【可视化】基于matlab绘制分组或堆叠条形图

   日期:2024-12-26    作者:jqclv 移动:http://mip.riyuangf.com/mobile/quote/41454.html

 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进

代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

分组或堆叠条形图是将数据按类别分组并以条形图的形式显示的一种图表。它可以帮助我们比较不同类别的数据,并了解它们之间的关系。分组或堆叠条形图通常用于显示分类数据,例如性别、年龄、收入等。

分组或堆叠条形图有两种常见的类型:分组条形图和堆叠条形图。分组条形图将不同类别的条形图并排放置,而堆叠条形图将不同类别的条形图叠加在一起。分组条形图更适合于比较不同类别的数据,而堆叠条形图更适合于显示不同类别的数据在总数据中的占比。

分组或堆叠条形图的优点在于它可以直观地显示数据,并且易于理解。它还可以帮助我们发现数据中的趋势和规律。但是,分组或堆叠条形图也有其局限性。例如,它只能显示有限数量的数据,并且当数据量较大时,分组或堆叠条形图可能会变得难以阅读。

为了使分组或堆叠条形图更加有效,我们可以注意以下几点

  • 选择合适的类别:分组或堆叠条形图的类别应该是有意义的,并且应该与研究问题相关。

  • 使用合适的颜色:分组或堆叠条形图的颜色应该易于区分,并且应该与类别的含义相匹配。

  • 添加标签和注释:分组或堆叠条形图应该有清晰的标签和注释,以便读者能够理解图表中的数据。

  • 避免使用过多的数据:分组或堆叠条形图中的数据量应该适中,以便读者能够轻松地理解图表中的信息。

分组或堆叠条形图是一种常用的图表类型,它可以帮助我们比较不同类别的数据,并了解它们之间的关系。通过注意上述几点,我们可以使分组或堆叠条形图更加有效地传达信息。

分组或堆叠条形图广泛应用于各个领域,例如

  • 市场营销:分组或堆叠条形图可以用来比较不同产品或服务的销售额,或者比较不同地区或市场的销售额。

  • 金融:分组或堆叠条形图可以用来比较不同股票或基金的收益率,或者比较不同国家的经济增长率。

  • 教育:分组或堆叠条形图可以用来比较不同学校或班级的考试成绩,或者比较不同学生的学习成绩。

  • 医疗保健:分组或堆叠条形图可以用来比较不同疾病的发病率或死亡率,或者比较不同治疗方法的有效性。

分组或堆叠条形图是一种简单而有效的图表类型,它可以帮助我们比较不同类别的数据,并了解它们之间的关系。通过注意上述几点,我们可以使分组或堆叠条形图更加有效地传达信息。

 
 
 

🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

特别提示:本信息由相关用户自行提供,真实性未证实,仅供参考。请谨慎采用,风险自负。


举报收藏 0评论 0
0相关评论
相关最新动态
推荐最新动态
点击排行
{
网站首页  |  关于我们  |  联系方式  |  使用协议  |  隐私政策  |  版权隐私  |  网站地图  |  排名推广  |  广告服务  |  积分换礼  |  网站留言  |  RSS订阅  |  违规举报  |  鄂ICP备2020018471号