方法 1:
データをベクトル化できるため、ループは必要なく、シリーズごとに色を追加する必要はありません。
% specify your color map:
colorCode = lines(size(RunRawNetLength,1)); % or any other colormap...
% define the correct color for each series:
coloVev = repmat(colorCode,size(RunRawNetLength,1),1);
% plot it all at once without a loop:
scatter(RunRawArea(:),RunRawNetLength(:),[],coloVev)
方法 2:
Statistics and Machine Learning Toolbox をお持ちの場合は、次を使用してこれを行うこともできますgscatter
。
% define the series of data:
group = repmat(1:size(RunRawNetLength,1),1,size(RunRawNetLength,1));
% plot it all at once without a loop:
gscatter(RunRawArea(:),RunRawNetLength(:),group,colorCode);
カラーマップがすべての系列に対して十分な色を持っていない場合、関数はループして最初の系列から開始します。
結果:
どちらの場合も、ランダム データの結果は次のようになります (主な違いは、gscatter
デフォルトでデータ ポイントを埋めて凡例を追加することです)。
lines
エントリが 7 つしかないカラーマップを使用したことに注意してください。したがって、この例では 10 シリーズで繰り返されます。