Matlab cdfplot：如何控制标记间距

Question

我有一个 Matlab 图形，我想在论文中使用。该图包含多个 cdf 图。 现在的问题是我无法使用标记，因为标记在图中变得非常密集。 如果我想让样本稀疏，我必须从 cdfplot 中删除一些样本，这将导致不同的 cdfplot 线。

如何在保持实际线条的同时添加足够的标记？

Answer 1

一种方法是按照 @ephsmith 的解决方案 (1) 从曲线中获取 XData/YData 属性并将其设置回来。这是一条曲线的示例。

y = evrnd(0,3,100,1); %# random data

%# original data
subplot(1,2,1)
h = cdfplot(y);
set(h,'Marker','*','MarkerSize',8,'MarkerEdgeColor','r','LineStyle','none')

%# reduced data
subplot(1,2,2)
h = cdfplot(y);
set(h,'Marker','*','MarkerSize',8,'MarkerEdgeColor','r','LineStyle','none')
xdata = get(h,'XData');
ydata = get(h,'YData');
set(h,'XData',xdata(1:5:end));
set(h,'YData',ydata(1:5:end));

另一种方法是使用 ECDF 函数单独计算经验 CDF，然后减少使用 PLOT 绘图之前的结果。

y = evrnd(0,3,100,1); %# random data
[f, x] = ecdf(y);

%# original data
subplot(1,2,1)
plot(x,f,'*')

%# reduced data
subplot(1,2,2)
plot(x(1:5:end),f(1:5:end),'r*')

结果

Answer 2

我知道考虑到 MATLAB 的内置函数（无论如何在统计工具箱中），这可能是不必要的，但它可能对无法访问该工具箱的其他查看者有用。

经验CMF（CDF）本质上是经验PMF的累积和。后者可以在 MATLAB 中通过 hist 函数实现。为了获得经验 PMF 的良好近似值，必须适当选择 bin 的数量。在下面的示例中，我假设 64 个 bin 对于您的数据来说已经足够了。

%# compute a histogram with 64 bins for the data points stored in y
[f,x]=hist(y,64);

%# convert the frequency points in f to proportions
f = f./sum(f);

%# compute the cumulative sum of the empirical PMF
cmf = cumsum(f);

现在您可以使用 yuk 给出的简化数据示例来选择要绘制的点数量。

Answer 3

n=20 ; % number of total data markers in the curve graph
M_n = round(linspace(1,numel(y),n)) ; % indices of markers
% plot the whole line, and markers for selected data points
plot(x,y,'b-',y(M_n),y(M_n),'rs')

很简单......

Answer 4

尝试减小标记大小。

x = rand(10000,1);
y = x + rand(10000,1);
plot(x,y,'b.','markersize',1);

Answer 5

出于发布目的，我倾向于使用图形窗口上的绘图工具。这允许您调整所有绘图参数并立即看到结果。

如果问题是您的数据点太多，您可以：

1)。使用数据的每第 n 个样本进行绘图。尝试找到一个能够产生您想要的外观的 n。
2）。我通常将曲线拟合到我的数据中，并在拟合图中添加一些稀疏放置的标记来区分曲线。

Answer 6

老实说，出于发布目的，我总是发现选择不同的 'LineStyle ' 或 'LineWidth' 属性提供了更清晰的结果。这也比尝试对数据进行下采样要容易得多，对于使用 制作的图来说，这也容易得多CDFPLOT 我发现标记只是遮挡了线条的阶梯性质。