绘制散点图

这个功能利用核平滑函数计算每个点的概率密度估计（PDE），并且用颜色表示每个点。输入x表示X轴上的位置，y表示Y轴上的位置。varargin可用于向scatter函数发送一组指令，支持MarkerSize参数，不支持MarkerColor参数。输出h返回创建的散点对象的句柄。例如，生成数据x = normrnd(10, 1, 1000, 1); y = x * 3 + normrnd(10, 1, 1000, 1); 使用scatter_kde(x, y, '填充', 'MarkerSize', 100); 添加颜色栏cb = colorbar(); cb.Label.String = '概率

Ankur Kumar创建于2018年1月3日版本1.0，来自印度奥迪萨州鲁尔凯拉国家技术研究所地球与大气科学系。此函数允许使用图形处理选项绘制散点图及1次多项式拟合。该函数提供基础统计信息，如BIAS、相关系数、两变量的标准偏差和均方根误差，并将其显示在图表上。如果不需要统计绘图，可以自行调整函数格式。

这份资源提供了 Tableau 源文件，助你探索散点图的优化技巧，掌握高级散点图的制作方法。

散点图可以帮助您直观地查看分类错误

为了探究身高与腿长之间的关系，我们收集了16名成年女子的身高和腿长数据。为了直观地展示数据，我们将身高作为横坐标 (x)，腿长作为纵坐标 (y)，在平面直角坐标系中标出了这些数据点 (xi, yi)。 这种用图形方式展示数据点的方法称为散点图。通过观察散点图，我们可以初步判断身高与腿长之间是否存在某种关系，例如正相关、负相关或无明显关系。

该函数绘制一个散点图，使用颜色表示数据的密度。它使用三种不同的方法来计算数据密度：圆形、正方形或 Voronoi 单元。用户可以选择要使用的方法以及计算密度时要使用的半径。

在进行Web数据挖掘实验时，数据散点图被广泛运用。它通过图形化展示数据点的分布，帮助研究人员分析和理解数据模式。

在 MATLAB 中，plotc是非官方的绘图工具，专门用来展示带有第三维数据的散点图。用起来挺直观的，X、Y 坐标加上一个 C 向量（颜色值），就能在二维图中显示出三维信息。这种方法在多维数据时，效果蛮不错的。比如你做数据可视化时，颜色条就能你映射数值到颜色，清晰又方便。要注意的是，plotc接受 X、Y 和 C 三个输入，X 和 Y 是坐标，C 是颜色值，得确保长度一致。用起来方便，像做科学计算或数据时适用。不过你得看清自己的 MATLAB 版本，有些功能不兼容旧版本哦。如果你要调节颜色映射或者修改颜色条，需要稍微调整一下源代码。嗯，，plotc是一个实用的工具，尤其是在复杂数据时。小小的

利用Java3D/OpenGL技术，成功实现了一个高性能的散点图应用。这项技术创新为散点图的开发带来了新的可能性，提升了图形处理的效率和质量。