首先理解什么是茎叶图：它是一种将数字的整数部分作为“茎”，小数或者单位分数等非整数值表示为对应于茎上的“叶子”的图表形式。这种独特的设计使观察者能够快速识别出数据集的基本特征如集中趋势、分散程度以及其他潜在模式，并对大量定量观测值进行有效比较与解析。
回归到MATLAB环境下的`.stem()`函数使用：
在MATLAB中绘制茎叶图的过程相对直接明了。假设我们有一个向量 `data = [1.3 2.5 4.7 6.0; ...]` ，我们可以利用以下代码生成对应的茎叶图:
matlab
x = 1:length(data); % 创建用于标记位置索引的变量
stem(x, data) % 使用stem函数绘制定制茎叶图
上述命令会以数组元素的下标作为横坐标轴刻度标签，而每个元素的具体数值则体现在垂直线段上并附带一个水平短线代表其小数位或其他细节。如果需要进一步定制化图像样式，例如设置颜色、线条宽度或是添加标注等，可以结合其他参数来实现：
matlab
stem(x, data, 'r', 'LineWidth', 1.5)
xlabel('Observation Index')
ylabel('Observed Values')
title('A Stem Plot of Sample Data')
grid on % 添加网格线以便更清晰地查看每一点的位置关系
此外，对于多列或多行数据的情况，STEM函数同样适用并且可以在一张图内呈现多个不同的茎叶分组结果，便于对比不同系列之间的特性差异。只需确保输入的是二维矩阵即可，每一列表示一组独立的数据子集合。
总结来说，通过熟练掌握和运用MATLAB内置的Stem函数，无论是科研工作者还是数据分析人员都能高效准确地揭示隐藏在复杂数据背后的结构特点，从而更好地支持决策和洞察问题本质。无论是在学术研究发表论文过程中解释实验测量结果，亦或是工业生产实践中监控流程质量指标动态演变，茎叶图都是不可或缺的一种强有力工具手段。
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