matlab的m_proj画散点

以下是使用Matlab的m_proj函数绘制散点图的示例：

% 导入m_map工具包
addpath('m_map');

% 创建一个新的figure窗口
figure;

% 设置地图投影
m_proj('Mercator', 'lon', [70, 140], 'lat', [15, 55]);

% 绘制地图边界
m_coast('color', 'k');

% 绘制散点图
lon = [100, 110, 120, 130];
lat = [20, 30, 40, 50];
m_scatter(lon, lat, 'r', 'filled');

% 添加标题和标签
title('散点图示例');
xlabel('经度');
ylabel('纬度');

% 显示颜色刻度
colorbar;

% 关闭m_map工具包
rmpath('m_map');

这段代码首先导入m_map工具包，然后创建一个新的figure窗口。接下来，使用m_proj函数设置地图投影，这里使用的是Mercator投影，并指定了经度和纬度的范围。然后，使用m_coast函数绘制地图边界。接着，使用m_scatter函数绘制散点图，传入经度和纬度的数组以及散点的颜色。最后，添加标题、标签和颜色刻度，并关闭m_map工具包。

相关问题

matlab如何画lda投影结果_特征工程之降维(LDA)

要在MATLAB中画LDA投影结果，可以按照以下步骤：

1. 使用MATLAB的统计工具箱中的“lda”函数对数据进行线性判别分析，得到LDA所需的投影矩阵。

2. 使用“transform”函数将数据降维到LDA空间中。

3. 使用散点图等可视化工具，将降维后的数据在LDA空间中进行可视化展示。

以下是一个简单的示例代码，演示如何使用MATLAB进行LDA降维和可视化：

% 生成样本数据
X = [randn(50,2)+ones(50,2); randn(50,2)-ones(50,2)];
y = [ones(50,1); -ones(50,1)];

% 进行LDA降维
model = fitcdiscr(X,y);
proj = model.transform(X);

% 可视化投影结果
figure;
scatter(proj(y==1,1), proj(y==1,2), 'r');
hold on;
scatter(proj(y==-1,1), proj(y==-1,2), 'b');
xlabel('LDA Dim 1');
ylabel('LDA Dim 2');
legend('Class 1', 'Class 2');

在这个例子中，我们生成了一个二维的样本数据，其中包含两个类别。我们使用“fitcdiscr”函数进行LDA降维，然后使用“transform”函数对样本数据进行降维。最后，我们使用“scatter”函数将降维后的数据在LDA空间中进行可视化展示。

m-map如何在地图上叠加散点图

在 M_Map 中，可以使用 `scatterm` 函数在地图上绘制散点图。`scatterm` 函数与 MATLAB 自带的 `scatter` 函数类似，但是可以在地图坐标系中绘制散点图。下面是一个简单的示例，展示如何在 M_Map 中叠加散点图：

% 加载 M_Map 工具箱
addpath('/path/to/m_map');

% 创建地图
figure;
m_proj('mercator', 'lon', [110 130], 'lat', [20 40]);
m_coast('color', 'k');
hold on;

% 绘制散点图
lat = [21 23 25];
lon = [112 116 120];
sz = [50 100 150];
scatterm(lat, lon, sz, 'filled', 'MarkerFaceColor', 'r', 'MarkerEdgeColor', 'k');

% 设置标题和标签
title('Scatter Plot on Map');
xlabel('Longitude');
ylabel('Latitude');

这将在地图上绘制三个带有不同大小和颜色的散点。你可以使用其他的 M_Map 函数来自定义地图的样式和散点图的属性。