散点密度图:
散点密度图是在散点图的基础上，计算了每个散点周围分布了多少其他的点，并通过颜色表现出来。
当数据很多的时候，散点图上的点就会存在很多重叠，这时候比较难以看出其分布特征，需要一个辅助的指标来了解密集程度，通常用颜色图例来标识密集程度。(R语言与生物信息学 - 39 散点密度图 (bioladder.cn))
密度散点图（Density Scatter Plot），也称为密度点图或核密度估计散点图，是一种数据可视化技术，主要用于展示大量数据点在二维平面上的分布情况。与传统散点图相比，它使用颜色或阴影来表示数据点的密度，从而更直观地展示数据的分布情况。(Python 数据可视化之密度散点图 Density Scatter Plot_python绘制散点密度图-CSDN博客)
因此，密度散点图就是直观看出哪个位置数据量大。因此就正常画散点图，再给添加一个密度，密度的意思统计这个格点上的数量。
本文数据来源：R语言与生物信息学 - 39 散点密度图 (bioladder.cn)
正常散点图：但其实可能看出那一片数据量肯定很大很多。
但从密度图就能清楚看出（3，0）位置的数据量最大。
转为极坐标就是；半径为三，角度为0 的位置上密度量最大。
本文参考来源写在代码和最后单独列出：
clear;clc;close all;load("data.mat")% 数据来源：https://www.bioladder.cn/R/chapter/pointDensity.html#:~:text=%E6%95%A3%E7%82%B9%E5%AF%86%E5%BA%A6%E5%9B%BE%E6%98%AF%E5%9C%A8%E6%95%A3%E7%82%B9%E5%9B%BE%E7%9A%84%E5%9F%BA%E7%A1%80%E4%B8%8A%EF%BC%8C%E8%AE%A1%E7%AE%97%E4%BA%86%E6%AF%8F%E4%B8%AA%E6%95%A3%E7%82%B9%E5%91%A8%E5%9B%B4%E5%88%86%E5%B8%83%E4%BA%86%E5%A4%9A%E5%B0%91%E5%85%B6%E4%BB%96%E7%9A%84%E7%82%B9%EF%BC%8C%E5%B9%B6%E9%80%9A%E8%BF%87%E9%A2%9C%E8%89%B2%E8%A1%A8%E7%8E%B0%E5%87%BA%E6%9D%A5%E3%80%82,%E5%BD%93%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BE%88%E5%A4%9A%E7%9A%84%E6%97%B6%E5%80%99%EF%BC%8C%E6%95%A3%E7%82%B9%E5%9B%BE%E4%B8%8A%E7%9A%84%E7%82%B9%E5%B0%B1%E4%BC%9A%E5%AD%98%E5%9C%A8%E5%BE%88%E5%A4%9A%E9%87%8D%E5%8F%A0%EF%BC%8C%E8%BF%99%E6%97%B6%E5%80%99%E6%AF%94%E8%BE%83%E9%9A%BE%E4%BB%A5%E7%9C%8B%E5%87%BA%E5%85%B6%E5%88%86%E5%B8%83%E7%89%B9%E5%BE%81%EF%BC%8C%E9%9C%80%E8%A6%81%E4%B8%80%E4%B8%AA%E8%BE%85%E5%8A%A9%E7%9A%84%E6%8C%87%E6%A0%87%E6%9D%A5%E4%BA%86%E8%A7%A3%E5%AF%86%E9%9B%86%E7%A8%8B%E5%BA%A6%EF%BC%8C%E9%80%9A%E5%B8%B8%E7%94%A8%E9%A2%9C%E8%89%B2%E5%9B%BE%E4%BE%8B%E6%9D%A5%E6%A0%87%E8%AF%86%E5%AF%86%E9%9B%86%E7%A8%8B%E5%BA%A6%E3%80%82% demo数据可以在https://www.bioladder.cn/shiny/zyp/bioladder2/demoData/scatterDensity/demo.txt下载。demo数据可以在https://www.bioladder.cn/shiny/zyp/bioladder2/demoData/scatterDensity/demo.txt下载。x = data(:,1);y = data(:,2);close allfigureset(gcf,'position',[50 50 850 650],'color','w')scatter(x,y,'o','filled','sizedata',15)set(gca,'xgrid','on','ygrid','on','gridlinestyle','--','Gridalpha',0.4,'linewidth',2,'fontsize',12)box onexport_fig('散点图.jpg','-r600')% 原文链接：https://blog.csdn.net/slandarer/article/details/120242042CData=density2C(x,y,1:1:11,-10:1:10);%% 函数来源：https://blog.csdn.net/slandarer/article/details/120242042close allfigureset(gcf,'position',[50 50 850 650],'color','w')scatter(x,y,'filled','CData',CData);box oncolorbarset(gca,'xgrid','on','ygrid','on','gridlinestyle','--','Gridalpha',0.4,'linewidth',2,'fontsize',12)export_fig('直角散点图.jpg','-r600')%% 极坐标% step 01 直接坐标转极坐标；https://blog.csdn.net/qq_45384561/article/details/104506552[theta,rho]=cart2pol(x,y);close allfigureset(gcf,'position',[50 50 850 650],'color','w')polarscatter(theta,rho,'filled','CData',CData)set(gca,'RAxisLocation',90); %设置半径坐标轴位置set(gca,'RTick',[0:2:10],'RTickLabel',[0:2:10]); %设置极坐标半径set(gca,'ThetaTick',[0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330],'ThetaTickLabel',{'0°','30°','60°','90°','120°','150°','180°','210°','240°','270°','300°','330°'}); %设置极坐标角度set(gca,'GridLineStyle','--','GridAlpha',0.8); %设置网格线型、粗细colorbarexport_fig('极坐标散点图.jpg','-r600')
参考：
R语言与生物信息学 - 39 散点密度图 (bioladder.cn) 参考数据和意义；
Python 数据可视化之密度散点图 Density Scatter Plot_python绘制散点密度图-CSDN博客参考意义；
教你使用 MATLAB 绘制散点密度图(二维核密度)_matlab 密度图-CSDN博客参考直接坐标系的画法；
MATLAB 极坐标绘图、坐标系转换_matlab极坐标系-CSDN博客参考直角坐标系转极坐标系坐标
