matlab - 散点饼图

Question

我正在尝试可视化软聚类。有很多点和少量簇，每个点以一定的概率属于每个簇。

目前，我正在为每个集群覆盖一个散点图，“o”标记的大小随概率变化。这可以很容易地识别出最可能的集群，但不会超出这个范围。

我想绘制饼图的散点图，即为许多数据点中的每一个绘制一个小饼图，以显示这些概率。这在 Matlab 中可能吗？我还没有找到一种方法来绘制饼图作为标记或在一个图中的任意位置放置多个饼图……

Answer 1

作为第一次尝试，我设法仅使用两个 LINE 在每个点绘制饼图图形对象:一种为圆圈，一种为圆圈内的划分。因此，我们只是绘制未填充的饼图。

这在性能方面非常有效。它是通过使用 NaN 将行分隔成段来实现的。将此与其他建议的解决方案进行比较；如果我们看一下它的 source code ，我们发现它为每个点创建一个轴，并调用 MATLAB 的函数 PIE里面。

我们从一些数据点及其“模糊聚类”开始:

numPoints = 15; numClasses = 5;

%# random 2D points
points = randn(numPoints,2);

%# fuzzy clustering: probabilistic distribution
prob = rand(numPoints,numClasses);
prob = bsxfun(@rdivide, prob, sum(prob,2));

下面是绘制散点饼图的代码:

%# pie parameters
theta = linspace(0, 2*pi, 100); %# steps to approximate a circle
r = min(range(points)) / 10;    %# radius (determined based on points spread)

%# pie circles
px = bsxfun(@plus, cos(theta).*r, points(:,1))';
py = bsxfun(@plus, sin(theta).*r, points(:,2))';
px(end+1,:) = NaN; py(end+1,:) = NaN;

%# pie divisions
tt = cumsum(prob,2) .* 2*pi;
qx = cat(3, ...
    bsxfun(@plus, cos(tt).*r, points(:,1)), ...
    repmat(points(:,1), [1 numClasses]), ...
    NaN(numPoints,numClasses));
qy = cat(3, ...
    bsxfun(@plus, sin(tt).*r, points(:,2)), ...
    repmat(points(:,2), [1 numClasses]), ...
    NaN(numPoints,numClasses));
qx = permute(qx, [3 2 1]); qy = permute(qy, [3 2 1]);

%# plot
figure
line(px(:), py(:), 'Color','k')
line(qx(:), qy(:), 'Color','k')
axis equal

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在我的第二次尝试中，我成功地使用 PATCH 绘制了彩色饼图。函数在每个圆圈中绘制每个切片。显然，这意味着我们正在创建比以前更多的图形对象......

我们本可以使用相同的 NaN 技术通过单个 PATCH 调用从每个圆绘制相同的切片，但是当饼图重叠时证明是有问题的(特别是 z 顺序不正确) .

clr = hsv(numClasses);          %# colors for each class
r = min(range(points)) / 10;    %# radius (determined based on points spread)
tt = cumsum(prob,2) .* 2*pi;    %# pie divisions

figure
h = zeros(numPoints,numClasses);    %# handles to patches
for idx=1:numPoints                 %# for each point
    for k=1:numClasses              %# for each class
        %# start/end angle of arc
        if k>1
            t(1) = tt(idx,k-1);
        else
            t(1) = 0;
        end
        t(2) = tt(idx,k);

        %# steps to approximate an arc from t1 to t2
        theta = linspace(t(1), t(2), 50);

        %# slice (line from t2 to center, then to t1, then an arc back to t2)
        x = points(idx,1) + r .* [cos(t(2)) ; 0 ; cos(t(1)) ; cos(theta(:))];
        y = points(idx,2) + r .* [sin(t(2)) ; 0 ; sin(t(1)) ; sin(theta(:))];
        h(idx,k) = patch('XData',x, 'YData',y, ...
            'FaceColor',clr(k,:), 'EdgeColor','k');

        %# show percentage labels
        ind = fix(numel(theta)./2) + 3;     %# middle of the arc
        text(x(ind), y(ind), sprintf('%.2f%%', prob(idx,k)*100), ...
            'Color','k', 'FontSize',6, ...
            'VerticalAlign','middle', 'HorizontalAlign','left');
    end
end
axis equal

labels = cellstr( num2str((1:numClasses)', 'Cluster %d') );
legend(h(1,:), labels)

如果百分比标签太多，只需删除 TEXT在上面调用。