Здесь может пригодиться parallelcoords
:
function q54528239
%% Load some sample data:
measures = struct2array(load('fisheriris','meas'));
%% Plot
figure();
coordLineStyle = 'k.';
boxplot(measures(1:20,1:2), 'Symbol', coordLineStyle); hold on;
parallelcoords(measures(1:20,1:2), 'Color', 0.7*[1 1 1], 'LineStyle', '-',...
'Marker', '.', 'MarkerSize', 10);
end
![enter image description here](https://i.stack.imgur.com/RuH1K.png)
Однако для этого требуется Панель инструментов статистики и машинного обучения .Если у вас нет этого набора инструментов, то же самое можно сделать с помощью линейных графиков:
function q54528239
%% Load some sample data:
measures = struct2array(load('fisheriris','meas'));
nCats = 2;
nDatas = 20;
%% Plot
figure();
boxplot(measures(1:nDatas, 1:nCats), 'Symbol', 'k.'); hold on;
line(repmat([(1:nCats).';NaN], [nDatas,1]), ...
reshape(measures(1:nDatas,[1:nCats, 1]).', [], 1), ...
'Color', 0.7*[1 1 1], 'Marker', '.', 'MarkerSize', 10);
end
Результат вышеупомянутого визуально идентичен, но есть некоторая разница с точки зрения всплывающих подсказок точек (которыенемного более информативны в первом случае).