Question

在我的研究领域（气象学）中，通常会生成图表中的图表。

有关它的更多信息可以是found here。

这些行中的每一行都联系了具有以下内容的数据点：

x值，介于0和1之间（大于1的值不应在图表中表示）。
y值，介于0和1之间。
PSS值，介于1和-1之间。
频率偏差值，范围从0到+∞，但不显示高于4的值。
虚警率（FAR）值，范围从0.0到0.9。对于任何给定行上的每个数据点，虚警率保持恒定在特定值。

我试图在MATLAB中重现类似的东西。谷歌搜索出现了许多答案，如this，其中包含插图而非我正在寻找的内容。

我将数据组织在一个3D数组中，每个页面指的是不同级别的误报率。 FAR为0.8的页面（数据here）就像这样开始

然后3D阵列上的其他页面专门用于0.7,0.6等的FAR。

问题
1.甚至可以在MATLAB中创建这样的图形吗？ 2.如果是，我应该使用什么功能，我应该采取什么方法？编辑：我有工作代码（下面）使用线性plot函数创建一个有点相似的数字，但此函数的文档并未指示任何方式在另一个图形中插入图形。我不确定这段代码有多大帮助，但已将其插入以响应downvoter。

H = [0:0.01:1];    
figure; hold on
fill([0 1 1],[0 0 1],[0 0.2 0.4]) % Deep blue
fill([0 1 0],[0 1 1],[0.4 0 0]) % Purple    
low_colours = {[0 0.501 1],[0 0.8 0.4], [0.4 0.8 0], [0.8 0.8 0]};
high_colours = {[0.6 0 0],[0.8 0 0], [1 0.5019 0], [0.988 0.827 0.196]};    
colour_counter = 0;

for ii = -0.8:0.2:0
    colour_counter = colour_counter + 1;
    if colour_counter < 5
        colour_now = low_colours{colour_counter};
    end
    ORSS = ones(1,size(H,2))*ii;
    F = (H .* (1-ORSS)) ./ ((1-2.*H) .* ORSS + 1);    
    plot(F,H)
    fill(F,H,colour_now);        
end

colour_counter = 0;

for ii = 0.8:-0.2:0
    colour_counter = colour_counter + 1;
    if colour_counter < 5
        colour_now = high_colours{colour_counter};
    end
    ORSS = ones(1,size(H,2))*ii;
    F = (H .* (1-ORSS)) ./ ((1-2.*H) .* ORSS + 1);
    plot(F,H)
    fill(F,H,colour_now);    
end

Answer 1

我想我得到了你想要的东西，但在你看下面的代码之前，请注意以下几点：

我不需要链接中的任何功能（我不知道他们做了什么）。
我也没有真正使用数据中的x和y列，它们是PSS和B的冗余坐标。
我将您数据中的所有“页面”汇总到一个长表（FAR下方），其中包含5列（FAR,x,y,PSS,FB）。

如果仔细查看数据，您会看到图中应该着色的某些区域没有任何表示（即没有值）。因此，为了将颜色插入到那里，我们需要添加角落：

FAR{end+1,:} = [0.8 0 0 0 4];
FAR{end+1,:} = [0.9 0 0 -0.66 3.33];
FAR{end+1,:} = [1 0 0 0 0];
FAR{end+1,:} = [1 0 0 -1 3];

接下来，该过程分为两部分。首先，我们为每个变量创建一个矩阵，按照相应的FAR值按列排序，例如，在PSS矩阵中，第一列是FAR为0的所有PSS值，第二列是FAR为0.1的所有PSS值，依此类推。我们为FAR（F），PSS和FreqBias（B）制作了这样的矩阵，我们用NaN初始化它们，这样我们就可以得到具有不同数值的列：

F = nan(max(histcounts(FAR.FAR,10)),10);
PSS = F;
B = F;
c = 1;
f = unique(FAR.FAR).';
for k = f
    valid = FAR.FAR==k & FAR.x<=1;
    B(1:sum(valid),c) = FAR.FB(valid);
    B(sum(valid):end,c) = B(sum(valid),c);
    PSS(1:sum(valid),c) = FAR.PSS(valid);
    PSS(sum(valid):end,c) = PSS(sum(valid),c);
    F(:,c) = k;
    c = c+1;
end

然后我们设置colormap的颜色（我部分从你那里拿走），并设置标签位置：

colors = [0 0.2 0.4
    0 0.501 1;
    0 0.8 0.4;
    0.4 0.8 0;
    0.8 0.8 0;
    0.988 0.827 0.196;
    1 0.5019 0;
    0.8 0 0;
    0.6 0 0.2;
    0.4 0.1 0.5];

label_pos =[0.89 0.77
    1.01         0.74
    1.14         0.69
    1.37         0.64
    1.7          0.57
    2.03         0.41
    2.65         0.18
    2.925       -0.195
    2.75        -0.55];

我们使用contourf将所有内容绘制在一起，并设置所有类型的属性以使其看起来很好：

[C,h] = contourf(B,PSS,F);
xlim([0 4])
ylim([-1 1])
colormap(colors)
caxis([0 1])
xlabel('Frequency Bias B')
ylabel('Pierce Skill Score PSS')
title('False Alarm Ratio')
ax = h.Parent;
ax.XTick = 0:4;
ax.YTick = -1:0.5:1;
ax.FontSize = 20;
for k = 1:numel(f)-2
    text(label_pos(k,1),label_pos(k,2),num2str(f(k+1)),...
        'FontSize',12+k)
end

结果如下：

获取标签位置

如果你想知道获取变量label_pos的快捷方法是什么，那么我就是这样做的......

您在没有最后for循环的情况下运行上面的代码。然后运行以下代码：

clabel(C,'manual')
f = gcf;
label_pos = zeros(numel(f.Children.Children)-1,2);
for k = 1:2:size(label_pos,1)
    label_pos(k,:) = f.Children.Children(k).Position(1:2);
end
label_pos(2:2:size(label_pos,1),:) = [];

在第一行之后，脚本将暂停，您将在命令窗口中看到此消息：

仔细选择轮廓以进行标记。完成后，在“图形”窗口为活动窗口时按RETURN。

单击要添加标签的图，然后按 Enter 。
而已！现在，变量label_pos具有标签的位置，就像我上面使用它一样。

如何创建＆＃34;技能偏见图＆＃34; （气象）？

1 个答案: