自动选择条形图前面的散点图的x位置

Question

我想要一种算法来在条形图前面组织2D云点，以便观众可以轻松地看到数据的传播。该点的y位置需要与数据的值相等/缩放/成比例，但x位置并不重要，并且将由算法确定。我认为一个好的策略是尽量减少各点之间的重叠并使点居中。

这是一个没有组织点的情节的例子：

我使用MATLAB生成带有前面点的条形图，但我对选择点的x位置值的最佳方法感兴趣。

之后我一直在 Adob​​e Illustrator 中手工组织积分，这非常耗时。有什么建议？这是一个已经解决的问题的子问题吗？这种情节叫做什么？

对于高样本量，我想像下面的东西比点云更好。

我认为，在数学上，从一些y值数组开始，它将最大化每个元素与其他元素之间的差异之和，通过重新排列元素之间的距离，通过重新排列元素的顺序数组。

以下是我用来生成图表的MATLAB代码：

y = zeros(20,6);
yMean = zeros(1,6);
for i=1:6
    y(:,i) = 5 + (8-5).*rand(20,1);
    yMean(i) = mean(y(:,i));
end

figure
hold on
bar(yMean,0.5)
for i=1:6
    x = linspace(i-0.3,i+0.3,20);
    plot(x,y(:,i),'ro')
end
axis([0,7,0,10])

Answer 1

这是一种基于分组到（直方图）区间来确定x位置的方法。结果类似于例如https://stackoverflow.com/a/1934882/4720018中的图，但保留原始的y值。为方便起见，对点进行排序，但可以使用bin_index按照外观顺序显示它们。这是不是最好的方式＆＃34;选择x坐标取决于你想要达到的目标。

% Create some dummy data
dummy_data_y = 1+0.1*randn(10,3);

% Create bar plot (assuming you are interested in the mean)
bar_obj = bar(mean(dummy_data_y));

% Obtain data size info
n = size(dummy_data_y, 2);

% Algorithm that creates an x vector for each data column
sorted_data_y = sort(dummy_data_y, 'ascend'); % for convenience
number_of_bins = 5;
for j=1:n
    % Get histogram information
    [bin_count, ~, bin_index] = histcounts(sorted_data_y(:, j), number_of_bins);

    % Create x-location data for current column
    xj = [];
    for k = 1:number_of_bins
        xj = [xj 0:bin_count(k)-1];
    end

    % Collect x locations per column, scale and translate
    sorted_data_x(:, j) = j + (xj-(bin_count(bin_index)-1)/2)'/...
                              max(bin_count)*bar_obj.BarWidth;
end

% Plot the individual data points
line(sorted_data_x, sorted_data_y, 'linestyle', 'none', 'marker', '.', 'color', 'r')  

这是否是展示数据的好方法仍有待讨论。