导入文件作为表

加载示例文件温度，其中包含从2015年1月到2016年7月的平均每日温度。将文件读取到表格并显示前五行。

tbl =可读取（'wempaturedata.csv'）；头（TBL，5）

ans =5×4桌年度每月温度f ____ ___________ ___ ____________ 2015 {'1月'} 1 23 2015 {'1月'} 2 31 2015 {'1月'} 3 25 2015 2015 {'1月'} 4 39 2015 {'1月'} 5 29

创建基本的热图

创建一个热图，显示沿着X- 轴和多年y-轴。通过设置温度数据为热图单元着色colorvaria财产。分配热图对象变量H。利用H创建图表后修改。

h =热图（tbl，'月'，，，，'年'，，，，“ colorvariable'，，，，'温度）；

默认情况下，MATLAB将颜色数据计算为每个月的平均温度。但是，您可以通过设置菌落财产。

沿轴的重新排序值

沿轴的值以字母顺序出现。重新排序几个月，以便它们按时间顺序出现。您可以使用分类数组或设置来自定义标签热图特性。

要使用分类阵列，请首先更改数据月表从单元格数组到分类数组的列。然后使用重新订购重新排序类别的功能。您可以将这些功能应用于工作空间中的表（TBL）或存储在可饮用属性热图目的 （H.Sourcetable）。将它们应用于存储在热图对象避免影响原始数据。

h.sourcetable.month =分类（H.Sourcetable.month）;neworder = {'一月'，，，，'二月'，，，，'行进'，，，，'四月'，，，，'可能'，，，，'六月'，，，，'七月'，，，，...'八月'，，，，'九月'，，，，'十月'，，，，'十一月'，，，，'十二月'};h.sourcetable.month = reordercats（h.sourcetable.month，neworder）;

同样，您可以使用该标签添加，删除或重命名Heatmap标签addcats，，，，拆卸， 或者Renamecats分类阵列的功能。

另外，您可以使用XDISPLAYDATA和YDISPLAYDATA属性热图目的。

h.xdisplaydata = {'一月'，，，，'二月'，，，，'行进'，，，，'四月'，，，，'可能'，，，，'六月'，，，，...'七月'，，，，'八月'，，，，'九月'，，，，'十月'，，，，'十一月'，，，，'十二月'};

修改标题和轴标签

当您使用表格数据创建热图时，热图会自动生成标题和轴标签。通过设置标题和轴标签标题，，，，XLABEL， 和ylabel属性热图目的。例如，更改标题并删除X- 轴标签。另外，更改字体大小。

h.title =“平均温度”;h.xlabel ='';h.fontsize = 12;

修改缺失数据单元的外观

由于没有2016年8月至2016年12月的数据，因此这些细胞似乎是丢失的数据。使用丢失的数据单元格的外观失踪和缺少降落的特性。

H.MissingDataColor = [0.8 0.8 0.8];H.MissingDatalabel ='没有数据';

卸下配色栏

通过设置ColorBarvissible财产。

H.ColorBarvisible ='离开';

格式单元文本

通过设置每个单元格中出现的文本格式Celllabelformat财产。例如，显示没有小数值的文本。

H.celllabelformat ='％.0f';

沿轴添加或删除值

仅通过设置每个季度的第一个月XDISPLAYDATA财产。添加2017年y- 通过设置YDISPLAYDATA财产。将这些属性设置为值的子集，超集或排列XDATA或者YDATA， 分别。

h.xdisplaydata = {'一月'，，，，'四月'，，，，'七月'，，，，'十月'};h.ydisplaydata = {'2015'，，，，'2016'，，，，'2017'};

由于没有与2017年相关的数据，因此热图单元使用缺少的数据颜色。