zip文件包含以下用于可视化发行版的文件:
——distributionPlot。M:主要功能是创造小提琴情节
——myHistogram。m:生成具有“理想”bin宽度的直方图，给定数据点的数量和spread (Freedman-Diaconis规则)。注意，对于整数值的数据，每个整数都有自己的bin。

此外，该zip文件还包含四个辅助函数:countrytries、colorCode2rgb、isEven、myErrorbar

如果你想覆盖单个数据点，你需要下载单独的提交plotSpread (//www.ru-cchi.com/matlabcentral/fileexchange/37105）.

DistributionPlot允许并排可视化多个发行版。它对偏斜单峰数据有用，对多峰数据不可或缺。DistributionPlot对于显示分布的时间演化特别有用。

下面是帮助中的一些例子:

R = rand(1000,1);
Rn = randn(1000,1)*0.38+0.5;
rn2 = [randn (500 1) * 0.1 + 0.27; randn (500 1) * 0.1 + 0.73);
rn2 = min (rn2 1); rn2 = max (rn2, 0);
数字
啊(1)=次要情节(2、4、1:2);
箱线图((r, rn, rn2))
啊(2)=次要情节(2、4、3:4);
distributionPlot ([r, rn, rn2], histOpt, 2);% histop =2对于统一分发比默认分发效果更好
集(啊,“ylim”,[1 - 2])
%——附加选项
data = [randn (100 1); randn (50, 1) + 4; randn(25日1)+ 8);
次要情节(2、4、5)
distributionPlot(数据);%的违约
次要情节(2、4、6)
distributionPlot(data，'colormap'，copper，'showMM'，5，'variableWidth'，false) %仅通过自定义colormap显示密度，显示平均值/std，
次要情节(2、4、七8)
distributionPlot({data(1:5:end)，repmat(data,2,1)}，'addSpread'，true，'showMM'，false，' histop '，2) %auto-binwidth取决于#数据点;对于小n，绘制数据图是有用的