matlab热力图的用法

在MATLAB中，你可以使用`heatmap`函数来创建热图。热力图可以用来可视化二维数据的密度和分布情况。下面是一个简单的例子：

% 创建随机的二维数据
data = rand(10, 10);

% 创建热力图
heatmap(data)

这将在一个新的图形窗口中显示热力图，其中颜色的深浅表示数据的值大小。你还可以通过设置参数来调整热力图的外观，例如更改颜色映射、添加标签等。你可以查看`heatmap`函数的文档以了解更多详细信息和选项。

相关问题

matlab 热力图

热力图（Heatmap）是一种用颜色编码来表示数据矩阵的图表。在Matlab中，可以使用heatmap函数来创建热力图。热力图可以用于可视化数据的相关性、分布或者其他特征。例如，可以使用热力图来显示不同地区的温度分布、相关系数矩阵的热力图等。

在Matlab中创建热力图的方法有多种。可以使用随机矩阵来创建一个简单的热力图，如下所示：

x = rand(50, 50);
heatmap(x, 'title', '表格型热力图50*50随机矩阵');
colormap('cool');

这段代码会生成一个50x50的随机矩阵，并将其显示为一个热力图。热力图的颜色使用了'cool'色图。

另外，还可以使用已有的数据矩阵来创建热力图。例如，可以使用相关系数矩阵来创建一个相关性热力图，如下所示：

load('p.mat');
correlationmatrix = corrcoef(p);
labels = {'15-64比率', '>65比率', '自然增长率', 'GDP', '医院数'};
h = heatmap(labels, labels, correlationmatrix, 'Title', '表格型热力图相关系数矩阵');
colormap('jet');

这段代码会加载一个名为'p.mat'的数据文件，计算相关系数矩阵，并将其显示为一个热力图。热力图的行和列标签使用了指定的标签，颜色使用了'jet'色图。

总之，Matlab提供了丰富的函数和选项来创建和自定义热力图，可以根据具体需求选择合适的方法和参数。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [热力图（Thermodynamic diagram）绘制MATLAB代码详解](https://blog.csdn.net/m0_73804671/article/details/129541017)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

MATLAB世界地图热力图

### 创建世界地图热力图

在 MATLAB 中创建世界地图热力图可以通过组合地理绘图工具箱中的 `geoplot` 函数以及热力图绘制函数实现。具体来说，可以先加载全球范围内的地理数据并设置底图样式，再叠加热力图层。

#### 加载必要的工具包和支持文件
为了确保能够访问所需的地理空间数据集和绘图功能，需确认安装了 Mapping Toolbox 和 Statistics and Machine Learning Toolbox[^2]。

% 检查是否已安装所需工具箱
if ~license('test', 'Map_Toolbox')
    error('Mapping Toolbox is required.');
end

#### 获取地理位置坐标与对应数值
准备要展示的数据集，该数据应包含经纬度位置信息及其关联强度值或其他属性指标。这里假设有一个名为 `data` 的结构体数组，其中字段分别为 `lat`, `lon`, 和 `value`.

load worldmap % 假设此命令会加载预定义的世界地图边界数据
data = struct(
    'lat', rand(10, 1)*90 - 45,
    'lon', rand(10, 1)*360 - 180,
    'value', randi([0, 10], 10, 1)
);

#### 绘制基础的地图背景
使用 `worldmap` 或者其他类似的函数初始化一个具有适当投影的世界地图窗口，并应用合适的颜色方案作为底层视图。

figure;
ax = axesm('eqaazim'); % 设置等面积方位角投影
setm(ax,'Grid','on');
framem on; mlabel on; plabel on;

% 添加陆地板块填充色
landareas = shaperead('landareas.shp', 'UseGeoCoords', true);
faceColors = makesymbolspec('Polygon',...
    {'INDEX',[1 numel(landareas)],'FaceColor',[0.7 .7 0]});
geoshow(ax, landareas, 'DisplayType', 'polygon',...
    'SymbolSpec', faceColors);

hold on;

#### 构建热力图覆盖层
基于之前获取的位置点集合构建插值网格面，在此基础上调用 `surfacemap` 方法渲染温度梯度效果；也可以考虑采用离散化的方式直接标记各个采样点处的具体测量结果。

[xq,yq,vq] = griddata(data.lon,data.lat,data.value,...
                      linspace(min(data.lon),max(data.lon)),...
                      linspace(min(data.lat),max(data.lat)));
[vx,vy] = meshgrid(linspace(min(xq(:)), max(xq(:))), ...
                   linspace(min(yq(:)), max(yq(:))));
vz = griddata(xq(:)',yq(:)',vq(:)',vx,vy);

h = surfacemap(vx, vy, vz); colormap jet;
alpha(h, 0.6); shading interp;
cb = colorbar;
ylabel(cb,'Value Magnitude');
title({'World Heat Map Example'; '(Interpolated Data Points)'});

上述过程展示了如何通过MATLAB集成多种图形处理能力来呈现复杂的空间分布特征。对于更专业的应用场景，则可能还需要进一步调整参数配置以满足特定需求[^1]。