从医疗病人的数据表创建一个热图。

加载耐心数据集并从加载到工作区中的变量子集创建一个表。然后创建一个热图，计算有相同组的患者总数吸烟者和Selfassessedhealthstatus.值。

负载耐心台=表(LastName、年龄、性别、SelfAssessedHealthStatus．..吸烟、体重、位置);h =热图(资源描述,“吸烟者”，“SelfAssessedHealthStatus”）;

创建一个热图，并重新排列标签y设在。

加载耐心数据集，并从数据创建一个热图。分配HeatmapChart对象转换为变量h．

负载耐心台=表(LastName、年龄、性别、SelfAssessedHealthStatus．..吸烟、体重、位置);h =热图(资源描述,“吸烟者”，“SelfAssessedHealthStatus”）;

沿着标签重新排序y设在。

h.YDisplayData = {“优秀”，‘好’，“公平”，'贫穷的'};

或者，您可以通过将数据更改为分类数据然后使用该类别重新排序标签来重新排序标签reordercats函数。属性可以添加、删除或重命名热图标签addcats，removecats,或renamecats函数,分别。

创建Heatmap并指定在确定Heatmap Cell颜色时要使用的表变量。

加载耐心数据集，并从数据创建一个热图。用病人的平均年龄对特定的细胞进行着色吸烟者和Selfassessedhealthstatus.值，通过设置ColorVariable选择“年龄”．

负载耐心台=表(LastName、年龄、性别、SelfAssessedHealthStatus．..吸烟、体重、位置);h =热图(资源描述,“吸烟者”，“SelfAssessedHealthStatus”，“ColorVariable”，“年龄”）;

创建一个热图，并指定表变量和计算方法，以确定热图单元格的颜色。

加载患者数据集并根据数据创建热图。使用患者的中位数年龄和一对特定的颜色吸烟者和Selfassessedhealthstatus.值。指定ColorVariable选择“年龄”和ColorMethod选择“中值”．

负载耐心台=表(LastName、年龄、性别、SelfAssessedHealthStatus．..吸烟、体重、位置);h =热图(资源描述,“吸烟者”，“SelfAssessedHealthStatus”，“ColorVariable”，“年龄”，'colormethod'，“中值”）;

创建一个数据矩阵。然后创建矩阵值的热图。的默认标签x设在和y-轴显示为1、2、3，等等。

Cdata = [45 60 32;43 54 76;32 94 68;23 95 58];H = Heatmap（CDATA）;

创建一个数据矩阵。然后创建矩阵值的热图。使用自定义标签沿x设在和y-axis，将前两个输入参数指定为所需的标签。控件的属性指定标题和轴标签HeatmapChart对象。

Cdata = [45 60 32;43 54 76;32 94 68;23 95 58];xvalues = {“小”，'中等的'，“大”};yvalues = {“绿色”，“红色”，“蓝”，“灰色”};h =热图(xvalues yvalues, cdata);h.Title =“t恤订单”；H.Xlabel =“大小”；h.YLabel =“颜色”；

创建一个热图，并通过设置使每一列或每一行的颜色标准化ColorScaling财产。

读取示例文件outages.csv一个表中。示例文件包含代表美国电力设施中断的数据。该表包含六列:地区，OutageTime，损失，顾客，RestorationTime,原因．显示每列的前五行。

t = readtable（“outages.csv”）;: T (1:5)

ans =5×6表地区OutageTime RestorationTime造成损失客户  _____________ ________________ ______ __________ ________________ ___________________ {' 西南的}2002-02-01 12:18 458.98 - 1.8202 e + 06 2002-02-01 16:50{“暴风雪”}{“东南”}2003-01-23 00:49 530.14 - 2.1204 e + 05 NaT{“暴风雪”}{“东南”}2003-02-07)21:15 289.4 - 1.4294 e + 052003-02-17 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'}

创建一个热图，显示沿着不同的区域x-轴和不同的中断原因沿y设在。在每个单元中，显示由于特定原因每个区域经历了多少次停电。

h =热图(T)“地区”，“原因”）;

规格化每一列的颜色。每列中最小的值映射到颜色映射中的第一个颜色，最大的值映射到最后一个颜色。最后一种颜色表示导致每个地区停电最多的原因。

h.ColorScaling =“scaledcolumns”；

将每一行的颜色规格化。每一行中最小的值映射到颜色映射中的第一个颜色，最大的值映射到最后一个颜色。最后一种颜色表示由于各种原因而经历最多停电的地区。

h.ColorScaling =“scaledrows”；

创建一个热图，并使用自定义聚合方法计算的数据给单元格上色。使用accumarray函数来计算颜色数据。

读取示例文件Temperature.csv一个表中。该文件包含三列:月，一年,TemperatureF．

台= readtable ('checileaturedata.csv'）;

创建分类数组月和一年表的列。然后确定作为标签使用的唯一月份和年份x设在和y设在。

个月=分类(tbl.Month);年=分类(tbl.Year);包含=类别(个月);ylabels =类别(年);

根据独特的月份和年份的数量，确定结果颜色数据的最终大小。

nummonths =元素个数(包含);numyears =元素个数(ylabels);

将分类个月和年属性中使用的数字索引accumarray函数。计算颜色数据作为每个月和年的最高温度组合使用accumarray函数。使用南缺少月份和年份的组合。

x =两(个月);y =双(年);临时工= tbl.TemperatureF;cdata = accumarray ([y、x],临时工,[numyears nummonths], @max, NaN);

创建热线图。标签x设在和y-轴分别表示月份和年份。使用计算出的矩阵数据给热图单元格上色。

h =热图(包含、ylabels cdata);

注意:你可以使用reordercats用于分类数组重新排列轴标签的函数。