您可以使用scatter的未记录jitter属性：

% create example data
ydata = rand(50, 3)*2+2; 

[r, c] = size(ydata);

xdata = repmat(1:c, r, 1);

% for explanation see 
% http://undocumentedmatlab.com/blog/undocumented-scatter-plot-jitter
scatter(xdata(:), ydata(:), 'r.', 'jitter','on', 'jitterAmount', 0.05);

hold on;

plot([xdata(1,:)-0.15; xdata(1,:) + 0.15], repmat(mean(ydata, 1), 2, 1), 'k-')

ylim([0 max(ydata(:)+1)])

这导致：

我知道这篇文章很旧，但我最近更新了这个函数，你可能会觉得有用，因为它总是以相同的方式分布点，并允许非常高的个性化的形状，颜色和点的分布。我认为它很好地再现了一些出版物中显示的那些图形的形状。如果你感兴趣，可以看看
http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/54243-univarscatter
Image of the plots

您可以在常规scatter图上将'XJitter'参数设置为documented here。
可以修改'XJitterWidth'参数以获得更宽或更窄的点云。
例如，下面的图像创建如下：

% create dummy data
n = 100;
x = [ones(n,1), 2*ones(n,1), 3*ones(n,1)];
y = rand([n, 3]);  % uniform distribution

% create plot
scatter(x, y, 'XJitter', 'rand', 'XJitterWidth', 0.2);

不确定此选项是何时首次引入的，但它也用于swarmchart函数，该函数是在Matlab R2020b中引入的：

swarmchart(x, y, 'XJitterWidth', 0.2);

以下是根据docs实现抖动的方式：
群图中的点使用均匀随机值进行抖动，这些值由y的高斯核密度估计值和每个x位置的相对点数加权。此行为对应于调用swarmchart函数时Scatter对象的XJitter属性的默认“密度”设置。
默认情况下，每个x位置上的点的最大扩散为相邻x值之间最小距离的90%：
spread = 0.9 * min(diff(unique(x)));
要了解如何绘制平均值或中值的直线，请查看this answer。
如果你对两个样本的比较感兴趣，可以看看gardnerAltmanPlot函数（R2022a中引入的），其中包括差异的置信区间。