内容概要：本文深入探讨了泰勒图这一强大的数据可视化工具，特别是利用MATLAB实现泰勒图的具体方法。泰勒图能够将模型的相关系数、中心均方根误差和标准差三个关键评价指标整合到一张极坐标图上，提供了一个简洁明了的模型性能评估方式。文中不仅提供了原始数据和标准化数据两种情况下泰勒图的绘制代码，还详细解释了每一步骤的功能，如数据生成、统计量计算（相关系数、标准差、中心均方根误差）、极坐标转换及绘图设置等。此外，还介绍了如何通过调整点的颜色、大小等属性来自定义图表样式，使图表更加美观且信息丰富。 适合人群：对数据可视化感兴趣的科研工作者、数据分析员、程序员，尤其是那些希望深入了解模型评估方法和技术的人群。 使用场景及目标：适用于需要对比多个模型性能的情况，特别是在气象预报、环境科学等领域中，帮助研究人员快速直观地评估不同模型的表现优劣。通过泰勒图，可以更好地理解各模型之间的相对优势和不足，从而指导后续的研究方向。 其他说明：泰勒图的独特之处在于它能将三个看似独立的统计量统一到同一个几何框架下，使得复杂的多维信息能够在二维平面上得到有效的呈现。对于初学者来说，本文提供的详细代码注释和实例演示是非常宝贵的参考资料。

基于Matlab的泰勒图绘制指南：自定义点大小和颜色，多种配色可选，整合相关系数、中心均方根误差和标准差评价模型性能,泰勒图 Matlab代码 案例详细提供2套泰勒图画法：原始数据的泰勒图与对数据标准化后的泰勒图 笔者对此泰勒图代码进行了详细的注释，可实现点的大小和颜色的自定义设置，提供多种配色，可根据爱好自行设置喜欢的款式 ----------------------------- 泰勒图本质上是巧妙的将模型的相关系数（correlation coefficient）、中心均方根误差（centered root-mean-square）和标准差（standard Deviation）三个评价指标整合在一张极坐标图上，其基于的便是三者之间构成的余弦关系。 ,泰勒图;Matlab代码;原始数据;数据标准化;配色;极坐标图;评价指标;余弦关系,基于Matlab的泰勒图绘制教程：原始与标准化数据的对比分析

压缩包中包含Excel的固定模板，即直接替换相关系数和标准差这两列数据即可成图；以及MATLAB代码版本，有测试数据Monthly_data.xlsx，直接修改运行taylordiag_evaporation_models_true.m即可。

一个泰勒图绘制方法，matlab版本实现泰勒图绘制，该工具箱中提供原始参考数据，代码中提供各个指标计算程序和绘图程序，点击test.m即可运行。

【水文气象】Matlab、Python、R语言和MeteoInfoLab绘制气象水文泰勒图（代码+数据）.zip

6%Mean Square Difference 就是减去平均值再求RMS）CORs

根据由 STD（标准偏差）、RMS（中心均方根差）和 COR（相关）给出的统计值绘制泰勒图 参考：K.泰勒在单个图表中总结模型性能的多个方面。 JGR 2001

在地学领域经常运用的泰勒图，matlab完整代码，能够便捷的分析观测与不同模型模拟的结果进行比较，很实用。

泰勒图matlab程序，主要为泰勒图的matlab代码，可以画泰勒图

泰勒图是一种的可以表示标准差， 均方根误差和相关系数三个指标的图，比直角坐标表现形式更加丰富