要计算100个城市的气温数据并生成热力图或散点图，以下是一个详细的步骤指南：

步骤 1：读取温度数据文件

首先，需要将每个城市的数据从“temperature.txt”文件中读取出来。这些文件中的数据可能是数值向量，存储城市名和对应的温度值。

matlab % 创建一个工作空间来存储所有城市的信息 city_data = []; for i = 1:100 % 添加当前城市的名称到city_data中 city_name = [i, '_', city_num]; % 加载文件中的数据 data = load('temperature.txt', '-v'); % 将数据存储到city_data数组中 city_data(i) = {city_name, data}; end

步骤 2：读取所有城市数据并处理

将所有温度数据存储在一个结构体或元组中，以便后续处理。

matlab % 转换为元组形式 city_info = cell(100, 2); for i = 1:100 city_name = [i, '_', city_num]; data = load('temperature.txt', '-v'); city_info{i} = {city_name, data}; end

步骤 3：生成热力图或散点图

根据需求，选择合适的图表类型。以下展示了两种常见的可视化方式：

热力图（Heatmap）

热力图可以清晰地展示多个城市之间的温度差异。

matlab % 示例代码：热力图生成 figure; titlesize = 'small'; titles = {'城市 1', '城市 2', ..., '城市 100'}; % 填充标题 colormap = 'hot'; % 样式选择 disp('热力图将显示城市的温度分布；以下是代码示例：'); [X, Y] = meshgrid(1:100); Z = city_info{1,2}; % 假设city_info的第一行是第一个城市的数据 pcolor(X, Y, Z); colormap(colormap); colorbar; title('城市气温热力图'); axis square;

散点图（Scatter Plot）

散点图可以展示各个城市的温度值，通常用于比较数据分布。

```matlab % 示例代码：散点图生成 figure; titlesize = 'small'; titles = {'城市 1', '城市 2', ..., '城市 100'}; % 填充标题 hold on;

for i = 1:100 city_name = [i, '_', city_num]; data = city_info{i};

x = data(1);
y = data(2:14); % 假设每个城市有14个温度值

plot(x, y, 'b.');
hold on;

end

title('城市气温散点图'); xlabel('时间（假设）'); ylabel('气温（度）'); grid on; ```

步骤 4：调整图表标题和标签

确保图表的标题清晰，并且轴标签准确反映数据。

```matlab % 调整标题 title('100 个城市的气温分布');

% 调整标签 xlabel('城市编号'); % 假设x轴是“城市编号” ylabel('温度（度）'); ```

步骤 5：显示图表

使用MATLAB的绘图函数生成图表并显示。

matlab % 打开所有子窗口（如果需要） for i = 1:100 figure; % 假设每个城市有独立的子窗口 titles = {'城市 1', '城市 2', ..., '城市 100'}; for j = 1:i plot(city_info{j}.data); end end

总结

以上步骤展示了如何读取温度数据，并生成热力图或散点图。根据具体需求，可以调整图表类型和样式以优化可视化效果。确保数据文件“temperature.txt”正确加载并存储在MATLAB中，以便后续处理。