Создайте график тепловой карты
heatmap(
создает тепловую карту из таблицы tbl
,xvar
,yvar
)tbl
. xvar
введите указывает на табличную переменную, чтобы отобразиться вдоль оси X. yvar
введите указывает на табличную переменную, чтобы отобразиться вдоль оси Y. Цвета по умолчанию основаны на агрегации количества, которая составляет число раз, каждая пара значений X и Y появляется вместе в таблице.
heatmap(
создает тепловую карту из матричного cdata
)cdata
. Тепловая карта имеет одну ячейку для каждого значения в cdata
.
heatmap(___,
задает дополнительные опции для тепловой карты с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение". Задайте опции после всех других входных параметров. Для списка свойств смотрите HeatmapChart Properties.Name,Value
)
heatmap(
создает тепловую карту в фигуре, панели или вкладке, заданной parent
,___)parent
.
возвращает h
= heatmap(___)HeatmapChart
объект. Используйте h
изменить свойства графика после создания его. Для списка свойств смотрите HeatmapChart Properties.
Создайте тепловую карту из таблицы данных для медицинских пациентов.
Загрузите patients
набор данных и составляет таблицу от подмножества переменных, загруженных в рабочую область. Затем создайте тепловую карту, которая считает общее количество пациентов с тем же набором Smoker
и SelfAssessedHealthStatus
значения.
load patients tbl = table(LastName,Age,Gender,SelfAssessedHealthStatus,... Smoker,Weight,Location); h = heatmap(tbl,'Smoker','SelfAssessedHealthStatus');
Создайте тепловую карту и переупорядочьте метки вдоль оси Y.
Загрузите patients
набор данных и создает тепловую карту из данных. Присвойте HeatmapChart
возразите против переменной h
.
load patients tbl = table(LastName,Age,Gender,SelfAssessedHealthStatus,... Smoker,Weight,Location); h = heatmap(tbl,'Smoker','SelfAssessedHealthStatus');
Переупорядочьте метки вдоль оси Y.
h.YDisplayData = {'Excellent','Good','Fair','Poor'};
В качестве альтернативы можно переупорядочить метки путем изменения данных в категориальные данные и затем переупорядочения категорий с помощью reordercats
функция. Точно так же можно добавить, удалить или переименовать метки тепловой карты с помощью addcats
removecats
, или renamecats
функции, соответственно.
Создайте тепловую карту и задайте табличную переменную, чтобы использовать при определении цветов ячейки тепловой карты.
Загрузите patients
набор данных и создает тепловую карту из данных. Окрасьте каждую ячейку с помощью среднего возраста пациентов с конкретной парой Smoker
и SelfAssessedHealthStatus
значения путем установки ColorVariable
опция к 'Age'
.
load patients tbl = table(LastName,Age,Gender,SelfAssessedHealthStatus,... Smoker,Weight,Location); h = heatmap(tbl,'Smoker','SelfAssessedHealthStatus','ColorVariable','Age');
Создайте тепловую карту и задайте табличную переменную и метод расчета, чтобы использовать при определении цветов ячейки тепловой карты.
Загрузите набор данных пациентов и создайте тепловую карту из данных. Окрасьте каждую ячейку с помощью среднего возраста пациентов с конкретной парой Smoker
и SelfAssessedHealthStatus
значения. Задайте ColorVariable
опция как 'Age'
и ColorMethod
опция как 'median'
.
load patients tbl = table(LastName,Age,Gender,SelfAssessedHealthStatus,... Smoker,Weight,Location); h = heatmap(tbl,'Smoker','SelfAssessedHealthStatus','ColorVariable','Age','ColorMethod','median');
Создайте матрицу данных. Затем создайте тепловую карту матричных значений. Метки по умолчанию вдоль оси X и оси Y появляются как 1, 2, 3, и так далее.
cdata = [45 60 32; 43 54 76; 32 94 68; 23 95 58]; h = heatmap(cdata);
Создайте матрицу данных. Затем создайте тепловую карту матричных значений. Используйте пользовательские метки вдоль оси X и оси Y путем определения первых двух входных параметров как меток, которые вы хотите. Задайте заголовок и подписи по осям путем установки свойств HeatmapChart
объект.
cdata = [45 60 32; 43 54 76; 32 94 68; 23 95 58]; xvalues = {'Small','Medium','Large'}; yvalues = {'Green','Red','Blue','Gray'}; h = heatmap(xvalues,yvalues,cdata); h.Title = 'T-Shirt Orders'; h.XLabel = 'Sizes'; h.YLabel = 'Colors';
Создайте тепловую карту и нормируйте цвета вдоль каждого столбца или строки путем установки ColorScaling
свойство.
Считайте файл примера outages.csv
в таблицу. Файл примера содержит данные, представляющие отключения электричества электроэнергетики в, Объединяет состояния. Таблица содержит шесть столбцов: Region
, OutageTime
, Loss
, Customers
, RestorationTime
, и Cause
. Отобразите первые пять строк каждого столбца.
T = readtable('outages.csv');
T(1:5,:)
ans=5×6 table
Region OutageTime Loss Customers RestorationTime Cause
_____________ ________________ ______ __________ ________________ ___________________
{'SouthWest'} 2002-02-01 12:18 458.98 1.8202e+06 2002-02-07 16:50 {'winter storm' }
{'SouthEast'} 2003-01-23 00:49 530.14 2.1204e+05 NaT {'winter storm' }
{'SouthEast'} 2003-02-07 21:15 289.4 1.4294e+05 2003-02-17 08:14 {'winter storm' }
{'West' } 2004-04-06 05:44 434.81 3.4037e+05 2004-04-06 06:10 {'equipment fault'}
{'MidWest' } 2002-03-16 06:18 186.44 2.1275e+05 2002-03-18 23:23 {'severe storm' }
Создайте тепловую карту, которая показывает различные области вдоль оси X и различные причины отключения электричества вдоль оси Y. В каждой ячейке покажите, сколько раз каждая область испытала отключение электроэнергии из-за конкретной причины.
h = heatmap(T,'Region','Cause');
Нормируйте цвета вдоль каждого столбца. Наименьшее значение в каждых картах столбца к первому раскрашивает палитру и самые большие карты ценности к последнему цвету. Последний цвет указывает на причину, которая вызвала большинство отключений электроэнергии для каждой области.
h.ColorScaling = 'scaledcolumns';
Нормируйте цвета вдоль каждой строки вместо этого. Наименьшее значение в каждых картах строки к первому раскрашивает палитру и самые большие карты ценности к последнему цвету. Последний цвет указывает на область, которая испытала большинство отключений электроэнергии из-за каждой причины.
h.ColorScaling = 'scaledrows';
Создайте тепловую карту и окрасьте ячейки с помощью данных, вычисленных с пользовательским методом агрегации. Используйте accumarray
функция, чтобы вычислить цветные данные.
Считайте файл примера Temperature.csv
в таблицу. Файл содержит три столбца: Month
год
, и TemperatureF
.
tbl = readtable('TemperatureData.csv');
Создайте категориальные массивы из Month
и Year
столбцы таблицы. Затем определите уникальные месяцы и годы, чтобы использовать в качестве меток вдоль оси X и оси Y.
months = categorical(tbl.Month); years = categorical(tbl.Year); xlabels = categories(months); ylabels = categories(years);
Определите итоговый размер данных об итоговом цвете на основе номера уникальных месяцев и лет.
nummonths = numel(xlabels); numyears = numel(ylabels);
Преобразуйте категориальный months
и years
массивы в числовые индексы, чтобы использовать с accumarray
функция. Вычислите цветные данные как максимальную температуру для каждой комбинации месяца и года с помощью accumarray
функция. Используйте NaN
для недостающих комбинаций месяца и года.
x = double(months); y = double(years); temps = tbl.TemperatureF; cdata = accumarray([y,x],temps,[numyears,nummonths],@max,NaN);
Создайте тепловую карту. Пометьте ось X и ось Y с месяцами и годами, соответственно. Окрасьте ячейки тепловой карты с помощью вычисленных матричных данных.
h = heatmap(xlabels,ylabels,cdata);
Примечание: можно использовать reordercats
функция для категориальных массивов, чтобы переупорядочить подписи по осям.
tbl
SourceTable Таблица Source в виде таблицы или расписания.
Можно составить таблицу от переменных рабочей области с помощью table
функция, или можно импортировать данные как таблицу с помощью readtable
функция. Можно создать расписание из переменных рабочей области с помощью timetable
функция.
SourceTable
свойство HeatmapChart
объектно-ориентированная память исходная таблица.
xvar
— Табличная переменная для x - осьТабличная переменная для x - ось, заданная в одной из следующих форм:
Вектор символов или строковый скаляр, указывающий на одни из имен переменных. Например, heatmap(tbl,'HealthStatus','Gender')
выбирает переменную под названием 'HealthStatus'
для x - ось.
Числовой скаляр, указывающий на индекс табличной переменной. Например, heatmap(tbl,2,3)
выбирает вторую переменную в таблице для x - ось.
Логический вектор, содержащий один true
элемент.
Значения, сопоставленные с вашей табличной переменной, должны быть сгруппированы в конечное множество дискретных категорий что categorical
функция принимает. Если значения не сгруппированы в конечное множество категорий, используйте discretize
функционируйте, чтобы сгруппировать их.
Метки, которые появляются вдоль оси X, в алфавитном порядке. Можно настроить метки с помощью категориальных массивов. Для примера смотрите, Создают Тепловую карту из Табличных данных.
XVariable
свойство HeatmapChart
объектно-ориентированная память выбранная переменная.
yvar
— Табличная переменная для y - осьТабличная переменная для y - ось, заданная в одной из следующих форм:
Вектор символов или строковый скаляр одних из имен переменных. Например, heatmap(tbl,'HealthStatus','Gender')
выбирает переменную под названием 'HealthStatus'
для y - ось.
Числовой скаляр, указывающий на индекс табличной переменной. Например, heatmap(tbl,2,3)
выбирает третью переменную в таблице для y - ось.
Логический вектор, содержащий один true
элемент.
Значения, сопоставленные с вашей табличной переменной, должны быть сгруппированы в конечное множество дискретных категорий что categorical
функция принимает. Если значения не сгруппированы в конечное множество категорий, используйте discretize
функционируйте, чтобы сгруппировать их.
Метки, которые появляются вдоль оси Y, в алфавитном порядке. Можно настроить метки с помощью категориальных массивов. Для примера смотрите, Создают Тепловую карту из Табличных данных.
YVariable
свойство HeatmapChart
объектно-ориентированная память выбранная переменная.
cvar
— Табличная переменная для цветных данныхТабличная переменная для цветных данных, заданных в одной из следующих форм:
Вектор символов или строковый скаляр одних из имен переменных. Например, heatmap(__,'ColorVariable','HealthStatus')
выбирает переменную под названием 'HealthStatus'
для y - ось.
Числовой скаляр, указывающий на индекс табличной переменной. Например, heatmap(__,'ColorVariable',1)
выбирает третью переменную в таблице для y - ось.
Логический вектор, содержащий один true
элемент.
Значения, сопоставленные с вашей табличной переменной, должны иметь числовой тип или logical
.
Значением свойства является пустой []
при использовании матричных данных. ColorVariable
свойство HeatmapChart
объектно-ориентированная память выбранная переменная. ColorData
свойство заполняет с данными на основе выбранной переменной.
По умолчанию, heatmap
вычисляет цветные данные на основе средней агрегации. Чтобы изменить метод расчета, установите ColorMethod
свойство.
cdata
ColorData Цветные данные для ячеек тепловой карты в виде матрицы.
ColorData
свойство HeatmapChart
объектно-ориентированная память значения.
Пример: [40 24 68; 68 37 58; 49 23 46]
xvalues
— Значения, появляющиеся вдоль x - осьЗначения, появляющиеся вдоль x - ось в виде категориального массива, массива строк, числового массива или массива ячеек из символьных векторов.
Пример: {'small','medium','large'}
Пример: categorical({'small','medium','large'})
yvalues
— Значения, появляющиеся вдоль y - осьЗначения, появляющиеся вдоль y - ось в виде категориального массива, массива строк, числового массива или массива ячеек из символьных векторов.
Пример: {'small','medium','large'}
Пример: categorical({'small','medium','large'})
parent
— Родительский контейнерFigure
возразите | Panel
возразите | Tab
возразите | TiledChartLayout
объектРодительский контейнер в виде Figure
Панель
, Tab
, или TiledChartLayout
объект.
Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value
аргументы. Name
имя аргумента и Value
соответствующее значение. Name
должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN
.
heatmap(tbl,xvar,yvar,'ColorVariable','Temperatures','ColorMethod','median')
Перечисленные здесь свойства являются только подмножеством. Для полного списка смотрите HeatmapChart Properties.
'Title'
— Заголовок диаграммыЗаголовок диаграммы в виде вектора символов, массива ячеек из символьных векторов, массива строк или категориального массива.
Пример: h = heatmap(rand(10,10),'Title','My Title Text')
Пример: h.Title = 'My Title Text';
Чтобы создать многострочный заголовок, задайте массив ячеек из символьных векторов или массив строк. Каждый элемент в массиве соответствует линии текста.
Пример: h.Title = {'My','Title'};
Если вы задаете заголовок категориального массива, MATLAB® использует значения в массиве, не категории.
Если вы создаете график с помощью табличных данных, график по умолчанию имеет автоматически сгенерированный заголовок. Если вы не хотите заголовок, задайте ''
.
По умолчанию тепловые карты поддерживают подмножество разметки TeX для текста, который вы задаете. Используйте синтаксис TeX, чтобы добавить верхние индексы и индексы, изменить тип шрифта и окрасить и включать специальные символы в текст. Если вы хотите символ разметки TeX в обычном тексте, таком как подчеркивание (_), то вставляете обратную косую черту (\) перед символом, вы хотите включать. Обратная косая черта является символом ESC TeX. Для получения дополнительной информации смотрите свойство Interpreter текстового объекта.
'ColorMethod'
— Метод, чтобы вычислить цветные данные'count'
| 'mean'
| 'median'
| 'sum'
| 'none'
Метод, чтобы вычислить цветные значения данных (сохраненный в ColorData
) в виде 'count'
среднее значение
медиана
сумма
, или 'none'
.
Если вы не хотите использовать третью переменную из таблицы для цветных данных, то задайте метод в этой таблице.
Метод | Описание |
---|---|
'count' | Считайте число раз, каждая пара значений X и Y появляется в исходной таблице. Тепловая карта не использует ColorVariable свойство. Это значение является значением по умолчанию, когда вы используете табличные данные и не задаете ColorVariable параметр. |
Если вы хотите использовать третью переменную из таблицы для цветных данных, то установленный ColorVariable
свойство к переменной вы хотите и задаете ColorMethod
свойство как один из методов перечислено в этой таблице. Для каждой пары значений X и Y методы используют соответствующие значения в ColorVariable
столбец исходной таблицы, чтобы вычислить данные.
Метод | Описание |
---|---|
'mean' | Вычислите среднее значение. Это значение является значением по умолчанию, когда вы задаете ColorVariable свойство. |
'median' | Вычислите среднее значение. |
'sum' | Суммируйте значения. |
'none' | Используйте значение точно. Таблица не может содержать больше чем один экземпляр каждой пары значений X и Y. Это значение является значением по умолчанию при использовании матричных данных. |
Если вы хотите вычислить свою собственную матрицу агрегированных данных, используйте accumarray
функция. Задайте матрицу, как введено к heatmap
функция.
Пример: h = heatmap(__,'ColorMethod','median')
Пример: h.ColorMethod = 'median'
Чтобы в интерактивном режиме исследовать данные в вашей тепловой карте, используйте эти опции.
Изменение масштаба — Использование колесико прокрутки или ключи + и -, чтобы масштабировать.
Панорамирование — Перетаскивание тепловая карта или использование клавиши со стрелками к панорамированию через строки или столбцы.
Всплывающие подсказки — Наводят на тепловую карту, чтобы отобразить всплывающую подсказку.
Перестройте строки и столбцы — Перетаскивание строка или метка столбца, чтобы переместить его в различное положение.
Сортировка оценивает — Нажатие кнопки значок, который появляется, когда вы наводите на метку столбца или строку. Щелкните однажды, чтобы отсортировать значения в порядке возрастания, дважды отсортировать значения в порядке убывания, и в третий раз, чтобы сбросить порядок.
Поведение изменяется в R2019a
Начиная в R2019a, тепловые карты интерпретируют текст, использующий синтаксис TeX вместо того, чтобы отобразить буквенные символы. Если вы хотите использовать символ разметки TeX в обычном тексте, таком как подчеркивание (_), затем вставить обратную косую черту (\) перед символом, вы хотите включать. Обратная косая черта является символом ESC TeX. Для получения дополнительной информации об использовании разметки TeX смотрите свойство Interpreter текстового объекта.
У вас есть модифицированная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример со своими редактированиями?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.