glyphplot
그림문자 플롯
구문
설명
glyphplot(는 행렬 X)X의 다변량 데이터로부터 그림문자 플롯을 만듭니다. 기본적으로 glyphplot은 별 플롯을 만듭니다. 별 플롯은 각 관측값을 별로 나타내며, 이때 축(spoke) i의 길이는 해당 관측값에 대한 변수 i의 값에 비례합니다. 기본적으로 glyphplot은 플로팅하기 전에 X의 열을 표준화합니다.
구문 glyphplot(X,Glyph="star")는 구문 glyphplot(X)와 동일하다는 점에 유의하십시오.
glyphplot(___,는 위에 열거된 구문에 나와 있는 입력 인수 조합 외에 하나 이상의 이름-값 인수를 사용하여 옵션을 지정합니다. 예를 들어 플로팅하기 전에 주성분 분석(PCA)을 사용하여 Name=Value)X의 데이터를 표준화할 수 있습니다.
예제
별 플롯을 사용하여 다차원 데이터를 시각화합니다. 각 관측값의 별이 어떻게 다른지 살펴봅니다.
세 가지 붓꽃 종에 대한 4가지 측정값(꽃받침 길이, 꽃받침 너비, 꽃잎 길이, 꽃잎 너비)을 포함하는 fisheriris 데이터 세트를 불러옵니다.
load fisheriris행렬 meas는 150개 꽃에 대한 4가지 측정값을 모두 포함합니다. 처음 8개 꽃에 대한 측정값을 표시합니다.
head(meas)
5.1000 3.5000 1.4000 0.2000
4.9000 3.0000 1.4000 0.2000
4.7000 3.2000 1.3000 0.2000
4.6000 3.1000 1.5000 0.2000
5.0000 3.6000 1.4000 0.2000
5.4000 3.9000 1.7000 0.4000
4.6000 3.4000 1.4000 0.3000
5.0000 3.4000 1.5000 0.2000
meas의 붓꽃 측정값을 사용하여 그림문자 플롯을 만듭니다. 기본적으로 glyphplot은 플로팅하기 전에 별 플롯을 만들고 측정값을 표준화합니다.
glyphplot(meas)
title("Glyph Plots for Iris Data")
각 별은 하나의 붓꽃에 대응되며 각 축(spoke)은 표준화된 붓꽃 측정값 중 하나에 대응됩니다. 축(spoke)의 길이는 해당 측정값의 상대 값을 나타냅니다.
첫 50개 꽃의 별은 다음 50개 꽃의 별보다 작은 경향이 있다는 점을 볼 수 있습니다. 마찬가지로, 앞쪽 두 세트에 해당하는 꽃의 별은 마지막 50개 꽃의 별보다 작은 경향이 있습니다.
상자 플롯을 사용하여 세 세트의 붓꽃에 대한 측정값의 분포를 비교합니다.
figure boxchart(meas(1:50,:)) hold on boxchart(meas(51:100,:)) boxchart(meas(101:end,:)) hold off legend(["Irises 1-50","Irises 51-100","Irises 101-150"]) xticklabels(["Sepal Length","Sepal Width","Petal Length","Petal Width"]) title("Box Plots for Iris Data")
상자 플롯을 보면 4가지의 측정값 중 3가지에 대해 첫 50개 붓꽃의 값은 다음 50개 붓꽃의 값보다 작은 경향이 있고 두 붓꽃 세트의 값은 마지막 50개 붓꽃의 값보다 작은 경향이 있습니다. 값이 작을수록 별 축(spoke)이 더 짧으므로 이 결과는 이전 별 플롯에서의 별의 상대적 크기를 설명하는 데 도움이 됩니다.
체르노프 얼굴 플롯을 사용하여 다차원 데이터를 시각화합니다. 데이터 변수에 대응되는 얼굴 특징을 지정합니다.
100대 자동차에 대한 측정값을 포함하는 carsmall 데이터 세트를 불러옵니다. Acceleration 변수, Displacement 변수, Horsepower 변수, MPG 변수, Weight 변수를 하나의 테이블에 결합합니다. 처음 12대 자동차에 대한 값을 표시합니다.
load carsmall
Tbl = table(Acceleration,Displacement,Horsepower,MPG,Weight);
head(Tbl,12) Acceleration Displacement Horsepower MPG Weight
____________ ____________ __________ ___ ______
12 307 130 18 3504
11.5 350 165 15 3693
11 318 150 18 3436
12 304 150 16 3433
10.5 302 140 17 3449
10 429 198 15 4341
9 454 220 14 4354
8.5 440 215 14 4312
10 455 225 14 4425
8.5 390 190 15 3850
17.5 133 115 NaN 3090
11.5 350 165 NaN 4142
Tbl의 자동차 측정값을 사용하여 체르노프 얼굴 플롯을 만듭니다. 참고로 glyphplot은 누락값이 있는 관측값을 플롯에서 제외하며 기본적으로 플로팅하기 전에 자동차 측정값을 표준화합니다.
glyphplot(Tbl{:,:},Glyph="face")
기본적으로 glyphplot은 얼굴 크기를 사용하여 첫 번째 변수(여기서는 Acceleration)를 나타냅니다. 이마에서 턱까지의 상대적인 호 길이는 두 번째 변수(Displacement)를 나타내고, 이마 모양은 세 번째 변수(Horsepower)를 나타내고, 턱 모양은 네 번째 변수(MPG)를 나타내고, 눈 사이의 너비는 다섯 번째 변수(Weight)를 나타냅니다. 자세한 내용은 얼굴 특징 항목을 참조하십시오.
MPG 변수가 표시되지 않고 턱 모양이 Weight 변수를 대신 나타내도록 위의 플롯을 변경합니다.
figure
glyphplot(Tbl{:,:},Glyph="face",Features=[1 2 3 0 4])
플롯에는 누락값이 포함된 MPG 변수를 표시되지 않으므로, 위의 플롯에서 생략된 관측값 중 일부가 포함됩니다.
그림문자 플롯에 그림문자의 레이아웃을 지정합니다. 그림문자 또는 그림문자 중심 위치를 플로팅하도록 그리드를 지정할 수 있습니다.
100대 자동차에 대한 측정값을 포함하는 carsmall 데이터 세트를 불러옵니다. Acceleration 변수, Displacement 변수, Horsepower 변수, MPG 변수, Weight 변수를 하나의 테이블에 결합합니다. 처음 12대 자동차에 대한 값을 표시합니다.
load carsmall
Tbl = table(Acceleration,Displacement,Horsepower,MPG,Weight);
head(Tbl,12) Acceleration Displacement Horsepower MPG Weight
____________ ____________ __________ ___ ______
12 307 130 18 3504
11.5 350 165 15 3693
11 318 150 18 3436
12 304 150 16 3433
10.5 302 140 17 3449
10 429 198 15 4341
9 454 220 14 4354
8.5 440 215 14 4312
10 455 225 14 4425
8.5 390 190 15 3850
17.5 133 115 NaN 3090
11.5 350 165 NaN 4142
Tbl의 차량 측정값을 사용하여 별 플롯을 만듭니다. 별을 8×12 그리드에 배열합니다.
glyphplot(Tbl{:,:},Grid=[8 12])
그리드가 8×12이므로 플롯은 최대 96개 관측값을 표시할 수 있습니다. 이 경우 플롯은 누락값이 없는 Tbl의 관측값을 모두 포함합니다. 기본적으로 glyphplot은 Tbl의 관측값의 인덱스를 사용하여 각 그림문자에 레이블을 지정합니다.
별을 2×2 그리드에 표시합니다. Page 이름-값 인수를 사용하여 표시할 별 세트를 지정합니다. 이 경우, 처음 두 개의 별 세트를 표시합니다.
figure
tiledlayout(1,2)
nexttile
glyphplot(Tbl{:,:},Grid=[2 2])
title("First Set of Stars")
nexttile
glyphplot(Tbl{:,:},Grid=[2 2],Page=2)
title("Second Set of Stars")
또한 Page를 숫자형 벡터 또는 "all"로 지정하여 여러 페이지를 연속해서 표시할 수 있습니다. glyphplot을 호출한 후에 Enter 키를 눌러 그림문자로 이루어진 다음 페이지를 표시합니다.
또는 스크롤 막대가 있는 하나의 플롯에 모든 별 세트를 표시합니다.
glyphplot(Tbl{:,:},Grid=[2 2],Page="scroll")
그림문자의 그리드를 만드는 대신에 그림문자 중심 위치를 지정할 수 있습니다.
처음 4대 자동차에 대한 별을 플로팅합니다. 데이터 세트를 glyphplot으로 전달하기 전에 이 데이터 세트를 표준화합니다. 그러지 않으면 이 함수는 플로팅하기 전에 전체 데이터 세트가 아니라 관측값 4개만 표준화합니다. 별 중심 위치를 행 i가 별 중심 i의 x축 값과 y축 값에 각각 대응되는 행렬로 지정합니다. 최대 별 반지름을 0.5로 지정합니다. 별을 더 잘 비교하려면 그리드 선을 플롯에 추가합니다.
figure
X = normalize(Tbl{:,:},"range",[0.1 0.9]);
glyphplot(X(1:4,:),Centers=[1 2; 2 2; 1 1; 2 1],Radius=0.5, ...
Standardize="off")
grid on
그림문자 중심 위치를 지정하면 그림문자 플롯은 관측값 레이블을 포함하지 않습니다.
glyphplot에 대한 호출에서 몇 가지 플롯 속성을 설정하고 그림문자 플롯을 만든 후에 그림문자 플롯의 모양을 수정하여 그림문자 플롯의 모양을 조정합니다.
세 가지 붓꽃 종에 대한 4가지 측정값(꽃받침 길이, 꽃받침 너비, 꽃잎 길이, 꽃잎 너비)을 포함하는 fisheriris 데이터 세트를 불러옵니다.
load fisheriris행렬 meas는 150개 꽃에 대한 4가지 측정값을 모두 포함합니다. 셀형 배열 species는 150개 꽃 각각에 대한 종 이름을 포함합니다.
각 꽃에 대한 인덱스와 종 이름을 포함하는 label이라는 이름의 새 변수를 만듭니다.
index = (1:150)';
label = index + "-" + species;meas의 붓꽃 측정값을 사용하여 별 플롯을 만들고 label 변수를 사용하여 각 별에 레이블을 지정합니다. 별의 색을 연한 녹색으로 지정합니다. glyphplot에 대한 호출에서 선 속성(예: Color)을 지정하면 함수는 플롯 내 모든 그림문자에 속성값을 설정합니다. 단순화하기 위해 꽃 49~60을 4×3 그리드에 표시합니다.
플롯을 만든 후에 플롯의 모양을 수정하려면 Line 객체와 Text 객체로 구성된 배열 s를 반환합니다.
lightGreen = [0.4660 0.6740 0.1880]; s = glyphplot(meas,ObsLabels=label, ... Color=lightGreen, ... Grid=[4 3],Page=5);
꽃 51의 별에 대해 별 둘레의 색, 별 축(spoke)의 색, 별 레이블의 글꼴을 수정합니다.
purple = [0.4940 0.1840 0.5560];
lightBlue = [0.3010 0.7450 0.9330];
s(3,1).Color = purple;
s(3,2).Color = lightBlue;
s(3,3).FontWeight = "bold";
꽃 51의 별은 자주색 윤곽선, 연한 파란색 축(spoke), 굵은 레이블을 가지고 있습니다.
별 플롯 대신 얼굴 플롯을 사용하여 위의 플롯을 다시 만듭니다. Line 객체와 Text 객체로 구성된 배열 f를 반환하고 수정합니다.
figure f = glyphplot(meas,Glyph="face",ObsLabels=label, ... Color=lightGreen, ... Grid=[4 3],Page=5); f(3,1).Color = purple; f(3,2).Color = lightBlue; f(3,3).FontWeight = "bold";
꽃 51의 얼굴은 자주색 얼굴, 연한 파란색 눈, 굵은 레이블을 가지고 있습니다.
입력 인수
이름-값 인수
출력 인수
세부 정보
팁
Line 속성에 나열된 속성에 대해 속성 이름과 값을 지정하여 그림문자의 특성을 수정할 수 있습니다. 그러나 이 방식을 사용하면 수정 사항이 플롯의 모든 그림문자에 적용됩니다. 특정 그림문자만 수정하려면
Line객체를 반환하는 구문을 사용하고 점 표기법을 사용하여 각 객체 속성을 개별적으로 조정합니다. 예제는 그림문자 플롯 모양 조정하기 항목을 참조하십시오.
