Matlab进阶绘图第14期—相关性方块热图
与一般的方块热图相比，其数值位于[-1 1]区间，其颜色用于表示正负，而其方块的大小用于表示数值绝对值的大小，可以十分直观地对两个变量的相关性进行分析。
由于Matlab中未收录相关性方块热图的绘制函数，因此需要大家自行设法解决。
本文使用自制的cosquareheatmap小工具进行相关性方块热图的绘制，先来看一下成品效果：
特别提示：本期内容『数据+代码』已上传资源群中，加群的朋友请自行下载。有需要的朋友可以关注同名公号【阿昆的科研日常】，后台回复关键词【绘图桶】查看加入方式。
1. 数据准备
此部分主要是读取原始数据。
% 读取数据load data.mat% 数据矩阵data = Z;
2. 颜色定义
作图不配色就好比做菜不放盐，总让人感觉少些味道。
但颜色搭配比较考验个人审美，需要多加尝试。
这里直接使用TheColor配色工具中的SCI权威配色库：
%% 颜色定义map = TheColor('sci',2061,'map',10);% map = flipud(map);
3. 相关性方块热图绘制
调用‘cosquareheatmap’命令，绘制初始相关性方块热图。
cosquareheatmap(data,50,900)hTitle = title('Correlation Square HeatmapPlot');hXLabel = xlabel('K (w)');hYLabel = ylabel('Samples');
4. 细节优化
为了插图的美观，将初始相关性方块热图赋上之前选择的颜色并添加颜色条：
% 赋色colormap(map)cb = colorbar;
然后，对坐标轴细节等进行美化，设置完毕后，以期刊所需分辨率、格式输出图片。
%% 图片输出figW = figureWidth;figH = figureHeight;set(figureHandle,'PaperUnits',figureUnits);set(figureHandle,'PaperPosition',[0 0 figWfigH]);fileout = 'test';print(figureHandle,[fileout,'.png'],'-r300','-dpng');
也可以尝试其它配色：
以上。
