在Mathematica中一次画出不同的条件和主题
请考虑 ：
Needs["ErrorBarPlots`"];
fixNumberF1F6 = {{{7.11`, 7.51`, 11.14`, 8.19`, 6.58`},
{2.14`, 2.33`,2.25`, 1.53`,1.71`}},
{{4.69`, 4.79`, 3.78,4.34`, 4.8`},
{2.22`, 2.71`, 3.18`, 2.29`, 1.93`}}}
fixNumberF1F6 [[1,1]]指条件1中每个主体的平均固视值数，fixNumberF1F6 [[1,2]]表示这些手段的标准偏差。 fixNumberF1F6 [[2]]引用条件2。
plotOptionsXX[title_, yName_, xName_, colors_: Black] :=
{Frame -> {{True, False}, {True, False}},
PlotStyle -> colors,
PlotLabel ->
Style[title, Bold, 14, Opacity[1], FontFamily -> "Helvetica"],
PlotStyle -> Directive[Black, PointSize[Medium]],
PlotRangePadding -> 0,
Frame -> {{True, False}, {True, False}},
LabelStyle -> Directive[Black, Bold, 12],
FrameLabel -> {{Style[yName, Opacity[1]],
None}, {Style[xName, Opacity[1]], None}},
FrameStyle -> Opacity[0],
FrameTicksStyle -> Opacity[1],
AxesStyle -> Directive[Black, 12],
ImageSize -> laTaille};
ErrorListPlot[fixNumberF1F6[[#]] // Transpose,
PlotRange -> {{0, 6}, {0, 15}},
ImageSize -> 300,
FrameTicks ->{{Range[1, 13, 2], None},{{1, 2, 3, 4, 5}, None}},
PlotStyle -> Directive[Black, AbsolutePointSize[10], AbsoluteThickness[2]],
plotOptionsXX["Mean Fixation number", "Fixation Nuber", "SubNo"]] & /@ Range[2]
左边的情节代表每个主题的平均注视数量以及条件1的标准偏差。条件2的右边。
我怎么能在1个阴谋中绘制他们？
如果这 ：
fixNumberF1F6across = {{8.10, 1.99}, {4.48, 2.46}}
是跨学科的平均值和标准差，我怎样才能显示两者？
- 我如何在不同科目的类似情节中显示2个条件 - 我可以如何显示组的平均值和SD。
编辑 ：
我从头开始。 鉴于数据如何简单和干净，使用ListPlot最简单，并通过Epilog添加条形图。
你仍然可以调整它 - 例如在蓝色和红色的数据点和条之间留出一点空间，添加一个图例等，但基本的想法就在那里。
data = {{{7.11`, 7.51`, 11.14`, 8.19`, 6.58`}, {2.14`, 2.33`, 2.25`, 1.53`, 1.71`}}, {{4.69`, 4.79`, 3.78, 4.34`, 4.8`}, {2.22`, 2.71`, 3.18`, 2.29`, 1.93`}}};
ListPlot[{data[[1, 1]], data[[2, 1]]},
PlotStyle -> {{PointSize[.025], Red}, {PointSize[0.025], Blue}},
Frame -> True,
PlotRange -> {{0.5, 5.5}, {0, 14}},
FrameTicks -> {{Automatic, Automatic}, {Range[5], None}},
FrameLabel -> {{"Fixation (ms)", None}, {"Subject", None}},
Epilog -> {{Red, Thickness[0.003], Dashed,
Line[{{0, m1 = Mean@data[[1, 1]]}, {5.5, m1}}],
Blue, Line[{{0, m1 = Mean@data[[2, 1]]}, {5.5, m1}}]},
Thickness[0.005], Red,
Line[{{#[[1]], #[[2, 1]]}, {#[[1]], #[[2, 2]]}}] & /@
Transpose@{Range[5], ({#[[1]] + #[[2]], #[[1]] - #[[2]]} & /@
Transpose@data[[1]])},
Thickness[0.005], Blue,
Line[{{#[[1]], #[[2, 1]]}, {#[[1]], #[[2, 2]]}}] & /@
Transpose@{Range[5], ({#[[1]] + #[[2]], #[[1]] - #[[2]]} & /@
Transpose@data[[2]])},
}]
下面的BoxWhiskerChart来自您的数据。 如果这看起来有点像你感兴趣的东西，它可能会被修改，以便从第25百分位到75％百分位的传播被改变，以反映一个SD在该平均值以上和以下的传播。
而且，是的，很容易将组合方式（N = 5）叠加到图表上。
[平均值周围没有完美的对称性的原因是我假设正态分布使用了你的平均值和标准偏差来生成原始数据。 我只在每个试验中使用了100个数据点，所以有一点偏差是很自然的。 如果我们调整图表以反映对称的标准偏差，则不会发生这种情况。]
对于任何数量的系列：
plotseries[a_] :=
Module [{col = ColorData[22, "ColorList"]},
Plot[Evaluate@(Piecewise[{#[[2]], #[[1]] - 1/3 <= x <= #[[1]] + 1/3} & /@
Thread[List[Range@Length@#, #]]] & /@
({a[[#, 1]] + a[[#, 2]], a[[#, 1]] - a[[#, 2]]}) & /@
(Range@Length@a)), {x, 0, 1 + Length@(a[[1, 1]])},
ClippingStyle -> None,
PlotStyle -> {None},
Exclusions -> False,
Filling -> ({2 # - 1 -> {{2 #}, Directive[col[[#]], Opacity[.2]]}} & /@
Range@Length@a),
Ticks -> {Range@Length[a[[1, 1]]], Range@#2 &},
AxesLabel -> {Style["Subject", Medium, Bold], Style["Fixation Time", Medium, Bold]},
Epilog ->
MapIndexed[{Directive[col[[#2[[1]]]], PointSize[.03]],
Point@Thread[List[Range@Length[#1[[1]]], #1[[1]]]]} &, a]
]
]
b = Table[{Table[j^(i/3) + i, {j, 6}], Table[1, {j, 6}]}, {i, 1, 3}];
plotseries[b]
我对错误图不太熟悉，所以这很可能是一种显示数据的非标准形式，并基于ErrorBarFunction文档中的示例匆忙放在一起。
(*split it up so it's easier to follow*)
meanCond1 = fixNumberF1F6[[1, 1]];
stdCond1 = fixNumberF1F6[[1, 2]];
meanCond2 = fixNumberF1F6[[2, 1]];
stdCond2 = fixNumberF1F6[[2, 2]];
x1 = Transpose@{meanCond1, meanCond2};
x2 = ErrorBar @@@ Transpose@{stdCond1, stdCond2};
Show@(ErrorListPlot[{#1},
ErrorBarFunction ->
Function[{coords, errs}, {Opacity[0.2], EdgeForm[{#2}],
Rectangle[coords + {errs[[1, 1]], errs[[2, 1]]},
coords + {errs[[1, 2]], errs[[2, 2]]}]}], PlotStyle -> #2,
Axes -> False, Frame -> True,
FrameLabel -> {"Condition 1", "Condition 2"}] & @@@
Transpose@{Transpose@{x1, x2}, {Blue, Yellow, Green, Gray, Red}})
每个点都是不同的主题。 x坐标是条件1的均值， y坐标是条件2的均值。矩形边的长度是相应的标准偏差。 因此，虽然它确实重叠，但如果你在选择颜色方面比较谨慎（并且如果没有太多的主题），它可能会起作用。
上一篇: Plot different conditions & subjects at once in Mathematica