使用Matlab间谍函数可视化稀疏度模式

Question

Matlab有一个函数spy，用于可视化图邻接矩阵的稀疏模式。

不幸的是，它没有通过考虑矩阵中值的大小来显示这些点。它使用具有相同强度的单一颜色来显示所有条目。

我希望显示相同的间谍情节，但是在热图中使用“颜色编码”这些点来指示条目的大小。我怎么能这样做？

Answer 1

spy函数使用plot，lineseries对象中的标记颜色不同。

另一方面，patch对象可以为不同的顶点使用不同的标记颜色。 patch最初用于绘制多边形，但没有面色和边缘颜色，可以得到与plot类似的结果，没有线条样式。

S = bucky();
[m, n] = size(S);
[X, Y] = meshgrid(1:m, 1:n);
S = (X + Y) .* S;

nonzeroInd = find(S);
[x, y] = ind2sub([m n], nonzeroInd);

figure();
hp = patch(x, y, S(nonzeroInd), ...
           'Marker', 's', 'MarkerFaceColor', 'flat', 'MarkerSize', 4, ...
           'EdgeColor', 'none', 'FaceColor', 'none');
set(gca, 'XLim', [0, n + 1], 'YLim', [0, m + 1], 'YDir', 'reverse', ...
    'PlotBoxAspectRatio', [n + 1, m + 1, 1]);

colorbar();

您可以轻松使用不同的色彩映射，例如colormap(flipud(hot))。

Answer 2

如果您的矩阵不是很大，您可以尝试使用imagesc()将其视为图像。 （你可以将它用于相当大的矩阵，但像素变得非常小。）

以下是20矩阵中100x100个随机点的示例，使用色彩映射hot：

N = 100;
n = 20;

x = randi(N,1,n);
y = randi(N,1,n);
z = randi(N,1,n);

data = sparse(x,y,z);

imagesc(data)
axis square
colormap('hot')

这是生成的图像。

这可以与我们使用spy(data)得到的图表进行比较，其中标记稍微大一些。

如果需要白色背景，实现此目的的简单方法是翻转色彩图：

figure
imagesc(data)
axis square
cmap = flipud(colormap('hot'));
colormap(cmap)

Hack解决方案重新定义spy（）

谷歌搜索了一下我在Matlab Central找到了这个帖子：

Spy with color for values?

建议重新定义spy()的解决方案。然而值得注意的是（进一步在线程中）此解决方案也可能导致Matlab崩溃以获得更大的矩阵。

Answer 3

我在matlab交换机上提交了一个文件，该文件还执行spy任务，其中的点根据其值着色。请参阅here。