matlab SCI配色

很抱歉，我找不到与Matlab SCI配色相关的具体信息。我可以提供一些关于Matlab配色的一般信息。Matlab提供了多种配色方案供用户选择，包括默认配色方案、预定义配色方案和自定义配色方案。默认配色方案是Matlab自带的一组默认颜色，预定义配色方案是一些已经定义好的颜色序列，而自定义配色方案则允许用户自己定义颜色序列。

在Matlab中，要设置配色方案，可以使用colormap函数。例如，要将当前图像的配色方案设置为jet配色方案，可以使用以下代码：

colormap jet

此外，Matlab还提供了一些内置函数和工具，用于在可视化过程中使配色更加适合色盲人士。这些工具可以根据色盲类型自动调整配色方案，以提高色盲人士对图像的可视化体验。

总结来说，Matlab提供了多种配色方案供用户选择，并且还提供了一些适用于色盲人士的配色工具。但具体到SCI配色方案，我无法提供更具体的信息。如果您需要更详细的信息，建议参考Matlab官方文档或咨询Matlab专家。

相关问题

帮我用matlab写一段用十种sci配色绘制的折线图，并使用归一化再画一张图

以下是使用十种Sci配色绘制折线图的代码：

% Generate random data
x = 1:10;
y1 = rand(1,10);
y2 = rand(1,10);
y3 = rand(1,10);
y4 = rand(1,10);
y5 = rand(1,10);
y6 = rand(1,10);
y7 = rand(1,10);
y8 = rand(1,10);
y9 = rand(1,10);
y10 = rand(1,10);

% Define Sci colors
sci_colors = [0.0000 0.4470 0.7410;...
              0.6350 0.0780 0.1840;...
              0.9290 0.6940 0.1250;...
              0.4940 0.1840 0.5560;...
              0.4660 0.6740 0.1880;...
              0.3010 0.7450 0.9330;...
              0.6350 0.0780 0.1840;...
              0.9290 0.5940 0.1250;...
              0.2140 0.4940 0.7210;...
              0.8390 0.1520 0.1560];

% Plot data using Sci colors
figure
hold on
plot(x,y1,'Color',sci_colors(1,:),'LineWidth',2)
plot(x,y2,'Color',sci_colors(2,:),'LineWidth',2)
plot(x,y3,'Color',sci_colors(3,:),'LineWidth',2)
plot(x,y4,'Color',sci_colors(4,:),'LineWidth',2)
plot(x,y5,'Color',sci_colors(5,:),'LineWidth',2)
plot(x,y6,'Color',sci_colors(6,:),'LineWidth',2)
plot(x,y7,'Color',sci_colors(7,:),'LineWidth',2)
plot(x,y8,'Color',sci_colors(8,:),'LineWidth',2)
plot(x,y9,'Color',sci_colors(9,:),'LineWidth',2)
plot(x,y10,'Color',sci_colors(10,:),'LineWidth',2)
hold off
legend('Line 1','Line 2','Line 3','Line 4','Line 5','Line 6','Line 7','Line 8','Line 9','Line 10')
xlabel('X')
ylabel('Y')
title('Line Plot with Sci Colors')

% Normalize data
y1_norm = y1/max(y1);
y2_norm = y2/max(y2);
y3_norm = y3/max(y3);
y4_norm = y4/max(y4);
y5_norm = y5/max(y5);
y6_norm = y6/max(y6);
y7_norm = y7/max(y7);
y8_norm = y8/max(y8);
y9_norm = y9/max(y9);
y10_norm = y10/max(y10);

% Plot normalized data using Sci colors
figure
hold on
plot(x,y1_norm,'Color',sci_colors(1,:),'LineWidth',2)
plot(x,y2_norm,'Color',sci_colors(2,:),'LineWidth',2)
plot(x,y3_norm,'Color',sci_colors(3,:),'LineWidth',2)
plot(x,y4_norm,'Color',sci_colors(4,:),'LineWidth',2)
plot(x,y5_norm,'Color',sci_colors(5,:),'LineWidth',2)
plot(x,y6_norm,'Color',sci_colors(6,:),'LineWidth',2)
plot(x,y7_norm,'Color',sci_colors(7,:),'LineWidth',2)
plot(x,y8_norm,'Color',sci_colors(8,:),'LineWidth',2)
plot(x,y9_norm,'Color',sci_colors(9,:),'LineWidth',2)
plot(x,y10_norm,'Color',sci_colors(10,:),'LineWidth',2)
hold off
legend('Line 1','Line 2','Line 3','Line 4','Line 5','Line 6','Line 7','Line 8','Line 9','Line 10')
xlabel('X')
ylabel('Normalized Y')
title('Line Plot with Sci Colors (Normalized)')

这段代码将生成两张图。第一张图是未归一化的折线图，第二张图是归一化后的折线图。以下是这两张图的效果：

未归一化的折线图：


归一化后的折线图：


matlab好看的配色

### MATLAB 中美观的配色方案及其实现

#### 使用 “一人之下” 主题配色方案
为了使二维柱状图既吸引眼球又符合 SCI 期刊的标准，“一人之下” 主题提供了一套独特的配色方案。这套方案不仅考虑到了色彩美学，还兼顾了科学研究中的可视性需求[^1]。

% 定义 "一人之下" 配色方案的颜色向量
colors = [
    0.9294, 0.6941, 0.1255; % 黄橙色调
    0.4941, 0.1843, 0.5569; % 紫罗兰色
    0.4667, 0.6745, 0.1882; % 草绿色
    0.3020, 0.7451, 0.9333]; % 天蓝色

figure;
bar(rand(4), 'FaceColor', 'flat');
colormap(colors);
colorbar;
title('使用“一人之下”主题配色方案的柱状图');
xlabel('类别'); ylabel('数值');

#### 利用 BREWERMAP 工具包获取 ColorBrewer 配色方案
对于那些追求更广泛选择的人来说，`BREWERMAP` 提供了一个便捷的方式来访问著名的 ColorBrewer 调色板。这允许用户依据具体的应用场景挑选最合适的颜色组合[^3]。

addpath('path_to_brewermat') % 添加 BREWERMAP 的路径到工作区
brewermap('Set1', length(x)); % 应用 Set1 方案给数据 x

#### 基于 cbrewer 实现优雅绘图
另一个流行的选项是由 `cbrewer` 提供的一系列预定义调色板，它们专为科研用途而优化，在保持清晰度的同时增加了艺术感[^4]。

cMap = cbrewer('qual','Paired',[10]); % 创建 Paired 类型的质量型调色板
imagesc(peaks); colormap(cMap); colorbar;
title('采用 cbrewer 调色板渲染的 peaks 函数图像');

#### Matlab 经典离散色系搭配
除了上述高级解决方案外，还有一些经典的离散色系可以直接应用于大多数类型的图表中，这些色系虽然简单却十分有效[^5]。

set(gca,'ColorOrder',...
    [0 0.4470 0.7410;...
     0.8500 0.3250 0.0980;...
     0.9290 0.6940 0.1250]);
plot([sin(linspace(-pi, pi))']);
hold on;
plot([cos(linspace(-pi, pi))']);
legend({'Sine Wave', 'Cosine Wave'});
title('经典离散色系下的正弦余弦波形比较');