Matlab高级绘图

2023-07-18 03:55| 来源: 网络整理| 查看: 265

转自：Matlab绘图高级部分 - JeromeBlog（http://bluereader.org/article/25129）

图形是呈现数据的一种直观方式，在用Matlab进行数据处理和计算后，我们一般都会以图形的形式将结果呈现出来。尤其在论文的撰写中，优雅的图形无疑会为文章加分。本篇文章非完全原创，我的工作就是把见到的Matlab绘图代码收集起来重新跑一遍，修改局部错误，然后将所有的图贴上来供大家参考。大家可以先看图，有看中的可以直接把代码Copy过去改成自己想要的。

%% 直方图图的绘制 %直方图有两种图型：垂直直方图和水平直方图。而每种图型又有两种表现模式：累计式：分组式。 figure; z=[3,5,2,4,1;3,4,5,2,1;5,4,3,2,5]; % 各因素的相对贡献份额 colormap(cool);% 控制图的用色 subplot(2,3,1); bar(z);%二维分组式直方图,默认的为'group' title('2D default'); subplot(2,3,2); bar3(z);%三维的分组式直方图 title('3D default'); subplot(2,3,3); barh(z,1);%分组式水平直方图，宽度设置为1 title('vert width=1'); subplot(2,3,4); bar(z,'stack');%累计式直方图，例如:1,1+2,1+2+3构成了第一个bar title('stack') subplot(2,3,5); bar3h(z,0.5,'stacked');%三维累计式水平直方图 title('vert width=1 stack'); subplot(2,3,6); bar3(z,0.8,'grouped');%对相关数据的颜色进行分组，默认的位'group' title('width=0.8 grouped');

%% =========柱状图的进阶========== figure; y=[300 311;390 425; 312 321; 250 185; 550 535; 420 432; 410 520;]; subplot(1,3,1); b=bar(y); grid on; set(gca,'XTickLabel',{'0','1','2','3','4','5','6'}) legend('算法1','算法2'); xlabel('x axis'); ylabel('y axis'); %使仅有的一组柱状图呈现不同颜色，默认的位相同颜色 data = [1.0, 1.0, 0.565, 0.508, 0.481, 0.745]; subplot(1,3,2); b = bar(data); ch = get(b,'children'); set(ch,'FaceVertexCData',[4;2;3;1;5;6]);%使用Indexed形式指定每组bar的颜色 set(gca,'XTickLabel',{'C0','C1','C2','C3','C4','C5'}) axis([0 7 0.0 1.0]); ylabel('micro F-measure'); %使每个bar颜色不同,默认的是每个元素在不同组的颜色相同 data = [3, 7, 5, 2;4, 3, 2, 9;6, 6, 1, 4]; subplot(1,3,3); b = bar(data); ch = get(b,'children'); set(ch{1},'FaceVertexCData',[1;2;3]);%设置第一个元素在不同组的颜色 set(ch{2},'FaceVertexCData',[1;2;3]);%设置第二个元素在不同组的颜色 set(ch{3},'FaceVertexCData',[1;2;3]); set(ch{4},'FaceVertexCData',[1;2;3]);

%% 彩色柱状图 %用到的数据 n = 8; Z = rand(n,1); figure; %默认图片 subplot(1,3,1); bar(Z); %简单的作图 % 这个图根据数据列中值的大小着色。每列中的值越大，颜色越突出 subplot(1,3,2); h=bar(Z); colormap(summer(n)); ch = get(h,'Children'); fvd = get(ch,'Faces');%针对矩阵时，只能用fvd=get(ch{col},'Faces'),下同 fvcd = get(ch,'FaceVertexCData'); [~, izs] = sortrows(Z,1); for i = 1:n row = izs(i); fvcd(fvd(row,:)) = i; end set(ch,'FaceVertexCData',fvcd) %图片会以渐变的方式着色，效果非常不错 subplot(1,3,3); h=bar(Z); ch = get(h,'Children'); fvd = get(ch,'Faces'); fvcd = get(ch,'FaceVertexCData'); [zs, izs] = sortrows(Z,1); k = 128; % 准备生成128 *3 行的colormap colormap(summer(k)); % 这样会产生一个128 * 3的矩阵，分别代表[R G B]的值 % 检视数据 whos ch fvd fvcd zs izs % Name Size Bytes Class Attributes % % ch 1x1 8 double % fvcd 66x1 528 double % fvd 13x4 416 double % izs 13x1 104 double % zs 13x1 104 double % shading interp % Needed to graduate colors for i = 1:n color = floor(k*i/n); % 这里用取整函数获得color在colormap中行 row = izs(i); % Look up actual row # in data fvcd(fvd(row,1)) = 1; % Color base vertices 1st index fvcd(fvd(row,4)) = 1; fvcd(fvd(row,2)) = color; % Assign top vertices color fvcd(fvd(row,3)) = color; end set(ch,'FaceVertexCData', fvcd); % Apply the vertex coloring set(ch,'EdgeColor','k');

%% 绘制统计直方图 %hist(y)：如果y是向量，则把其中元素放入10个条目中，且返回每条中的元素的个数；如果y为矩阵，则分别对每列进行处理，显示多组条形。 %[n,xout]=hist(y,x)：非递减向量x的指定bin的中心。向量xout包含频率计数与条目的位置。 x=-10:.1:10; y1=randn(2008,1); y2=randn(2008,3); figure; colormap(winter); subplot(2,2,1); hist(y1);%把其中元素放入10个条目中 title('y1为向量，default,n=10'); subplot(2,2,2); hist(y2);%分别对每列进行处理，显示多组条形 title('y2为矩阵'); subplot(2,2,3); hist(y1,x);%用户也可以使用[n,xout]=hist(y1,x);bar(xout,n)绘制条形直方图 title('向量x指定条目'); subplot(2,2,4); hist(y2,1000);%第二个参数为标量时指定bin的数目 title('nbins=1000');

%% ========均值方差直方图======== a=[8 9 10 7 8 9];%mean b=[1 1 1 1 1 1];%std figure(); h=bar(a); ch=get(h,'children'); set(ch,'FaceVertexCData',[4;2;3;1;5;6]);%使用Indexed形式指定每组bar的颜色 hold on; errorbar(a,b,'k','LineStyle','none');

%% =======散点图scatter , scatter3 , plotmatrix====== %scatter3(X,Y,Z,S,C):在由向量X、Y和Z指定的位置显示大小和颜色分别由S和C决定的离散点 figure; [x,y,z] = sphere(16); X = [x(:)*.5 x(:)*.75 x(:)]; Y = [y(:)*.5 y(:)*.75 y(:)]; Z = [z(:)*.5 z(:)*.75 z(:)]; S = repmat([10 2 5]*10,numel(x),1); C = repmat([1 2 3],numel(x),1); subplot(1,2,1); scatter(X(:),Y(:),S(:),C(:)); title('scatter'); subplot(1,2,2); scatter3(X(:),Y(:),Z(:),S(:),C(:),'filled'), view(-60,60); title('scatter3'); %plotmatrix(X,Y)绘出X(p*M)与Y(p*N)的列组成的散度图(N,M) figure; X=randn(100,2);Y=randn(100,2); subplot(1,3,1),plotmatrix(X);%等价于plotmatrix(X,X),除了对角上的图为X每一列的直方图hist(X(:,col)) title('plotmatrix(X)'); subplot(1,3,2),plotmatrix(X,X); title('plotmatrix(X,X)'); subplot(1,3,3),plotmatrix(X,Y); title('plotmatrix(X,Y)');

%% =========绘制区域图=========== %区域图特点是：在图上绘制多条曲线时，每条曲线（除第一条外）都是把“前”条曲线作基线，再取值绘制而成。因此，该指令所画的图形，能醒目地反映各因素对最终结果的贡献份额。 figure; x=1:2:9;% 注意：自变量要单调变化 y=magic(5);% 各因素的相对贡献份额，每一列相当于一个因素 colormap(spring);% 控制图的用色 area(x,y,4);%area(y)则以列下标作为自变量,第三个参数为基准线(默认为0) set(gca,'layer','top');%图层设置为top层，显示网格 title('basevalue=4'); legend(' 因素 A',' 因素 B',' 因素 C','因素D','因素E'); grid on;

%% =========绘制饼状图========= %饼图指令pie和pie3用来表示各元素占总和的百分数。该指令第二个参数为与第一参数等长的 0-1 %向量，1使对应扇块突出。第三个参数指定个扇区的label figure; colormap(summer);% 控制图的用色 x=[16 17 21 25 21]; subplot(1,2,1); pie(x,[0 0 0 0 1],{'0-10岁儿童','10-20岁儿童','20-35岁青年','35-55岁中年','55岁以上老年'}); subplot(1,2,2); pie3(x,[0 0 0 0 1],{'0-10岁儿童','10-20岁儿童','20-35岁青年','35-55岁中年','55岁以上老年'});

%% 绘制填色多边形。若每列的首尾元素不重合，则将默认把最后一点与第一点相连，强行使多边形封闭。 %fill和fill3用于绘制填色多边形 %fill(X1,Y1,C1,X2,Y2,C2,...) %fill3(X1,Y1,Z1,C1,X2,Y2,Z2,C2,...) %参数1和2为等长向量时,多边形的节点数由项链长度决定；而当其为矩阵时，每一列对应一个多边形 %参数3为颜色(用颜色字符r/g/b/c或[r g b]表示) figure; colormap(autumn);% 控制图的用色 n=10; % 多边形的边数 dt=2*pi/n;t=0:dt:2*pi; t=[t,t(1)]; %fill 指令要求数据向量的首位重合，使图形封闭。 x=sin(t);y=cos(t); subplot(1,2,1); fill(x,y,[1 1 0]);axis off % 画填色多边形，隐去坐标轴。 X=[0.5 0.5 0.5 0.5;0.5 0.5 0.5 0.5;0 1 1 0]; Y=[0.5 0.5 0.5 0.5;0.5 0.5 0.5 0.5;0 0 1 1]; Z=[1 1 1 1;0 0 0 0;0 0 0 0]; C=[1 0 0 1;0 1 0 1;0 0 1 0]; subplot(1,2,2); fill3(X,Y,Z,C); view([-10 55]); xlabel('x'),ylabel('y');box on;grid on;

%% =======绘制离散数据杆状图=========== %stem和stem3函数用于绘制二维或三维的离散数据杆状图 %stem(Y)可以理解成绘制离散点的plot(y)函数 %stem(X,Y)可以理解成绘制离散点的plot(x,y)函数 %stem(...,'filled')改变数据点显示的空、实状态。 %stem(...,'LINESPEC')Linespec代表直线属性设置参量。 x=1:.1:10; y=exp(x.*sin(x)); figure; subplot(1,3,1); plot(x,y,'.-r'); title('plot(x,y)'); subplot(1,3,2); stem(x,y,'b'); subplot(1,3,3); stem(x,y,':g','fill'); %绘制三维离散杆状图 th=(0:127)/128*2*pi;% 角度采样点 x=cos(th); y=sin(th); f=abs(fft(ones(10,1),128)); %对离散方波进行 FFT 变换，并取幅值 stem3(x,y,f','cd','fill');%绘制图形 view([-65 30]); xlabel('Real'); %图形标注 ylabel('Imaginary'); zlabel('Amplitude'); title('FFT example');

%% =======绘制方向和速度矢量图======= %compass-绘制罗盘图 %feather-绘制羽毛图 %quiver-绘制二维箭头图 %quiver3-绘制三维箭头图 %绘制罗盘图 figure; wdir=[45 90 90 45 360 335 360 270 335 270 335 335]; knots=[6 6 8 6 3 9 6 8 9 10 14 12]; rdir=wdir*pi/180; [x,y]=pol2cart(rdir,knots);% 极坐标转化为直角坐标 compass(x,y); title('风向和风力') %绘制羽毛图 figure; alpha=90:-10:0; r=ones(size(alpha)); m=alpha*pi/180; n=r*10; [u,v]=pol2cart(m,n);% 极坐标转化为直角坐标 feather(u,v); title('羽毛图') %罗盘图和羽毛图的比较 figure; t=-pi/2:pi/12:pi/2; % 在区间，每取一点。 r=ones(size(t)); % 单位半径 [x,y]=pol2cart(t,r); % 极坐标转化为直角坐标 subplot(1,2,1),compass(x,y),title('Compass') subplot(1,2,2),feather(x,y),title('Feather') %绘制箭头图 figure; [x,y] = meshgrid(-2:.2:2,-1:.15:1); z = x .* exp(-x.^2 - y.^2); [px,py] = gradient(z,.2,.15); subplot(1,2,1); contour(x,y,z), hold on quiver(x,y,px,py), hold off, axis image title('quiver示例'); [x,y,z]=peaks(15); [nx,ny,nz]=surfnorm(x,y,z);%surfnorm求平面的法向量 subplot(1,2,2) surf(x,y,z); hold on; quiver3(x,y,z,nx,ny,nz); title('quiver3示例');

%% ==========轮廓线图的绘制========== %clabel-利用轮廓矩阵生成标签并在当前图形中显示 %contour-利用矩阵所给的值生成二维轮廓线 %contour3-利用矩阵所给的值生成三维轮廓线 %contourf-显示二维轮廓图并用色彩填充个轮廓线的间隙 %contourc-计算被其他轮廓函数占用的轮廓矩阵的低层函数 [x,y,z]=peaks; n=15;% 等高线分级数 figure; subplot(1,3,1); h=contour(x,y,z,n);%绘制20条等高线 clabel(h);%当前图形中显示标签,标签前有'+'号且标签会根据轮廓线旋转，每条轮廓线仅有一个标签 title('simple contour,n=20'); subplot(1,3,2); z=peaks; [c,h]=contour(z,n);%绘制15条等高线 clabel(c,h);%标签前无'+'号,每天轮廓线可能有多个标签 title('调用clabel函数标注轮廓图') subplot(1,3,3); z=peaks; [c,h]=contourf(z,n); clabel(c,h,'FontSize',15,'Color','r','Rotation',0);%自定义标签 colorbar; title('使用自定义标注并彩色填充轮廓线的间隙');

%% ========= Voronoi图和三角剖分======== %用Voronoi多边形勾画每个点的最近邻范围。Voronoi多边形在计算几何、模式识别中有重要应用。三角形顶点所在多边形的三条公共边是剖分三角形边的垂直平分线。 n=30; A=rand(n,1)-0.5; B=rand(n,1)-0.5; % 产生 30 个随机点 T=delaunay(A,B); % 求相邻三点组 T=[T T(:,1)]; %为使三点剖分三角形封闭而采取的措施 voronoi(A,B) % 画 Voronoi 图 hold on;axis square fill(A(T(10,:)),B(T(10,:)),'y'); % 画一个剖分三角形 voronoi(A,B) % 重画 Voronoi 图，避免线被覆盖 title('Voronoi图和三角剖分');

%% =========三角网线和三角曲面图======== figure; X=6*pi*(rand(20,10)-0.5);Y=6*pi*(rand(20,10)-0.5); R=sqrt(X.^2+Y.^2)+eps;Z=sin(R)./R; tri=delaunay(X,Y); % 进行三角剖分 subplot(1,2,1),trimesh(tri,X,Y,Z); title('三角网线'); subplot(1,2,2),trisurf(tri,X,Y,Z); title('三角曲面图'); colormap(copper);brighten(0.5) % 增强亮度

%% ============彩带图ribbon======== %ribbon(X,Y,WIDTH)和plot(X,Y)一样的,只不过每一列在三维中以分开的ribbon绘制 figure; x=0:pi/100:2*pi; x=repmat(x',1,10); y=sin(x); ribbon(x,y,0.4);% 画彩带图 % 至此彩带图已经生成。以下指令都是为了使图形效果更好、标识更清楚而用。 view([150,50]),shading interp,colormap(hot)% 设置视角、明暗、色图 light,lighting phong,box on % 设置光源、照射模式、坐标框

%% ==========在特殊坐标系中绘制特殊图形。======= %利用polar函数在极坐标系中绘制图形 figure; theta=0:.1:pi; rho1=sin(theta); rho2=cos(theta); subplot(1,3,1); polar(theta,rho1,'.-r'); hold on; polar(theta,rho2,'--g'); title('极坐标系中绘图'); %另外一种和极坐标有关系的坐标系就是柱坐标系了 theta=0:pi/100:3*pi; rho=sin(theta)+cos(theta); [t,r]=meshgrid(theta,rho); z=r.*t; subplot(1,3,2); [x,y,z]=pol2cart(t,r,z);%极坐标系向柱坐标系转化 mesh(x,y,z);%柱坐标系中进行绘图 title('柱坐标系中绘图'); view([-65 30]); %将球坐标系转换为柱面坐标系 subplot(1,3,3); delta=pi/100; theta=0:delta:pi; % theta is zenith angle phi=0:delta:pi; % phi is azimuth angle [t p]=meshgrid(theta,phi); r=ones(size(t)); [x,y,z]=sph2cart(t,p,r);%球坐标向柱坐标转化 mesh(x,y,z);%球坐标系中进行绘图 title('球坐标系中绘图');

%% ======四维表现======== %用色彩表现函数的特征 %当三维网线图、曲面图的第四个输入宗量取一些特殊矩阵时，色彩就能表现或加强函数的某特征，如梯度、曲率、方向导数等。 x=3*pi*(-1:1/15:1);y=x;[X,Y]=meshgrid(x,y); R=sqrt(X.^2+Y.^2)+eps;Z=sin(R)./R; [dzdx,dzdy]=gradient(Z);dzdr=sqrt(dzdx.^2+dzdy.^2); % 计算对 r 的全导数 dz2=del2(Z); % 计算曲率 figure; subplot(1,2,1),surf(X,Y,Z),title('No. 1 surf(X,Y,Z)'); shading faceted,colorbar( 'horiz') ,brighten(0.2); subplot(1,2,2),surf(X,Y,Z,R),title('No. 2 surf(X,Y,Z,R)'); shading faceted;colorbar( 'horiz'); %色彩分别表现函数的高度和半径特征 figure; subplot(1,2,1),surf(X,Y,Z,dzdx) ; shading faceted;brighten(0.1);colorbar( 'horiz'); title('No. 3 surf(X,Y,Z,dzdx)'); subplot(1,2,2),surf(X,Y,Z,dzdy); shading faceted;colorbar( 'horiz'); title('No. 4 surf(X,Y,Z,dzdy)'); %色彩分别表现函数的 x 方向和 y 方向导数特征 figure; subplot(1,2,1),surf(X,Y,Z,abs(dzdr)) ; shading faceted;brighten(0.6);colorbar( 'horiz'); title('No. 5 surf(X,Y,Z,abs(dzdr))'); subplot(1,2,2),surf(X,Y,Z,abs(dz2)); shading faceted;colorbar( 'horiz'); title('No. 6 surf(X,Y,Z,abs(dz2))');

%% ======切片图和切片等位线图======= %利用 slice 和 contourslice 表现 MATLAB 提供的无限大水体中水下射流速度数据 flow 。 flow 是一组定义在三维空间上的函数数据。 %在本例中，从图中的色标尺可知，深红色表示“正速度”（向图的左方），深蓝表示“负速度”（向图的右方）。 % 以下指令用切面上的色彩表现射流速度 [X,Y,Z,V]=flow; % 取 4 个的射流数据矩阵， V 是射流速度。 x1=min(min(min(X)));x2=max(max(max(X))); % 取 x 坐标上下限 y1=min(min(min(Y)));y2=max(max(max(Y))); % 取 y 坐标上下限 z1=min(min(min(Z)));z2=max(max(max(Z))); % 取 z 坐标上下限 sx=linspace(x1+1.2,x2,5); % 确定 5 个垂直 x 轴的切面坐标 sy=0; % 在 y=0 处，取垂直 y 轴的切面 sz=0; % 在 z=0 处，取垂直 z 轴的切面 figure; slice(X,Y,Z,V,sx,sy,sz); % 画切片图 view([-12,30]);shading interp;colormap jet;axis off;colorbar; % 以下指令用等位线表现射流速度 v1=min(min(min(V)));v2=max(max(max(V))); % 射流速度上下限 cv=linspace(v1,v2,15); % 在射流上下限之间取 15 条等位线 figure; contourslice(X,Y,Z,V,sx,sy,sz,cv);view([-12,30]); colormap jet;colorbar;box on;

下面两段程序均不便上图，自己拿到Matlab里面运行一下看效果吧。

%% =======动态图形========= %简单二维示例-彗星状轨迹图 figure; n=10;t=n*pi*(0:0.0005:1);x=sin(t);y=cos(t); plot(x,y,'g');axis square;hold on comet(x,y,0.01);hold off %卫星返回地球的运动轨线示意 figure; R0=1; % 以地球半径为一个单位 a=12*R0;b=9*R0;T0=2*pi; %T0 是轨道周期 T=5*T0;dt=pi/100;t=[0:dt:T]'; f=sqrt(a^2-b^2); % 地球与另一焦点的距离 th=12.5*pi/180; % 卫星轨道与 x-y 平面的倾角 E=exp(-t/20); % 轨道收缩率 x=E.*(a*cos(t)-f);y=E.*(b*cos(th)*sin(t));z=E.*(b*sin(th)*sin(t)); plot3(x,y,z,'g') % 画全程轨线 [X,Y,Z]=sphere(30);X=R0*X;Y=R0*Y;Z=R0*Z; % 获得单位球坐标 grid on,hold on,surf(X,Y,Z),shading interp % 画地球 x1=-18*R0;x2=6*R0;y1=-12*R0;y2=12*R0;z1=-6*R0;z2=6*R0; axis([x1 x2 y1 y2 z1 z2]) % 确定坐标范围 view([117 37]),comet3(x,y,z,0.02),hold off % 设视角、画运动轨线 %色彩变幻‘在 256 色情况下,才可被正确执行.图片刷新可能会卡,单独执行spinmap可查看到效果 figure; peaks; spinmap; %% =======影片动画 ======= %三维图形的影片动画 figure; shg,x=3*pi*(-1:0.05:1);y=x;[X,Y]=meshgrid(x,y); R=sqrt(X.^2+Y.^2)+eps; Z=sin(R)./R; h=surf(X,Y,Z);colormap(cool);axis off n=12;mmm=moviein(n); %预设画面矩阵。新版完全可以取消此指令。 for i=1:n rotate(h,[0 0 1],25); %是图形绕 z 轴旋转 25 度 / 每次 mmm(:,i)=getframe; %捕获画面。新版改为 mmm(i)=getframe 。 end movie(mmm,5,10) %以每秒10帧速度，重复播放5次

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