从医疗病人的数据表创建一个热图。

加载病人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。

负载病人台=表(LastName、年龄、性别、SelfAssessedHealthStatus．..吸烟、体重、位置);h =热图(资源描述,“抽烟”，“SelfAssessedHealthStatus”）;

创建一个热图，并重新排列标签y设在。

加载病人数据集，并从数据创建一个热图。分配HeatmapChart对象转换为变量h．

负载病人台=表(LastName、年龄、性别、SelfAssessedHealthStatus．..吸烟、体重、位置);h =热图(资源描述,“抽烟”，“SelfAssessedHealthStatus”）;

将标签重新排序y设在。首先更改SelfAssessedHealthStatus属性将表的单元格数组转换为分类数组分类函数。然后使用reordercats函数重新排列类别。

您可以将这些函数应用到工作区中的表中(资源描述)．或者，您可以将它们应用到存储在SourceTable财产的HeatmapChart对象(h.SourceTable)．将它们应用到存储在HeatmapChart对象避免影响原始数据。

h.SourceTable.SelfAssessedHealthStatus =分类(h.SourceTable.SelfAssessedHealthStatus);里neworder = {“优秀”，‘好’，“公平”，“可怜的”};h.SourceTable.SelfAssessedHealthStatus = reordercats (h.SourceTable.SelfAssessedHealthStatus里neworder);

属性可以添加、删除或重命名热图标签addcats，removecats,或renamecats函数,分别。

创建一个热图并指定在决定热图单元格颜色时要使用的表变量。

加载病人数据集，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选项“年龄”．

负载病人台=表(LastName、年龄、性别、SelfAssessedHealthStatus．..吸烟、体重、位置);h =热图(资源描述,“抽烟”，“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”．

负载病人台=表(LastName、年龄、性别、SelfAssessedHealthStatus．..吸烟、体重、位置);h =热图(资源描述,“抽烟”，“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 =热图(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”，“媒介”，“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，客户，RestorationTime,导致．显示每列的前5行。

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

ans = 5×6表地区OutageTime RestorationTime造成损失客户  ___________ ________________ ______ __________ ________________ _________________ ' 西南航空的2002-02-01 12:18 458.98 - 1.8202 e + 06 2002-02-01 16:50的冬季风暴“东南2003-01-23 00:49 530.14 - 2.1204 e + 05 NaT的冬季风暴的“东南”2003-02-07)21:15 289.4 - 1.4294 e + 05发布时间:2011-03-17 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

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 (fullfile (matlabroot“例子”，“图形”，“TemperatureData.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);

创建的热图。标签的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。