MATLAB制作散点图：从基础到进阶的三种范例讲解

一、什么是散点图

       散点图是一种用来展示两个或多个变量之间关系的图表情势。它可以帮助我们直观地观察变量之间是否存在相关性、趋势或非常值，常用于数据分析的初步探索阶段。
二、三种范例散点图

1. 根本二维散点图：最简朴、最常用

根本二维散点图的实用场景

       当你手头只有两个连续的数字变量，比如“身高”和“体重”，或者“代价”和“销量”，想看它们之间有没有关系时，用这个最符合。
举个例子：
       你想知道一个人身高越高，是不是体重也越重？那你就画个散点图，把“身高”当横轴，“体重”当纵轴，点一画上去，图就出来了。如果点大抵排成一条斜线，那就阐明：它们有关！
 实用场景总结

• 观察趋势和相关性
  
• 检查是否有非常值
  
• 做初步的数据探索
  

2. 按种别分组着色的散点图：比力不同“群体”的差异

  按种别分组着色的散点图的实用场景

       当你有两个数值变量（比如“身高”和“体重”），但你还知道每个人是男生照旧女生，或者是来自不同都会的。你想对比不同群体在这些数值上的分布，这时候就需要分组着色的散点图。
举个例子：
       你把男性的数据点涂成蓝色，女性的数据点涂成红色，一下就能看出：女生更会合在某个区域，男生在哪里分布更广，等等。
 实用场景总结

• 分类变量（性别、地区、范例）+ 两个数值变量
  
• 想看不同群体的差异或分布趋势
  
• 非常得当做对比分析
  

3. 三维散点图：一次看三个数字变量

三维散点图的实用场景

       你现在不仅有“身高”和“体重”，还有“年事”，想看三者之间有没有关系。这时候就可以用三维散点图。它比二维图多了一个维度，可以在空间中呈现点的“走向”。
举个例子：
       你在一张 3D 图里看出：随着年事增加，身高先升后降，体重逐步变大——这种复杂的关系，二维图是看不出来的。
实用场景总结：

• 同时分析三个数值变量
  
• 得当探索复杂的多变量关系
  
• 更得当有交互式可视化支持的场景
  

三种范例散点图总结

   

你手上有什么数据？

  

用哪种散点图？

  

两个数字（例：身高、体重）

  

根本二维散点图

  

两个数字 + 一个分类（例：性别）

  

分组着色散点图

  

三个数字（例：身高、体重、年事）

  

三维散点图

  三、实现绘图前的数据检查

针对三种范例的散点图数据需求

散点图范例	特别预备事项
根本二维散点图	确保两个变量都是数值型
分组着色散点图	第三个变量（分类）需为字符串或分类范例
三维散点图	三个变量都需为连续数值型，且无缺失

四、MATLAB绘制相应散点图

1. 根本二维散点图绘制

      只要两个数值变量，比如“身高”和“体重”，用最基础的 scatter() 函数就能搞定。
      以下是相关代码实现：

1. % 读取数据并保留原始列名，使得原本中文列名不被修改，以下用调取excel表格为例
2. data = readtable('散点图制作.xlsx', 'sheet', 'sheet1', 'VariableNamingRule', 'preserve');
3. x = data.('身高');
4. y = data.('体重');
5. % 创建图形窗口
6. figure('Color', 'w');
7. % 绘制较小圆点的散点图，以下数据大小可以按需更改
8. scatter(x, y, 40, ...  % 点大小改为40（点较小，可以按照需求更改）
9.     'MarkerEdgeColor', [0.3 0.5 0.7], ...% 点的边缘颜色设为蓝灰色
10.     'MarkerFaceColor', [0.5 0.7 0.9], ...% 点的填充颜色为淡蓝色
11.     'MarkerFaceAlpha', 0.6, ...% 点的透明度设置为 0.6
12.     'LineWidth', 0.6);  % 线条粗细
13. hold on
14. % 拟合数据后，添加趋势线（浅红虚线）
15. p = polyfit(x, y, 1);
16. yfit = polyval(p, x);
17. plot(x, yfit, '--', 'Color', [1 0.4 0.4], 'LineWidth', 1.5);% 颜色粗细也均可更改
18. % 标签和标题字体大小与类型（字体略小,可自我调整）
19. xlabel('身高 (cm)', 'FontSize', 11,'FontWeight', 'bold','FontName', '宋体')
20. ylabel('体重 (kg)', 'FontSize', 11,'FontWeight', 'bold','FontName', '宋体')
21. title('身高与体重的关系', 'FontSize', 13, 'FontWeight', 'bold','FontName', '宋体')
22. % 图例（去边框，略小字体）
23. legend({'数据点', '趋势线'}, 'Location', 'southeast', 'Box', 'off', 'FontSize', 10)
24. % 网格和坐标轴美化
25. grid on
26. box off
27. set(gca, 'FontSize', 10, 'LineWidth', 1, 'TickDir', 'out')

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散点图实现：

 2. 按种别分组着色的散点图绘制

        需要有两个数值变量，比如“身高”和“体重”，再加上一个分类变量（比如“性别”），就可以通过循环搭配 scatter() 函数，轻松画出按种别分组着色的散点图。不同种别的数据点用不同颜色区分，既直观又雅观，得当展示各类数据在二维数值变量上的分布差异。
        以下是相关代码实现：

1. % 读取数据并保留原始列名，使得原本中文列名不被修改
2. data = readtable('散点图制作.xlsx', 'sheet', 'sheet2', 'VariableNamingRule', 'preserve');
3. x = data.('身高');
4. y = data.('体重');
5. group = data.('性别');  % 分类变量提取，按照实际情况修改
6. % 获取唯一类别标签
7. groups = unique(group);
8. colors = lines(length(groups));  
9. % 创建图形窗口
10. figure('Color', 'w');
11. hold on;
12. % 按类别绘制散点图并添加拟合线
13. for i = 1:length(groups)
14.     idx = strcmp(group, groups{i});  % 当前类别的数据索引
15.     % 绘制较小圆点的散点图，以下数据大小可以按需更改
16.     scatter(x(idx), y(idx), 40, ...
17.         'MarkerEdgeColor', [0.2 0.2 0.2], ...
18.         'MarkerFaceColor', colors(i, :), ...
19.         'MarkerFaceAlpha', 0.6, ...
20.         'LineWidth', 0.6, ...
21.         'DisplayName', groups{i});  % 设置图例
22.     % 拟合线（每组单独）
23.     p = polyfit(x(idx), y(idx), 1);           
24.     xfit = linspace(min(x(idx)), max(x(idx)), 100);  
25.     yfit = polyval(p, xfit);                  
26.     plot(xfit, yfit, '--', ...
27.         'Color', colors(i, :), ...
28.         'LineWidth', 1.5, ...
29.         'DisplayName', [groups{i} ' - 拟合线']);
30. end
31. % 坐标轴标签和标题（字体可按需修改）
32. xlabel('身高 (cm)', 'FontSize', 11, 'FontWeight', 'bold', 'FontName', '宋体')
33. ylabel('体重 (kg)', 'FontSize', 11, 'FontWeight', 'bold', 'FontName', '宋体')
34. title('不同性别的身高与体重关系（含趋势线）', 'FontSize', 13, 'FontWeight', 'bold', 'FontName', '宋体')
35. % 图例
36. legend('Location', 'southeast', 'Box', 'off', 'FontSize', 10)
37. % 网格和坐标轴美化
38. grid on
39. box off
40. set(gca, 'FontSize', 10, 'LineWidth', 1, 'TickDir', 'out')

复制代码

散点图实现：

3. 三维散点图的绘制

       需要有三个数值变量，比如“身高”、“体重”和“年事”，再加上一个分类变量（比如“性别”），就可以通过循环搭配 scatter3() 函数，轻松绘制出按种别分组着色的三维散点图。不同种别的数据点用不同颜色标识，在三维空间中直观展示出变量之间的立体分布关系，特别得当用来观察多变量之间的团结趋势与种别间的结构差异。
        以下是相关代码实现：

1. % 读取数据并保留原始列名，使得原本中文列名不被修改
2. data = readtable('散点图制作.xlsx', 'sheet', 'sheet3', 'VariableNamingRule', 'preserve');
3. x = data.('身高');
4. y = data.('体重');
5. z = data.('年龄');      % 增加的第三个数值变量
6. group = data.('性别');  % 分类变量
7. % 类别和颜色
8. groups = unique(group);
9. colors = lines(length(groups));
10. % 图形窗口
11. figure('Color', 'w', 'Position', [100 100 800 600]);
12. hold on;
13. ax = gca;
14. ax.Color = [0.97 0.97 0.97];
15. ax.GridColor = [0.8 0.8 0.8];
16. ax.GridAlpha = 0.4;
17. % 绘制三维散点图，以下数据可以按需修改
18. for i = 1:length(groups)
19.     idx = strcmp(group, groups{i});
20.     scatter3(x(idx), y(idx), z(idx), 60, ...
21.         'MarkerEdgeColor', [0.3 0.3 0.3], ...
22.         'MarkerFaceColor', colors(i,:), ...
23.         'MarkerFaceAlpha', 0.7, ...
24.         'LineWidth', 0.7, ...
25.         'DisplayName', groups{i});
26. end
27. % 标签和标题字体大小与类型（字体略小,可自我调整）
28. xlabel('身高 (cm)', 'FontSize', 12, 'FontWeight', 'bold', 'FontName', '宋体');
29. ylabel('体重 (kg)', 'FontSize', 12, 'FontWeight', 'bold', 'FontName', '宋体');
30. zlabel('年龄 (岁)', 'FontSize', 12, 'FontWeight', 'bold', 'FontName', '宋体');
31. title('不同性别的身高、体重与年龄三维分布', ...
32.     'FontSize', 14, 'FontWeight', 'bold', 'FontName', '宋体');
33. legend('Location', 'northeastoutside', 'Box', 'off', 'FontSize', 10);
34. % 美化坐标轴
35. view(45, 20);
36. grid on;
37. box on;
38. rotate3d on;
39. axis tight;
40. set(gca, 'FontSize', 10, 'FontName', '宋体', 'LineWidth', 1, 'TickDir', 'out');
41. camproj perspective;

复制代码

散点图实现：

       通过上面的案例树模，信赖大家已经了解了如何利用 MATLAB 绘制不同的散点图。可视化不仅让数据更易于明白，也为后续的数据分析和交流打下了良好基础。如果你也在处置惩罚类似的多变量数据，不妨动手试一试，让图形为你的分析加分！（如有不对的地方也可以指出哦~） 

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