Matlab中非均匀轮廓级别绘图功能：轮廓f/imagesc/pcolor的实现

此函数采用分段线性映射技巧，以允许非均匀的轮廓级别contourf/imagesc/pcolor。该函数的用法包括x、y、data、v、cmap、pos_colorbar、overticklabel、method、ninterp和nancolor等输入变量。其中，x和y分别表示网格、向量或二维矩阵的x、y坐标；data是要绘制的二维矩阵；v是轮廓水平向量，默认值为linspace(data_min, data_max, n)。cmap是颜色映射表；pos_colorbar是一个二元组，表示colorbar的位置；overticklabel是一个逻辑值，表示是否覆盖ticklabel；method是一个字符串，表示插值方法；ninterp是一个整数，表示插值的节点数；nancolor是一个颜色值，表示NaN值的颜色。" 在Matlab中，绘制二维图形的常用函数有contour、contourf、imagesc、pcolor等。其中，contour和contourf用于绘制等高线图，imagesc用于显示矩阵数据的彩色图像，pcolor用于生成伪彩色图像。这些函数默认使用线性映射将数据映射到颜色上，即数据中的最小值映射到颜色表的开始，数据中的最大值映射到颜色表的结束，而数据中其它值则按照等间隔映射到颜色表中相应的颜色。 然而，这种线性映射方式在处理跨越多个数量级的数据时，会遇到问题。例如，在绘制peaks(100).^4这样的数据时，由于数据值的范围非常大，线性映射会导致颜色图的颜色分布不均匀，使得图形看起来并不清晰。 为了解决这个问题，Matlab提供了一种名为"分段线性映射"的技术。这种方法允许用户根据数据的实际分布，自定义颜色映射的方式。具体来说，用户可以通过指定一系列的"断点"来定义颜色映射，使得颜色的分布能够更好地反映出数据的分布。 在Matlab中，实现分段线性映射的方法是通过编写自定义函数来实现的。例如，上述"Non-uniform contourf/imagesc/colorbar"函数就是这样一个自定义函数。该函数通过输入一系列的参数，如x、y、data等，来实现非均匀的轮廓级别contourf/imagesc/pcolor。其中，x和y分别表示数据点的横纵坐标，data是要绘制的数据矩阵，而v则是用户定义的断点。通过这种方式，用户可以更好地控制颜色的分布，从而使得图形更加清晰地反映出数据的特点。 此外，该函数还支持多种插值方法，可以通过method参数来选择。常用的插值方法包括最近邻插值、双线性插值、双三次插值等。不同的插值方法会影响到图形的平滑程度和计算速度，用户可以根据实际情况来选择最合适的插值方法。 在Matlab中，还有一种名为"colormap"的函数，它可以用来设置图形的颜色映射表。通过修改colormap，用户可以改变图形的总体颜色风格，使得图形更加符合个人的审美或者符合报告的要求。 总之，通过上述方法，用户可以在Matlab中灵活地控制颜色映射，使得绘制的图形更加准确、清晰和美观。这对于科学研究和数据分析是非常重要的，可以帮助研究人员更好地理解和展示数据。