MATLAB - 将绘图像素化并将其制作成热图

Question

我有一个带有x和y坐标的矩阵以及每个数据点的温度值。当我在散点图中绘制它时，一些数据点会使其他数据点模糊，因此，该图不能真实地表示我的数据集中温度如何变化。

为了解决这个问题，我想降低图表的分辨率并创建像素，这些像素代表像素区域内所有数据点的平均温度。另一种思考问题的方法，我需要将网格放在当前的图上，并平均每个网格段内的值。

我找到了这个帖子 - Generate a heatmap in MatPlotLib using a scatter data set - 它展示了如何使用python来实现我想要的最终结果。但是，我目前的代码是在MATLAB中，尽管我尝试了不同的建议，例如heatmap，contourf和imagesc，但我无法得到我想要的结果。

Answer 1

您可以使用accumarray“降低数据的分辨率”，您可以在其中指定每个点应该输入的“bin”，并指定您希望对该bin中的所有点取平均值。< / p>

一些示例数据：

% make points that overlap a lot
n = 10000
% NOTE: your points do not need to be sorted.
% I only sorted so we can visually see if the code worked,
% see the below plot
Xs = sort(rand(n, 1));
Ys = rand(n, 1);
temps = sort(rand(n, 1));

% plot
colormap("hot")
scatter(Xs, Ys, 8, temps)

（我只按Xs和temps排序，以便获得上面的条纹图案，以便我们可以直观地验证“降低的分辨率”是否有效）

现在，假设我想通过在X和Y方向上每0.05个单位获得一个点来降低数据的分辨率，这是该方块中所有点的平均值（因此我{{1} }和X从0到1，我总共得到20 * 20分。

Y

我使用histc计算每个X和Y所在的bin（注意 - 在这种情况下，因为bin是常规的，我也可以% group into bins of 0.05 binsize = 0.05; % create the bins xbins = 0:binsize:1; ybins = 0:binsize:1; ）

idxx = floor((Xs - xbins(1))/binsize) + 1

然后我使用accumarray在每个bin中平均% work out which bin each X and Y is in (idxx, idxy) [nx, idxx] = histc(Xs, xbins); [ny, idxy] = histc(Ys, ybins); ：

temps

（注意 - 这意味着% calculate mean in each direction out = accumarray([idxy idxx], temps', [], @mean); 中的点属于行temps(i)列idxy(1)的“像素”（我们的输出矩阵）。我做idxx(1)与[idxy idxx]相反，以便生成的矩阵具有Y ==行和X ==列））

你可以这样画：

[idxx idxy]

或者像这样的散点图（我在'像素'的中点绘制每个点，并绘制原始数据点以进行比较）：

% PLOT
imagesc(xbins, ybins, out)
set(gca, 'YDir', 'normal') % flip Y axis back to normal