假设我掌握了以下信息：第一列是电动机的特征之一，第二列是特征二的特征，第三列是响应（在这种情况下为电动机的性能）。
[34 56 100
12 12 80
7 6 60
3 4 20
1 1 10.5
0 0 1]
我想有这样的事情heatmap或者contour是比如我有第一排的矩阵和更浅的颜色更暖（如红色）的两排等我应该怎么办？
谢谢。
您可以结合使用image()，标准颜色图和对数据进行巧妙的处理。尝试这个：
yourData = [34 56 100;
12 12 80;
7 6 60;
3 4 20;
1 1 10.5;
0 0 1];
%// First, normalize each column relative to itself.
normData(:, 1) = yourData(:, 1)/max(max(yourData(:, 1));
normData(:, 2) = yourData(:, 2)/max(max(yourData(:, 2));
normData(:, 3) = yourData(:, 3)/max(max(yourData(:, 3));
%// Next, adjust each column to a particular location on the default colormap
%// Adjust the scale and constant offsets to preference. Lower offsets are cooler.
scale = 5;
scaledData(:, 1) = (scale*normData(:, 1)) + 58;
scaledData(:, 2) = (scale*normData(:, 2)) + 46;
scaledData(:, 3) = (scale*normData(:, 3)) + 20;
image(scaledData);
好玩的问题。请享用！
更新：
我以为这是个整洁的问题，所以我把它变成了一个函数。看看这个：
function scaledData = colorcolumn(C, scale)
for colNum = 1:size(C, 2)
normData(:, colNum) = C(:, colNum)/max(max(C(:, colNum)));
scaledData(:, colNum) = (scale*normData(:, colNum)) + colNum*(64/size(c,2));
end
end
尝试以下效果：
image(colorcolumn(rand(50,25), 5);
欢迎提供效率反馈。
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