heatmap
히트맵 차트 생성
구문
설명
테이블 데이터
행렬 데이터
추가 옵션
heatmap(___,는 하나 이상의 이름-값 쌍 인수를 사용하여 히트맵에 대한 추가 옵션을 지정합니다. 다른 모든 입력 인수 다음에 옵션을 지정합니다. 속성 목록은 HeatmapChart 속성를 참조하십시오.Name,Value)
heatmap(는 parent,___)parent로 지정된 Figure, 패널 또는 탭에 히트맵을 만듭니다.
h = heatmap(___)HeatmapChart 객체를 반환합니다. 차트를 생성한 후에 속성을 수정하려면 h를 사용하십시오. 속성 목록은 HeatmapChart 속성를 참조하십시오.
예제
환자에 대한 데이터 테이블에서 히트맵을 만듭니다.
patients 데이터 세트를 불러오고 작업 공간에 불러온 변수 일부로 테이블을 만듭니다. 그런 다음 Smoker 값과 SelfAssessedHealthStatus 값의 쌍이 동일한 경우의 환자 수를 모두 셉니다.
load patients tbl = table(LastName,Age,Gender,SelfAssessedHealthStatus,... Smoker,Weight,Location); h = heatmap(tbl,'Smoker','SelfAssessedHealthStatus');
히트맵을 만들고 y축의 레이블을 다시 정렬합니다.
patients 데이터 세트를 불러오고 불러온 데이터에서 히트맵을 만듭니다. 변수 h에 HeatmapChart 객체를 할당합니다.
load patients tbl = table(LastName,Age,Gender,SelfAssessedHealthStatus,... Smoker,Weight,Location); h = heatmap(tbl,'Smoker','SelfAssessedHealthStatus');
y축의 레이블을 다시 정렬합니다.
h.YDisplayData = {'Excellent','Good','Fair','Poor'};
또는 데이터를 categorical형 데이터로 변경한 다음 reordercats 함수를 사용하여 범주의 순서를 변경하는 방식으로 레이블의 순서를 변경할 수 있습니다. 마찬가지로, addcats, removecats 또는 renamecats 함수를 각각 사용하여 히트맵 레이블을 추가하거나, 제거하거나, 이름을 바꿀 수 있습니다.
히트맵을 만들고 히트맵 셀 색을 결정할 때 사용할 테이블 변수를 지정합니다.
patients 데이터 세트를 불러오고 불러온 데이터에서 히트맵을 만듭니다. ColorVariable 옵션을 'Age'로 설정하여 Smoker 값과 SelfAssessedHealthStatus 값의 특정 쌍별로 환자의 평균 나이를 사용하여 각 셀에 색을 채웁니다.
load patients tbl = table(LastName,Age,Gender,SelfAssessedHealthStatus,... Smoker,Weight,Location); h = heatmap(tbl,'Smoker','SelfAssessedHealthStatus',... 'ColorVariable','Age');
히트맵을 만들고 히트맵 셀 색을 결정할 때 사용할 테이블 변수와 계산 방법을 지정합니다.
환자 데이터 세트를 불러오고 불러온 데이터에서 히트맵을 만듭니다. Smoker 값과 SelfAssessedHealthStatus 값의 특정 쌍별로 환자 나이의 중앙값을 사용하여 각 셀에 색을 채웁니다. ColorVariable 옵션을 'Age'로 지정하고 ColorMethod 옵션을 'median'으로 지정합니다.
load patients tbl = table(LastName,Age,Gender,SelfAssessedHealthStatus,... Smoker,Weight,Location); h = heatmap(tbl,'Smoker','SelfAssessedHealthStatus',... 'ColorVariable','Age','ColorMethod','median');
데이터로 구성된 행렬을 만듭니다. 그런 다음 행렬 값의 히트맵을 만듭니다. x축과 y축에 디폴트 레이블이 1, 2, 3과 같은 식으로 표시됩니다.
cdata = [45 60 32; 43 54 76; 32 94 68; 23 95 58]; h = heatmap(cdata);
데이터로 구성된 행렬을 만듭니다. 그런 다음 행렬 값의 히트맵을 만듭니다. 처음 2개의 입력 인수를 원하는 레이블로 지정하여 x축과 y축에 사용자 지정 레이블을 사용합니다. HeatmapChart 객체의 속성을 설정하여 제목과 축 레이블을 지정합니다.
cdata = [45 60 32; 43 54 76; 32 94 68; 23 95 58];
xvalues = {'Small','Medium','Large'};
yvalues = {'Green','Red','Blue','Gray'};
h = heatmap(xvalues,yvalues,cdata);
h.Title = 'T-Shirt Orders';
h.XLabel = 'Sizes';
h.YLabel = 'Colors';
R2023b 이후
제목, 축 레이블 또는 데이터팁에 LaTeX(또는 TeX) 마크업을 사용하려면 HeatmapChart 객체의 Interpreter 속성을 설정합니다.
예를 들어, LaTeX을 사용하여 그리스 문자를 표시하는 제목이 있는 히트맵 차트를 만들어 보겠습니다. 차트를 만들 때 Interpreter 속성을 "latex"으로 설정합니다. 그런 다음 title 함수를 호출할 때 마크업을 포함시킵니다.
heatmap(randi(100,5,3),Interpreter="latex") title("$\hat{\psi_1}$ Values for ${1\le\alpha\le3}$")
히트맵을 만들고 ColorScaling 속성을 설정하여 각 열 또는 행에 색을 정규화합니다.
샘플 파일 outages.csv를 테이블로 읽어 들입니다. 샘플 파일에는 미국 내의 정전 기록을 나타내는 데이터가 들어 있습니다. 테이블에는 Region, OutageTime, Loss, Customers, RestorationTime, Cause의 6개 열이 포함되어 있습니다. 각 열에서 처음 5개 행을 표시합니다.
T = readtable('outages.csv');
T(1:5,:)ans=5×6 table
Region OutageTime Loss Customers RestorationTime Cause
_____________ ________________ ______ __________ ________________ ___________________
{'SouthWest'} 2002-02-01 12:18 458.98 1.8202e+06 2002-02-07 16:50 {'winter storm' }
{'SouthEast'} 2003-01-23 00:49 530.14 2.1204e+05 NaT {'winter storm' }
{'SouthEast'} 2003-02-07 21:15 289.4 1.4294e+05 2003-02-17 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' }
x축에 여러 지역을 표시하고 y축에 여러 가지 정전 원인을 표시하는 히트맵을 만듭니다. 각 셀에는 특정 원인으로 인해 각 지역에서 발생한 정전의 횟수가 표시됩니다.
h = heatmap(T,'Region','Cause');
각 열에서 색을 정규화합니다. 각 열에서 가장 작은 값은 컬러맵의 첫 번째 색에 매핑되고, 가장 큰 값은 마지막 색에 매핑됩니다. 마지막 색은 지역별로 정전을 가장 많이 유발한 원인을 나타냅니다.
h.ColorScaling = 'scaledcolumns';
이제 각 행에서 색을 정규화합니다. 각 행에서 가장 작은 값은 컬러맵의 첫 번째 색에 매핑되고, 가장 큰 값은 마지막 색에 매핑됩니다. 마지막 색은 각 원인으로 인해 정전이 가장 많이 발생한 지역을 나타냅니다.
h.ColorScaling = 'scaledrows';
히트맵을 만들고 사용자 지정 집계 방법을 사용하여 계산된 데이터로 셀에 색을 채웁니다. pivot 함수를 사용하여 색 데이터를 계산합니다.
샘플 파일 TemperatureData.csv를 테이블로 읽어옵니다. 이 파일에는 Year, Month, Day, TemperatureF와 같은 4개 열이 포함되어 있습니다.
tbl = readtable('TemperatureData.csv');pivot 함수를 사용하여 월과 연도의 각 조합에 대한 색 데이터를 최대 온도 형태로 계산합니다. 누락된 월과 연도 조합에는 NaN을 사용합니다.
P = pivot(tbl,Columns="Month",Rows="Year",DataVariable="TemperatureF",Method=@(x) mean(x,"includenan"))
P=2×13 table
Year April August December February January July June March May November October September
____ ______ ______ ________ ________ _______ ______ ______ ______ ______ ________ _______ _________
2015 43.267 69.903 40.548 15.448 21.355 69.161 59.967 28.484 57.548 43.8 49.323 64.467
2016 42.267 NaN NaN 29.966 27.71 68.824 63.733 37.806 53.806 NaN NaN NaN
피벗 테이블에 있는 변수를 재배열합니다.
P = P(:,["Year" "January" "February" "March" "April" "May" "June" "July" "August" "September" "October" "November" "December"]);
히트맵을 만들고, 계산된 데이터 값을 사용하여 히트맵 셀에 색을 채웁니다.
xvar = P.Properties.VariableNames(2:end);
yvar = string(P.(1));
cvar = P{:,2:end};
heatmap(xvar,yvar,cvar)
title("Maximum Temperatures (F)")
히트맵 차트는 기본적으로 sky 컬러맵의 256샘플링을 사용합니다. Colormap 이름-값 인수를 지정하여 샘플링을 변경할 수 있습니다.
예를 들어, 2×1 타일 형식 차트 레이아웃에 두 개의 히트맵 차트를 만들어 보겠습니다. 위쪽 차트는 디폴트 256색 집합을 사용하고 아래쪽 차트는 2개의 색만 사용합니다.
tiledlayout(2,1,TileSpacing="compact") % Top chart with default colors nexttile heatmap(magic(10)) % Bottom chart with two colors nexttile heatmap(magic(10),Colormap=sky(2))
입력 인수
이름-값 인수
출력 인수
세부 정보
팁
히트맵의 데이터를 대화형 방식으로 살펴보려면 다음 옵션을 사용하십시오.
확대/축소 — 스크롤 휠이나 + 키와 - 키를 사용하여 확대/축소합니다.
패닝 — 히트맵을 클릭하여 끌어서 놓거나 화살표 키를 사용하여 행이나 열을 패닝합니다.
데이터팁 — 히트맵 위에 커서를 올려놓으면 데이터팁이 표시됩니다.
행과 열 재배열 — 행 레이블이나 열 레이블을 다른 위치로 이동하려면 클릭하여 끌어서 놓습니다.
값 정렬 — 행 레이블이나 열 레이블 위에 커서를 올려놓으면 나타나는 아이콘을 클릭합니다. 한 번 클릭하면 값이 오름차순으로 정렬되고, 두 번 클릭하면 내림차순으로 정렬되고, 세 번 클릭하면 순서가 재설정됩니다.
테이블에서 히트맵 차트를 만든 경우 데이터팁을 사용자 지정할 수 있습니다.
데이터팁에서 행을 추가하거나 제거하려면 차트의 아무 곳이나 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 데이터팁 수정을 가리키십시오. 그런 다음 변수를 선택하거나 선택 취소합니다.
여러 행을 추가하거나 제거하려면 차트를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 데이터팁 수정을 가리킨 다음 더 보기를 선택하십시오. 그런 다음 >> 버튼을 클릭하여 변수를 추가하거나 << 버튼을 클릭하여 제거합니다.
