Matlab imagesc用于y轴上间隔不均匀的数据_Matlab_Matlab Figure

Matlab imagesc用于y轴上间隔不均匀的数据

matlab

Matlab imagesc用于y轴上间隔不均匀的数据,matlab,matlab-figure,Matlab,Matlab Figure,在imagesc中是否可以指定x轴a列向量，以便将记号和数据点像素放置在相应的点上？据我从手册中了解，您只指定图像的角点，只要您的数据以100:100:1000等间距分布，这就不是问题在我的例子中，x轴由21个元素组成，这些元素均匀分布，如1200:50:1700，而y轴是两个均匀分布的列向量200:50:450和500:25:725的垂直连接。我的目标是使数据点像素位于正确的位置，但这似乎不可能做到。是否有解决方法？使用轮廓线或使用interp2或轮廓线绘图等工具将数据插值到适合所有数据点的

在imagesc中是否可以指定x轴a列向量，以便将记号和数据点像素放置在相应的点上？据我从手册中了解，您只指定图像的角点，只要您的数据以100:100:1000等间距分布，这就不是问题

在我的例子中，x轴由21个元素组成，这些元素均匀分布，如1200:50:1700，而y轴是两个均匀分布的列向量200:50:450和500:25:725的垂直连接。我的目标是使数据点像素位于正确的位置，但这似乎不可能做到。是否有解决方法？

使用轮廓线或使用interp2或轮廓线绘图等工具将数据插值到适合所有数据点的网格中

contourf(X,Y,V);
view([0 -90]);

初始化数据

X=[1200:50:1700]
Y=[200:50:450 500:25:725]

V = peaks(max(size(X,2),size(Y,2)))(1:size(Y,2),1:size(X,2));

使用轮廓绘制

contourf(X,Y,V);
view([0 -90]);

插值和绘图

Xq=linspace(min(X),max(X),100);
Yq=linspace(min(Y),max(Y),100)';
Vq = interp2(X,Y,V,Xq,Yq,'nearest');
imagesc(Vq)

如果你想让你的像素精确地位于正确的位置，你需要使用一个网格，它的点恰好位于你的Y向量的所有点上，因此你需要根据你的屏幕和数据分辨率来调整100

另一种选择是使用pcolor

pcolor(X,Y,V)
view([0 -90]);

小心图像数据和真实数据之间的所有上下翻转

使用轮廓线，或使用interp2或使用轮廓线绘制将数据插值到适合所有数据点的网格

contourf(X,Y,V);
view([0 -90]);

初始化数据

X=[1200:50:1700]
Y=[200:50:450 500:25:725]

V = peaks(max(size(X,2),size(Y,2)))(1:size(Y,2),1:size(X,2));

使用轮廓绘制

contourf(X,Y,V);
view([0 -90]);

插值和绘图

Xq=linspace(min(X),max(X),100);
Yq=linspace(min(Y),max(Y),100)';
Vq = interp2(X,Y,V,Xq,Yq,'nearest');
imagesc(Vq)

另一种选择是使用pcolor

pcolor(X,Y,V)
view([0 -90]);

小心图像数据和真实数据之间的所有上下翻转

尝试使用surf命令替换imagesc：

注意：通过这种方式，您可以将最后一列和最后一行与imagesc进行比较，但您可以在显示之前复制这些数据。

尝试使用surf命令替换imagesc：

注意：通过这种方式，您可以将最后一列和最后一行与imagesc进行比较，但您可以在显示之前复制这些数据。

一个选项是使Y也均匀分布，然后使用：

间距向量如下所示：

spacing =
  Columns 1 through 14
     2     2     4     2     2     2     2     2     2     1     1     1     1     1
  Columns 15 through 19
     1     1     1     1     3

并将元素之间的距离定义为向量中元素之间最小距离的乘积。然后我们为图像定义新的“Y”，使其均匀分布，向量中元素之间的间距最小

% Define the new Y:
Y_spaced = Y(1):min(diff(Y)):Y(end); % = 0:25:800
% some arbitrary data:
data = rand(numel(Y),numel(X));

我们使用间距向量作为输入，以便根据需要复制数据中的每一行：

% spacing the data:
data_spaced = repelem(data,spacing([1 1:end]),1,1);

我们可以使用imagesc在矩阵ij方向或笛卡尔xy方向上绘制它：

imagesc(X,Y_spaced,data_spaced)
axis xy

结果是：