matlab画等高图颜色柱用log表示

以下是在MATLAB中绘制等高线图并使用log颜色条的示例代码：

% 创建数据
[X,Y,Z] = peaks(50);

% 绘制等高线图
figure
contourf(X, Y, Z, 20) % 20为等高线数量
colorbar % 显示颜色条

% 设置颜色条的log颜色标尺
c = colorbar;
caxis([min(Z(:)) max(Z(:))])
yt = logspace(log10(min(Z(:))),log10(max(Z(:))),length(c.TickLabels));
c.TickLabels = string(yt);
c.Ticks = yt;
c.TickLabelInterpreter = 'latex';

在这个示例中，我们首先使用`peaks`函数创建二维高斯函数的数据。然后，我们使用`contourf`函数绘制等高线图，并使用`colorbar`函数添加颜色条。最后，我们使用`caxis`函数将颜色条的最小值和最大值设置为数据的最小值和最大值，并使用`logspace`函数生成log刻度线，并将其设置为颜色条的刻度线和标签。

相关问题

等高图的颜色柱用log显示

如果需要将等高图的颜色条用log显示，可以使用以下步骤：

1. 计算等高线数据的对数值，并生成新的等高线数据。

2. 将新的等高线数据绘制成等高图。

3. 设置颜色条的范围为对数值，并使用对数刻度。

以下是Python代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import LogNorm

# 生成等高线数据
x = np.linspace(-5, 5, 101)
y = np.linspace(-5, 5, 101)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))

# 计算对数值
Z_log = np.log10(np.abs(Z))

# 绘制等高图
fig, ax = plt.subplots()
levels = np.linspace(Z_log.min(), Z_log.max(), 21)
contour = ax.contourf(X, Y, Z_log, levels=levels, cmap='jet', norm=LogNorm())

# 设置颜色条
cbar = plt.colorbar(contour, ax=ax, ticks=np.logspace(Z_log.min(), Z_log.max(), 6))
cbar.ax.set_yticklabels(['{:.2f}'.format(10**t) for t in cbar.ax.get_yticks()])

plt.show()

运行以上代码，即可得到对数值的等高图。颜色条使用了对数刻度，并且标签展示了真实值。

excel里有一组8行10列的数据，要求matlab自动读取，把他们绘制成等高图，y轴坐标为295.15到523.15，间隔30，x轴坐标为253.15到523.15，间隔30，y轴刻度用log函数变换

以下是用MATLAB代码实现的方法：

1. 首先，将Excel中的数据导入到MATLAB中。可以使用xlsread函数来读取数据。

data = xlsread('example.xlsx');

其中，'example.xlsx'是Excel文件的名称。

2. 然后，将数据转换为矩阵形式。在Excel中，数据是按行排列的，因此需要将它们重新排列为矩阵。

mat_data = reshape(data, 10, 8)';

其中，reshape函数将一维向量转换为矩阵，'表示将数据按列排列。

3. 接下来，绘制等高图。可以使用contourf函数来绘制。

y = logspace(log10(295.15), log10(523.15), 10);
x = linspace(253.15, 523.15, 10);
contourf(x, y, mat_data);

其中，logspace函数生成一个对数刻度向量，linspace函数生成一个线性刻度向量。contourf函数用于绘制等高图，x和y是数据的坐标向量，mat_data是数据的矩阵。

4. 最后，添加坐标轴标签和标题。

xlabel('X');
ylabel('Y');
title('Contour Plot');

完成以上步骤后，就可以得到一个等高图，其中y轴刻度使用了log函数变换。

完整代码如下：

data = xlsread('example.xlsx');
mat_data = reshape(data, 10, 8)';
y = logspace(log10(295.15), log10(523.15), 10);
x = linspace(253.15, 523.15, 10);
contourf(x, y, mat_data);
xlabel('X');
ylabel('Y');
title('Contour Plot');