matlab 热图,基于表格数据创建热图

以表的形式导入文件

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。将此文件读取到一个表中并显示前五行。

tbl = readtable('TemperatureData.csv');

head(tbl,5)

ans=5×4 table

Year Month Day TemperatureF

____ ___________ ___ ____________

2015 {'January'} 1 23

2015 {'January'} 2 31

2015 {'January'} 3 25

2015 {'January'} 4 39

2015 {'January'} 5 29

创建基本热图

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。在创建图后，可使用 h 对其进行修改。

h = heatmap(tbl,'Month','Year','ColorVariable','TemperatureF');

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。

对轴值重新排序

轴值按字母顺序显示。对月份重新排序，以使其按年月顺序显示。可以使用分类数组或通过设置 HeatmapChart 属性来自定义标签。

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。然后使用 reordercats 函数对类别重新排序。可以将这些函数应用于工作区中的表 (tbl) 或 HeatmapChart 对象的 SourceTable 属性中存储的表 (h.SourceTable)。将这些函数应用于 HeatmapChart 对象中存储的表可避免影响原始数据。

h.SourceTable.Month = categorical(h.SourceTable.Month);

neworder = {'January','February','March','April','May','June','July',...

'August','September','October','November','December'};

h.SourceTable.Month = reordercats(h.SourceTable.Month,neworder);

对于分类数组，同样可以使用 addcats、removecats 或 renamecats 函数添加、删除或重命名热图标签。

也可以使用 HeatmapChart 对象的 XDisplayData 和 YDisplayData 属性对轴值重新排序。

h.XDisplayData = {'January','February','March','April','May','June','July',...

'August','September','October','November','December'};

修改标题和轴标签

使用表格数据创建热图时，会自动生成热图的标题和轴标签。通过设置 HeatmapChart 对象的 Title、XLabel 和 YLabel 属性，自定义标题和轴标签。例如更改标题和删除 x 轴标签。另外还可以更改字体大小。

h.Title = 'Average Temperatures';

h.XLabel = '';

h.FontSize = 12;

修改缺失数据元胞的外观

由于缺少 2016 年 8 月至 2016 年 12 月的数据，因此这些元胞显示为缺失数据。使用 MissingDataColor 和 MissingDataLabel 属性修改缺失数据元胞的外观。

h.MissingDataColor = [0.8 0.8 0.8];

h.MissingDataLabel = 'No Data';

删除颜色栏

通过设置 ColorbarVisible 属性删除颜色栏。

h.ColorbarVisible = 'off';

设置元胞文本格式

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。

h.CellLabelFormat = '%.0f';

添加或删除轴值

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。

h.XDisplayData = {'January','April','July','October'};

h.YDisplayData = {'2015','2016','2017'};

由于没有与 2017 年关联的数据，因此热图单元格使用缺失数据颜色。