zip文件包含以下用于可视化分发的文件：
-distributionPlot.m：允许创建小提琴图的主函数
-myHistogram.m：根据数据点的数量和排列（Freedman Diaconis规则）生成具有“理想”仓位宽度的直方图。请注意，对于整数值数据，每个整数都有自己的仓位。

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

如果您想覆盖单个数据点，您需要下载单独的submission plotSpread (//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/37105)．

DistributionPlot允许同时可视化多个分布。它对倾斜的单峰数据是有用的，对多峰数据是不可缺少的。DistributionPlot对于显示分布的时间演化特别有用。

下面是一些来自帮助的例子:

r =兰德(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
ah（1）=子批次（2,4,1:2）；
箱线图（[r，rn，rn2]）
ah（2）=子批次（2,4,3:4）；
distributionPlot ([r, rn, rn2], histOpt, 2);% histOpt=2比默认值更适用于均匀分布
集(啊,“ylim”,[1 - 2])
%--附加选项
data = [randn (100 1); randn (50, 1) + 4; randn(25日1)+ 8);
子地块（2,4,5）
distributionPlot(数据);%的违约
子地块（2,4,6）
分布图（数据，'colormap'，铜，'showMM'，5，'variableWidth'，false）%仅通过自定义colormap显示密度，显示平均值/标准值，
次要情节(2、4、七8)
distributionPlot({data(1:5:end)，repmat(data,2,1)}，'addSpread'，true，'showMM'，false，'histOpt'，2) %auto-binwidth depends on # of datpoints;对于小n，绘制数据是有用的