数据可视化系列五：柱状图

写在前面

有时候，看到人家Paper里的图，不禁感叹，为啥连简单的柱状图都画的比我们的好看。这很有可能是我们画图没掌握好技巧，而这些技巧需要我们慢慢去积累。今天搬运了Cognitive and Affective Neuroscience Lab (CANLab, PI: Dr. Tor D. Wager)制作的bar_wani绘图方法，大家赶紧收藏积累吧！

方法：Bar_wani

软件：matlab 2014a

用途：好看、实用、可塑性强的柱状图可视化。

源脚本可能有小bug，部分机器存在无限递归现象，可以直接下载修改好的脚本：（可访问原论坛帖）

% datay =[-0.6518-0.6934-0.5417

-0.6496-0.5946-0.3839

1.15110.90901.1681

1.28920.9346] ; % Y值

e =[0.32260.29360.3080

0.32030.33680.3167

0.40260.40880.4012

0.55860.3734] ; % 标准误

p =[0.04330.01820.0785

0.04260.07750.2255

0.00420.02620.0036

0.02100.0123] ; % p值

col =[0.11570.26860.11570.2765

0.47250.48430.11570.10780.3667

0.47650.13530.27650.19020.3824

0.09220.42160.51180.79410.3235]; % colormap调色

% draw

h = bar_wani(y, e, .8,'colors', col，'errbar_width', [0 0],'ast', p,'ylim', [-2.5 2.5],'ytick', -2:2,'ast_adj_x', 0,'ast_adj_y_neg', .15);

set(gca,'ytickLabel',num2str(get(gca,'ytick')'));

set(h,'position', [1531399169]);

题外话：很多同学看完示例喜欢提问，要画成另一个样子该怎么改。这其实反映了大家在利用脚本进行可视化的过程中，忽略了对原脚本理解的过程，直接“拿来主义”。我们要真正学会可视化，积累是第一步，理解紧随其后，没有理解，我们还是走得不远，因为过度依赖现成的脚本。有了理解，我们可以修改现有的脚本，画出适用于自己实验的图。对于每一次积累，大家都要珍惜，这是前辈们努力和智慧的结晶，需要我们好好体会可视化中的精髓。话糙理不糙，让我们一起加油吧，慢慢来！

那么，试着练习如何用该脚本画出两两比较的柱状图吧，有idea的童鞋可以在留言区讨论。为了让你的可视化技巧提高，千万不要偷懒哦~

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