分割热力图代码

### MATLAB 和 Python 实现热力图分割 #### 使用 MATLAB 进行热力图分割 在 MATLAB 中，可以利用 `heatmap` 函数创建热力图，并通过自定义颜色映射和数据分区来实现热力图的分割。以下是具体代码示例： ```matlab % 假设我们有一个随机矩阵作为输入数据 data = rand(10, 10); % 创建热力图对象 h = heatmap(data); % 设置颜色条范围以增强对比度 colormap(jet); % 更改颜色映射为 jet 颜色方案 colorbar; % 显示颜色条 % 对热力图进行分割操作 (假设按行列分为四部分) [row, col] = size(data); segmentedData = zeros(row, col); for i = 1:row for j = 1:col if data(i,j) >= 0 && data(i,j) < 0.25 segmentedData(i,j) = 1; elseif data(i,j) >= 0.25 && data(i,j) < 0.5 segmentedData(i,j) = 2; elseif data(i,j) >= 0.5 && data(i,j) < 0.75 segmentedData(i,j) = 3; else segmentedData(i,j) = 4; end end end % 绘制分割后的热力图 figure; heatmap(segmentedData, 'ColorMap', parula); % 使用不同的颜色映射 title('Segmented Heatmap'); ``` 上述代码实现了对原始数据的区间划分，并重新绘制了一个带有不同区间的热力图[^1]。 --- #### 使用 Python 进行热力图分割 Python 提供了强大的库如 Matplotlib 和 Seaborn 来生成热力图。下面是一个完整的例子展示如何分割热力图： ```python import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 构造一个随机矩阵作为输入数据 data = np.random.rand(10, 10) # 定义阈值用于分割热力图 def segment_data(matrix): segmented_matrix = np.zeros_like(matrix) for i in range(matrix.shape[0]): for j in range(matrix.shape[1]): value = matrix[i][j] if value < 0.25: segmented_matrix[i][j] = 1 elif 0.25 <= value < 0.5: segmented_matrix[i][j] = 2 elif 0.5 <= value < 0.75: segmented_matrix[i][j] = 3 else: segmented_matrix[i][j] = 4 return segmented_matrix # 调用函数获取分割后的数据 segmented_data = segment_data(data) # 使用 Seaborn 库绘制热力图 plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.heatmap(segmented_data, annot=True, cmap="viridis", cbar_kws={'label': 'Segment Value'}) plt.title("Segmented Heatmap") plt.show() ``` 此代码片段展示了如何将数值划分为四个区间，并使用 Seaborn 的 `heatmap` 方法可视化结果。 --- ### R语言中的热力图分割 虽然题目未提及 R 语言，但为了完整性补充如下： R 中可以通过 `ggplot2` 或者基础绘图工具完成类似的热力图分割功能。以下是一段简单的 R 代码示例： ```r library(ggplot2) # 数据准备 set.seed(123) data <- matrix(runif(100), nrow=10, ncol=10) df <- reshape2::melt(data) # 自定义分段逻辑 df$group <- cut(df$value, breaks=c(-Inf, 0.25, 0.5, 0.75, Inf), labels=c("Group1", "Group2", "Group3", "Group4")) # 绘制热力图 p <- ggplot(df, aes(x=Var1, y=Var2, fill=group)) + geom_tile() + scale_fill_manual(values=c("blue", "green", "yellow", "red")) + theme_minimal() print(p) ``` 这段代码同样完成了对热力图的数据分组以及视觉化呈现。 ---