（转载）MatLab绘图

<br>%% 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‘);

%% 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‘);

%% =========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‘);

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%% ======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;

%% =======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