如图1所示MATLAB输出的二维颜色图，这个图使用pcolor(x,y,Er)指令产生，x，y是对应的坐标，x=0:0.5:50;y=0:05:50;Er（101*101矩阵）表示(x,y)点计算出来的误差值。现在如果想把Er中小于0.05的所有点设置显示为白色，该如何做？

在解决这个问题之前，先来说一下MATLAB对彩色图形的处理方式。MATLAB中的图形常见的有以下几类：

那么图1这种图形就属于第2种，使用颜色比例代表不同的数据大小。在上述图形中，Er中不同的值，是如何对应到不同的颜色的呢？使用pcolor画图时，需要介绍两个关键的数据，一个是colormap，一个是Cdata。

先来看colormap。当用figure产生一个图窗时，里面就包含了一个预先设置的颜色数据矩阵，这个颜色数据矩阵的尺寸一般是64*3，每一行为介于0.0到1.0之间的值组成的RGB颜色数据。可以用MAPX=colormap，获取当前figure的颜色数据矩阵，如图2所示。实际上MATLAB预先提供了一些预定义的颜色数据矩阵，这些颜色数据矩阵的名称和对应的色阶如图3所示。

通常，MATLAB默认使用的颜色矩阵就是jet，大家看图1中的颜色条和jet色阶是不是一样的？都是从深蓝开始到深红结束。这些预定义的颜色矩阵都是64行（即64种颜色）。可以使用jet(n)指令，重新设置jet的行数，如jet(256)，这样就把jet颜色扩充到256种颜色。需要注意的是，虽然扩展到了256种颜色，但是还是从深蓝开始到深红结束。只不过原来这两种颜色中间划分了64种颜色，而现在划分了256种颜色，划分的颜色更细腻而已。

我们可以把新的颜色矩阵应用到figure中，例如：

这样，figure中使用的颜色矩阵就是被扩充到256色的jet颜色，而不是原来64色的jet颜色。

下面再来看CData数据。我们知道，图1中的颜色代表了Er的数值大小，即Er数值越大，颜色越红，Er数值越小，颜色越蓝。那么这种数据大小是如何对应到不同的颜色中的呢？实际上MATLAB是使用Er的值作为索引值，在colormap颜色矩阵中进行查表，从而知道该点对应的颜色。在MATLAB中，这种索引机制有两种，一种是直接索引direct，另一种是scaled，即按比例索引。到底用哪种索引方式，由当前图形句柄的’CDatamapping’属性决定。

输出为scaled，这表明当前使用的索引方式是按比例索引。

那么CData数据是什么呢？实际上当我们用h=pcolor(x,y,Er)画图时，真正使用的索引数据并不是Er，而是CData数据。CData是一个矩阵，大小和Er相同，在调用pcolor时，由Er按比例计算得到（即Er中数值大的对应的CData中的值就大，Er中数值小的对应的CData中的值就小）。一般而言，初始得到的CData的值和Er的值是相同的。可以使用Cdatat=get(h,‘CData’)，获取当前的CData数据，如图4所示。

索引方式使用scaled方式时，CData的最小值对应colormap中颜色矩阵的第1行的颜色，CData的最大值对应colormap中的最后1行颜色，CData的中间值，就按比例关系，计算出对应的colormap中的行数，即该点的颜色。例如，假设colormap中共有64行颜色，CData的最大值为cmax（对应第64行），最小值为cmin（对应第1行），若CData有一个数据，值为cind，该值在colormap对应的行数为ind。那么按照比例原则，可列出如下公式：(cmax-cind)/(cind-cmin)=(64-ind)/(ind-1)。如果令k=(cmax-cind)/(cind-cmin)，那么可计算出ind=(64+k)/(k+1)，因为是行数，计算出来的值取整数。

这样，根据CData中的数值大小，计算出在colormap中对应的行数，CData的值越小，对应的行号越小，CData的值越大，对应的行号越大。而CData是由Er按比例得到的，因此就实现了Er中不同的值，对应的颜色不同，即图1中的颜色图。

另外，scaled比例的最大值和最小值一般就是CData中的最大值和最小值，但这个值也可以由axes的Clim属性控制。可以用cm=caxis获取当前scaled比例的最大值和最小值。cm(1)是最小值，cm(2)是最大值。可以使用caxis([newmin,newmax])来设置比例的最小值和最大值。此时CData中所有比newmin小的值，都对应colormap的第一行颜色，CData中所有比newmax大的值，都对应colormap的最后一行颜色。

如果索引方式是direct，那么就用CData的真实值进行索引颜色，如Cdata的值是1.2，那对应的颜色就是colormap中的第1行，如CData的值是1000.4（超过了colormap的最大行数），那么就对应colormap中的最后一行。

事实上，在获取CData的数据之后，我们还可以对获取的CData数据进行调整，然后把调整之后的CData数据重新应用到图形中。使用如下指令使用新的CData数据：set(h,‘CData’,Cdatat)。Cdatat是新调整后的CData数据。

做一个梳理： 当使用h=pcolor(x,y,Er)画图时，完成了下列工作： （1）根据Er，按比例计算CData矩阵； （2）CData的最小值对应colormap中的第1行颜色，CData的最大值对应colormap中最后一行颜色，CData的中间值按照比例关系进行计算对应的颜色。 （3）索引出来每个点的颜色之后，使用该颜色对该点着色，得到图1。

那么回过头来，看当初的问题。对于图1所示的图，如何把Er中小于0.05的数值显示为白色呢？一种思路是这样： （A）获取当前图形的colormap颜色数据； （B）在颜色数据的最前面插入一行白色[1,1,1]； （C）获取当前CData值； （D）把所有的Er