hustef的博客

柱状图作为科研论文中常用的实验结果对比图，本文采用了3组实验对比的效果展示图，代码已调试好，只需替换数据即可生成相关柱状图，为科研加分。通过获得Nature配色的柱状图，让你的论文看起来档次更高，让你的科研更快地进行成果产出。用户能够生成既美观又精确的数据可视化图表。代码涵盖了从数据准备到最终图像输出的全过程，包括文件读取、颜色自定义、图形界面设置、数据可视化以及图像导出等关键步骤。适合数据科学家、工程师、学生或任何需要在科研、报告或日常工作中进行数据可视化的Matlab用户。用户可以根据自己的需求修改数据

折线图用于分析事物随时间或有序类别而变化的趋势。如果有多组数据，则用于分析多组数据随时间变化或有序类别的相互作用和影响。折线的方向表示正/负变化。折线的斜率表示变化的程度。

同时，Matlab还提供了各种各样的颜色，线型和配色方案，让你的数据呈现出更好的效果。综上所述，这些绘图不仅可以满足科研绘图的需求，同时还具有很强的用户友好性。数据可视化便是将数据通过图形化的方式展现出来，它更加便于我们观察数据蕴含的的规律，洞察了数据蕴含的规律后，从而使我们能够做更好的进行科研表达和学术写作。不过，小编特别推荐更加高级的桑葚图、小提琴图、山脊图、雷达图，这些图形真的超酷！用这些不同种类的图形展示你的数据，不仅更加方便，而且更具有观赏性和表现力哦！常用的柱状图、扇形图、折线图、三维图？

面积图和折线图一样，面积图也用于强调数量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总趋势的注意。他们最常用于表现趋势和关系，而不是传达特定的值。所有的数据都从相同的零轴开始。每一个数据集的起点不同，都是基于前一个数据集。用于显示每个数值所占大小随时间或类别变化的趋势线，堆叠起来的面积图在表现大数据的总量分量的变化情况时格外有用。

词云图，又称为文本云或标签云，是一种数据可视化技术。它通过将文本数据中的词汇以视觉化的形式展示出来，帮助人们快速理解文本的主题和关键信息。在词云图中，不同的词汇会以不同的大小、颜色和字体显示，这些视觉元素通常与词汇在文本中出现的频率或重要性相关联。词云图的基本原理是对文本进行分词处理，然后统计每个词汇的频率或权重。接着，根据这些频率或权重来调整词汇在图中的大小、颜色和位置等视觉属性。这样可以使得出现频率较高或较重要的词汇更加突出，而出现频率较低或较不重要的词汇则相对较小或较不明显。

面积图又叫区域图。 它是在折线图的基础之上形成的， 它将折线图中折线与自变量坐标轴之间的区域使用颜色或者纹理填充，这样一个填充区域我们叫做面积，颜色的填充可以更好的突出趋势信息。需要注意的是颜色要带有一定的透明度，透明度可以很好的帮助使用者观察不同序列之间的重叠关系，没有透明度的面积会导致不同序列之间相互遮盖减少可以被观察到的信息。

本文介绍了如何使用Matlab实现绘制帕累托图，包括数据准备、特征因素排序、计算累计频率百分比、筛选核心特征。通过实例展示了帕累托图的绘制过程，适用于数据分析和论文写作。帕累托图（Pareto chart）是将出现的质量问题和质量改进项目按照重要程度依次排列而采用的一种图表。以意大利经济学家V.Pareto的名字而命名的。帕累托图又叫排列图、主次图，是按照发生频率大小顺序绘制的直方图，表示有多少结果是由已确认类型或范畴的原因所造成。

本文采用MATLAB编写了利用径向基函数神经网络（RBFNN采用五折交叉验证）实现了一个SHAP可解释的神经网络回归模型.