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如何基于表格数据创建热图?

热图是一种使用颜色实现数据可视化的方式。此示例说明如何将文件作为表导入 MATLAB® 并根据表列创建热图。它还说明如何修改热图的外观,例如设置标题和轴标签。
工具/原料
1

matlab

2

电脑

方法/步骤
1

命令行键入:tbl = readtable(fullfile(matlabroot,'examples','graphics','TemperatureData.csv'));%加载示例文件 TemperatureData.csv,此文件包含 2015 年 1 月至 2016 年 7 月间的日均温度。

2

命令行键入:head(tbl,5)%将此文件读取到一个表中并显示前五行。

3

命令行键入:h = heatmap(tbl,'Month','Year','ColorVariable','TemperatureF');%创建一个热图,其中 x 轴表示月份,y 轴表示年份。通过设置 ColorVariable 属性,使用温度数据为热图单元格着色。将 HeatmapChart 对象赋给变量 h。在创建图形后,使用 h 对其进行修改。

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默认情况下,MATLAB 会将颜色数据作为每月的平均温度进行计算。但是,可通过设置 ColorMethod 属性来更改计算方法。

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命令行键入:h.SourceTable.Month = categorical(h.SourceTable.Month);%要使用分类数组,首先将该表的 Month 列中的数据从元胞数组更改为分类数组。

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命令行键入:neworder = {'January','February','March','April','May','June','July',...'August','September','October','November','December'};%新的顺序

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命令行键入:h.SourceTable.Month = reordercats(h.SourceTable.Month,neworder);%然后使用 reordercats函数对类别重新排序。

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命令行键入:h.XDisplayData = {'January','February','March','April','May','June','July',...'August','September','October','November','December'};%也可以使用 HeatmapChart 对象的 XDisplayData 和 YDisplayData 属性对轴值重新排序。

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命令行键入:h.Title = 'Average Temperatures';%使用表格数据创建热图时,会自动生成热图的标题。

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命令行键入:h.XLabel = '';使用表格数据创建热图时,会自动生成热图的轴标签。

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命令行键入:h.FontSize = 12;%另外还可以更改字体大小。

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命令行键入:h.MissingDataColor = [0.8 0.8 0.8];h.MissingDataLabel = 'No Data';%使用MissingDataColor 和 MissingDataLabel 属性修改缺失数据元胞的外观。

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命令行键入:h.CellLabelFormat = '%.0f';%通过设置 CellLabelFormat 属性自定义每个元胞中显示的文本的格式。例如,显示不带小数点的值文本。

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命令行键入:h.XDisplayData = {'January','April','July','October'};h.YDisplayData = {'2015','2016','2017'};%通过设置 XDisplayData 属性,仅显示每个季度的第一个月。通过设置 YDisplayData 属性,沿 y 轴添加年份 2017。将这些属性分别设置为 XData 或 YData 中的值的子集、超集或置换。

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