7, 12, 20];
sizes = [5, 10, 15, 20, 25];
scatter(x, y, sizes, 'Marker,' 'o', 'MarkerFaceColor,' 'blue,' 'MarkerEdgeColor,' 'black');

在此示例中，标记大小由“sizes”向量确定。

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引言

什么是绘图标记？

绘图标记的关键特征

绘图标记的用例

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理解数据可视化中绘图标记的必要性

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默认标记

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