标签：trim 控制 app bytes dea get 百分数 hold blog
转载自：http://www.cnblogs.com/jeromeblog/p/3396494.html
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。
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<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1title(‘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bartitle(‘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‘); |
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%% =========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]); |
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%% 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;endset(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colormapcolormap(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 colorsfor 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;endset(ch,‘FaceVertexCData‘, fvcd); % Apply the vertex coloringset(ch,‘EdgeColor‘,‘k‘); |
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%% 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‘); |
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%% ========均值方差直方图========a=[8 9 10 7 8 9];%meanb=[1 1 1 1 1 1];%stdfigure();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‘); |
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%% =======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)‘); |
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%% =========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; |
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%% =========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labelfigure;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‘}); |
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%% 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; |
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%% =======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‘); |
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%% =======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 onquiver(x,y,px,py), hold off, axis imagetitle(‘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‘); |
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%% ==========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‘); |
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%% ========= 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 squarefill(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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%% =========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 |
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%% ============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 |
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%% ==========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 anglephi=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‘); |
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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))‘); |
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%% ======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。
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%% =======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 oncomet(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; |
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%% =======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 offn=12;mmm=moviein(n); %预设画面矩阵。新版完全可以取消此指令 。for i=1:nrotate(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 。endmovie(mmm,5,10) %以每秒10帧速度，重复播放5次 |
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原文地址：http://www.cnblogs.com/hellowooorld/p/7055892.html
