MATLAB散点图最佳实践：创建清晰有效的图表

# 1. MATLAB散点图基础

散点图是MATLAB中用于可视化成对数据关系的一种基本图表类型。它将数据点绘制在二维坐标系中，其中x轴和y轴分别代表两个变量。散点图可以揭示数据分布、趋势和异常值。

MATLAB提供了多种函数来创建散点图，包括`scatter`和`plot`。`scatter`函数专门用于散点图，而`plot`函数可以用于绘制各种图表类型，包括散点图。

创建散点图时，需要指定x和y数据向量。数据向量可以是数值数组、符号数组或结构体数组。MATLAB会自动确定数据点的颜色和标记。

# 2. 散点图定制技巧

散点图的定制可以极大地增强其信息性和视觉吸引力。本章节将介绍一些散点图定制技巧，包括数据准备、图形美化和增强。

### 2.1 数据准备和预处理

在创建散点图之前，对数据进行适当的准备和预处理至关重要。这包括数据清理、转换、规范化和标准化。

#### 2.1.1 数据清理和转换

数据清理涉及删除或更正异常值、缺失值和不一致的数据。数据转换可能涉及将数据转换为不同的格式或单位，以使其更适合散点图。

% 导入数据
data = importdata('data.csv');

% 删除缺失值
data = data(~isnan(data(:,1)), :);

% 转换日期格式
data(:,1) = datetime(data(:,1), 'InputFormat', 'yyyy-MM-dd');

#### 2.1.2 数据规范化和标准化

数据规范化和标准化可以改善散点图的可视化效果。规范化将数据缩放至特定范围（例如 0 到 1），而标准化将数据中心化并缩放至单位标准差。

% 规范化数据
data(:,2) = (data(:,2) - min(data(:,2))) / (max(data(:,2)) - min(data(:,2)));

% 标准化数据
data(:,3) = (data(:,3) - mean(data(:,3))) / std(data(:,3));

### 2.2 图形美化和增强

散点图的图形美化和增强可以提高其视觉吸引力和可读性。这包括选择合适的颜色和标记、自定义轴标签和标题，以及添加图例和注释。

#### 2.2.1 颜色和标记选择

颜色和标记的选择可以影响散点图的视觉效果和信息传递。不同的颜色和标记可以用来区分不同的数据组或强调特定数据点。

% 创建散点图
scatter(data(:,1), data(:,2), 100, data(:,3), 'filled');

% 自定义颜色和标记
colormap(jet);
colorbar;
scatter(data(:,1), data(:,2), 100, data(:,3), 'filled', 'Marker', 'o');

#### 2.2.2 轴标签和标题自定义

轴标签和标题可以提供有关散点图中数据的信息。自定义轴标签和标题可以提高可读性和清晰度。

% 自定义轴标签和标题
xlabel('日期');
ylabel('温度');
title('每日温度变化');

#### 2.2.3 图例和注释添加

图例和注释可以提供有关散点图中不同数据组或元素的额外信息。添加图例和注释可以提高可理解性和可解释性。

% 添加图例
legend('组 A', '组 B', '组 C');

% 添加注释
text(data(1,1), data(1,2), '异常值');

# 3.1 交互式散点图

#### 3.1.1 数据点选择和高亮

交互式散点图允许用户通过单击或悬停来选择和高亮特定数据点。这对于探索大型数据集并深入了解特定观测值非常有用。MATLAB 提供了多种方法来实现数据点选择和高亮：

- **`scatterplot()`** 函数：该函数具