matlab 热力散点图
时间: 2023-09-23 20:08:36 浏览: 150
这段引用是用MATLAB画热力散点图的代码。首先,数据被加载并按功能区分类排序。然后,根据Ni离子的xy值和浓度值,生成网格数据并使用griddata函数进行插值处理。接下来,使用surf函数绘制热力图,并使用scatter3函数绘制散点图。不同功能区的散点图用不同的符号和颜色表示。最后,添加标题、标签和图例。这段代码的目的是展示Ni离子的浓度分布情况。
相关问题
matlab热力图加散点图
### 在Matlab中创建热力图和散点图组合图表
为了在同一张图上同时绘制热力图和散点图,在Matlab中可以通过`heatmap`函数创建热力图,并通过`scatter`函数添加散点图。下面是一个具体的例子,展示如何实现这一目标。
#### 创建数据集
首先定义用于生成热力图的数据矩阵以及散点图的位置坐标与对应的数值大小:
```matlab
% 定义随机数种子以确保每次运行结果一致
rng(0);
% 构建热力图所需的数据矩阵
dataMatrix = randn(10); % 假设这里使用正态分布产生的随机数组成的10x10矩阵作为示例数据
% 散点图位置 (X,Y) 和其对应值 Z 的设定
numPoints = 20; % 设定散点数量
pointX = rand(numPoints, 1)*size(dataMatrix, 2)+1;
pointY = rand(numPoints, 1)*size(dataMatrix, 1)+1;
pointZ = randi([min(min(dataMatrix)), max(max(dataMatrix))], numPoints, 1);
```
#### 绘制热力图并叠加散点图
接着利用上述准备好的数据来构建图像对象,并将两者结合起来显示出来:
```matlab
figure;
% 使用 imagesc 函数代替 heatmap 函数以便于后续操作
imagesc(dataMatrix);
colorbar; % 添加颜色条辅助理解色彩映射关系
hold on;
% 调整散点的颜色范围使其匹配热力图中的颜色编码
colormap(jet(length(unique(pointZ))));
scatter(pointX, pointY, [], pointZ, 'filled');
title('Heatmap with Scatter Plot Overlay');
xlabel('X Axis Label'); ylabel('Y Axis Label');
axis equal tight;
```
这段代码先用`imagesc()`函数展示了由`dataMatrix`构成的伪彩色图像(即热力图),并通过设置合适的配色方案使之后加入的散点能够自然融入其中;随后调用了`scatter()`函数按照指定参数在现有图形基础上追加了若干个具有特定属性的离散标记——这些便是所谓的“散点”。
以上过程实现了在一个窗口内同步呈现两种不同类型可视化的效果[^4]。
matlab散点热力图
Matlab散点热力图是一种通过对散点数据进行密度估计来展示数据分布的可视化方法。在散点热力图中,每个散点代表一个数据点,并根据该数据点周围的密度来确定颜色强度。这种方法可以帮助我们更直观地了解数据的分布情况。
在Matlab中,可以使用核密度估计方法来生成散点热力图。核密度估计是一种通过对数据点附近的观测值进行加权来估计密度的方法。在散点热力图中,可以选择不同的核函数来进行估计,例如高斯核函数或者均匀核函数。通过调整核函数的参数和带宽,可以对散点数据的密度进行更准确的估计。
另外,还可以使用简单的方法来生成散点热力图。例如,可以为每个数据点定义一个固定半径的球体范围,并计算落在该范围内的数据点数量作为该点的密度。然后,可以根据这些密度值来确定散点的颜色,使得颜色在整个图像中呈现出较为渐变的效果。
总的来说,生成散点热力图可以采用核密度估计方法或者简单的球体范围计算方法,根据具体的数据集大小和需求选择适当的方法来展示数据的分布情况。
阅读全文
相关推荐













