Matlab 用矩阵画图-程序员宅基地

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Part.I Introduction

本文汇总了 Matlab 用矩阵画图的几种方式。

在这里插入图片描述

Chap.I 预备知识

关于 *.mat 文件

*.mat文件是 matlab 的数据存储的标准格式，它是标准的二进制文件，还可以 ASCII 码形式保存和加载，在 MATLAB 中打开显示类似于单行 EXCEL 表格，加载和存储 mat 文件的语法：

// 加载 mat 文件
load('C:\Users\Lenovo 110\Desktop\Clustering-master\data\toy_clustering.mat')
// 保存 mat 矩阵
// 第一个参数是文件路径，后面的参数矩阵名字，类似于load
// 当只有第一个参数的时候，会把工作空间所有的矩阵都存在一个文件中
save('C:\Users\Lenovo 110\Desktop\Clustering-master\data\mydata.mat','r2','r3')

Chap.II 概要

用矩阵画图主要有如下几种方式：

// 方式 1  --  常用
imshow(SST);		// imshow(SST,[]);
// 方式 2
F1=mapminmax(SST); %F1 ∈[-1,1]
F1=F1.*0.5+0.5; %F1 ∈[0,1]
// 方式 3  --  常用
imagesc(SST);
// 方式 4
contourf(SST,'LineStyle','none');
colormap(jet); colorbar
// 方式 5
pcolor(SST);

Chap.III 杂记

下面是一些杂记

R = corrcoef(cov1);		  		// 求协方差矩阵的相关系数矩阵

Part.II 用矩阵画图

Chap.I 摸索过程

1.首先加载一个矩阵：
在这里插入图片描述
可以看到，矩阵当中有nan，也有正常数据。为了可以总览全局，我将这些数据放到Excel里面，然后在缩小一下如下图：

在这里插入图片描述
然后对矩阵的特征进行一下介绍：

[a,b]=size(m);
num=a*b-numel(find(isnan(a)));                  %矩阵中除了nan外所有元素的个数
m1=reshape(m,a*b,1);      %搞成一个列向量
max1=max(m1);             %计算最大值
min1=min(m1);             %计算最小值
mean1=nanmean(m1);        %计算除nan之外的均值
mode1=mode(m1);           %除了nan 返回值最小的那个众数
med1=nanmedian(m1);       %求除了nan的中位数
// -----------------------------------------
217x217
max1=20.21
min1=1.22
med1=7.055

对数据的样子有了一个大概的了解，下面开始尝试画图。

代码 图像
– 在这里插入图片描述
imshow(SST); 在这里插入图片描述
imshow(SST,[]); 在这里插入图片描述
F1=mapminmax(SST); %F1 ∈[-1,1]
F1=F1.*0.5+0.5; %F1 ∈[0,1]
% [y,ps] = mapminmax(SST);
% ps.ymin = 0;
% [y,ps] = mapminmax(SST,ps); %这三行与上面两行异曲同工		 在这里插入图片描述
imagesc(SST); 在这里插入图片描述
contourf(SST,'LineStyle','none');colormap(jet);colorbar 在这里插入图片描述
pcolor(SST); 在这里插入图片描述
A=[0.8 0.1 0.5
0.2 0.4 0.7
0.5 0.3 0.6];
imagesc(A);
colormap jet
colorbar;		 在这里插入图片描述
A=[0.8 0.1 0.5
0.2 0.4 0.7
0.5 0.3 0.6];
imagesc(A);
colorbar
caxis([0 1])
[M, N] = size(A);
set(gca, 'XTick', 1:M,'XTickLabel', {'0','1','2'})%X坐标轴刻度数据点位置、字符
set(gca, 'YTick', 1:N, 'YTickLabel', {'0','1','2'})
loc = get(xlabel(''), 'position');
text(loc(1), loc(2), loc(3), 'Predicted label', 'HorizontalAlignment','center');
set(gca, 'XAxisLocation', 'top')
ylabel('True label')
title('Confusion matrix')		 在这里插入图片描述

目前就会这几种，第六个最好用；imshow() 只能显示灰度在 [0,1] 之间的，大于 1 的显示为白色；imagesc() 将图像显示为彩色，没有取值限制；colormap() 可将图像显示为彩色，关于 colormap 可以参看下面的文章：

https://blog.csdn.net/weixin_42943114/article/details/81811556

Chap.II 绘制专业图

下面一起来出一个比较专业的图，所用的数据还是上面那个217x217的矩阵。
代码如下：

X=117:0.0416666666666:126;
Y=33:0.0416666666666:42;
x0=2*24:2*24:217; % 每隔两度标一下
y0=2*24:2*24:217;
x=119:2:126;  %标注用的
y=35:2:42;    %标注用的
x1=sprintfc('%g',x);%转成字符串数组
y1=sprintfc('%g',y);%转成字符串数组
n=size(x1,2);
for i=1:n
    x1{
    1,i}=[x1{
    1,i},'°E'];
    y1{
    1,i}=[y1{
    1,i},'°N'];
end

figure1 = figure;
ax2=axes('Parent',figure1);;%有子图时，ax2=subplot(2,3,2);
contourf(SST1,'LineStyle','none')
colormap(jet);
set(gca,'XTick',x0,'XTicklabel',x1);   %设置x,y轴
set(gca,'YTick',y0,'YTicklabel',y1);
set(gca,'FontName','Times New Roman'); %更改字体为罗马
xlabel('(a)  SST');
set(ax2,'XAxisLocation','top');%把x坐标轴搞到上面去
h=colorbar;
set(get(h,'Title'),'string','K'); %给colorbar加上单位

结果：
在这里插入图片描述

Chap.III 矩阵转tiff

用的还是 2 中的那个矩阵

GeoRef = georasterref('Rastersize',size(SST'),'Latlim',[double(min(Lat)),double(max(Lat))],'Lonlim',[double(min(Lon)),double(max(Lon))]);
%数据的写出
% data = flipud(SST');
SST_Tif = ['C:\Users\hp\Documents\MATLAB\','A20160922016121_01.tif'];
geotiffwrite(SST_Tif,flipud(SST'),GeoRef)

注意图的正反，下图才是正着看的：

在这里插入图片描述
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.csdn.net/Gou_Hailong/article/details/134853641

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