主要内容
使用实时编辑器加速探索性编程
下面是一个如何使用Live Editor来加速探索性编程的示例。这个例子演示了如何使用实时编辑器:
请参阅输出以及生成它的代码。
把你的程序分成几个部分来单独计算代码块。
包括可视化。
使用控件试验参数值。
总结并分享你的发现。
高速公路伤亡数据
Live Editor显示输出和生成输出的代码。要管理一个部门，去住编辑器选项卡并选择运行部分按钮。您还可以单击将鼠标移动到区段左侧边缘时出现的蓝色条。
在这个例子中，我们探索一些公路死亡数据。从加载数据开始。变量显示为表的列标题。
负载死亡人数死亡(1:10,:)
ans =10×8表经度纬度死亡司机车辆vehicleMiles alcoholRelated urbanPopulation _________ ________ ______ _______ ________ ____________ ______________ _______________ 怀俄明州-107.56 - 43.033 164 380.18 671.53 9261 54 65.226 District_of_Columbia -77.027 - 38.892 349.12 - 240.4 3742 100佛蒙特州-72.556 44.043 98 550.46 551.52 7855 38.196North_Dakota -99.5 - 47.469 461.78 - 721.84 100 7594 35 55.807 South_Dakota特拉华州-99.679 44.272 197 563.3 882.77 8784 76 51.923 -75.494 39.107 134 533.94 728.52蒙大拿9301 48 80.021 -110.58 46.867 229 712.88 1056.7 11207 100 54.031 Rhode_Island -71.434 41.589 83 90.936 741.84 834.5 8473 41 New_Hampshire -71.559 - 43.908 171 985.77 - 1244.6 13216 5159.181缅因州-69.081 44.886 194 984.83 1106.8 14948 58 40.206
计算死亡率
Live Editor允许您将程序划分为包含文本、代码和输出的部分。要创建一个新节，请转到住编辑器选项卡，单击节休息按钮。一个部分中的代码可以独立运行，这使得在编写程序时很容易探索想法。
计算每100万英里的死亡率。从这些值我们可以找到死亡率最低和最高的州。
州= fatalities.Properties.RowNames;率= fatalities.deaths. / fatalities.vehicleMiles;[~， minIdx] =最小(率);%最低事故率[~， maxIdx] = max(rate);%最大事故率disp([州{minIdx}死亡率最低num2str(率(minIdx))))
马萨诸塞州的死亡率最低，为0.0086907
disp([州{maxIdx}有最高的死亡率num2str(率(maxIdx))))
密西西比州的死亡率最高，为0.022825
死亡的分布
您可以在程序中包含可视化。与输出一样，绘图和图形与生成它们的代码一起出现。
我们可以用条形图来看看各州死亡率的分布情况。有11个州的死亡率超过0.02 / 100万车辆英里。
直方图(速度,10)包含(“每百万车辆里程死亡人数”) ylabel (“许多州”）
在数据中找到相关性
您可以在Live Editor中通过试验参数值来查看结果如何变化，从而快速探索数据。添加控件以交互方式更改参数值。要添加控件，请转到住编辑器选项卡上,单击控制按钮，并从可用选项中进行选择。
我们可以用这些数据进行实验，看看表中是否有任何变量与公路死亡人数相关。例如，在城市人口比例较高的州，公路死亡率似乎较低。
dataToPlot =“urbanPopulation”；关闭关闭任何打开的数字散射(死亡。(dataToPlot))百分数死亡与选定变量包含(dataToPlot) ylabel (“每百万车辆里程的死亡率”)举行在xmin = min(死亡。(dataToPlot));xmax = max(死亡。(dataToPlot));p = polyfit(死亡。(dataToPlot)率,1);%计算并绘制最小二乘线Plot ([xmin xmax]， polyval(p，[xmin xmax]))
美国地图上的阴谋死亡和城市化
总结您的结果，并与您的同事分享您的现场脚本。使用您的活动脚本，它们可以重新创建和扩展您的分析。您还可以将分析保存为HTML、Microsoft®Word或PDF文档以供发布。
基于这一分析，我们可以用美国大陆地图上的死亡率和城市人口图总结我们的发现。
负载usastates.mat图geoplot ([usastates。Lat]、[usastates。朗),“黑”) geobasemapdarkwater持有在geoscatter (fatalities.latitude fatalities.longitude 2000 *, fatalities.urbanPopulation,“填充”) c = colorbar;标题(c,“城市百分比”）
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