最新Matlab第五章-数据和函数的可视化资料ppt课件
2024版matlab教程(全)资料ppt课件
进行通信系统的建模、仿真和分析。
谢谢聆听
B
C
变量与赋值
在MATLAB中，变量不需要事先声明，可以 直接赋值。变量名以字母开头，可以包含字 母、数字和下划线。
常用函数
MATLAB提供了丰富的内置函数，如sin、 cos、tan等三角函数，以及abs、sqrt等数 学函数。用户可以通过help命令查看函数的
D
使用方法。
02 矩阵运算与数组操作
错误处理
阐述try-catch错误处理机制的语法、 执行流程及应用实例。
04
函数定义与调用
函数概述
阐述函数的概念、作用及分类，包括内置函数和 自定义函数。
函数调用
深入剖析函数的调用方法，包括直接调用、间接 调用及参数传递等技巧。
ABCD
函数定义
详细讲解自定义函数的定义方法，包括函数名、 输入参数、输出参数及函数体等要素。
拟合方法
利用已知数据点构造近似函数，如最小二乘法、多项 式拟合、非线性拟合等。
插值与拟合的比较
插值函数经过所有数据点，而拟合函数则追求整体上 的近似。
数值积分与微分
01
数值积分方法
利用数值技术计算定积分的近似 值，如矩形法、梯形法、辛普森 法等。
02
数值微分方法
通过数值技术求解函数的导数或 微分，如差分法、中心差分法、 五点差分法等。
02
01
矩阵运算
加法与减法
对应元素相加或相减，要求矩阵 大小相同
乘法
使用`*`或`mtimes`函数进行矩阵 乘法，要求内维数相同
点乘与点除
使用`.*`、`./`进行对应元素相乘或 相除，要求矩阵大小相同
特征值与特征向量
matlab教程ppt(完整版)
展示部分与整体的关系，通过扇形面积或角度表 示占比。
三维图形
01
02
03
04
三维散点图
在三维空间中展示两个变量之 间的关系，通过点的位置展示
数据。
三维曲面图
通过曲面表示两个或多个变量 之间的关系，可以展示数据的
分布和趋势。
三维等高线图
表示三维空间中数据的分布和 变化，通过等高线的形状和密
集程度展示数据。
处理运行过程中出现的错误和 异常情况。
通过优化算法和代码结构，提 高程序的运行效率。
对代码进行重新组织，使其更 易于阅读和维护。
03
MATLAB可视化
绘图基础
散点图
描述两个变量之间的关系，通过点的分布展示数 据。
条形图
比较不同类别的数据大小，通过条形的长度或高 度进行比较。
折线图
展示时间序列数据或多个变量之间的关系，通过 线条的走势呈现数据变化。
控制系统仿真
使用MATLAB进行控制系统仿真 ，模拟系统动态性能。
控制系统优化
对控制系统进行优化设计，如权 重优化、多目标优化等。
THANK YOU
感谢聆听
对图像进行几何变换，如缩放、旋转、平移 等操作。
动画制作
帧动画
通过一系列静态图像的连续播放，形 成动态效果。
路径动画
让对象沿指定路径移动，形成动态效 果。
变形动画
让对象从一个形状逐渐变形为另一个 形状，形成动态效果。
交互式动画
允许用户通过交互操作控制动画的播 放、暂停、回放等操作。
04
MATLAB在科学计算中的应用
对函数进行数值积分和微分， 用于解决定积分和微分方程问 题。
数值优化
2020年MATLAB数据和函数的可视化精品版
第五部分 数据和函数的可视化视觉是人们感受世界、认识自然的最重要依靠。
数据可视化的目的在于：通过图形，从一堆杂乱的离散数据中观察数据间的内在关系，感受由图形所传递的内在本质。
MATLAB 一向注重数据的图形表示，并不断地采用新技术改进和完备其可视化功能。
这部分系统地阐述：离散数据表示成图形的基本机理；曲线、曲面绘制的基本技法和指令；特殊图形的生成和使用示例；如何使用线型、色彩、数据点标记凸现不同数据的特征；如何利用着色、灯光照明、反射效果、材质体现和透明度处理渲染、烘托表现高维函数的性状；如何生成和运用标识，画龙点睛般地注释图形；如何显示和转换unit8、unit16、double 三种不同数据类型所体现的变址、灰度和真彩图象，如何读写各种标准图象格式文件；如何通过图形窗的交互操作对图形进行修饰、调整；如何打印和输出图形文件。
本章的图形指令只涉及MATLAB 的“高层”绘图指令。
这种指令的形态和格式友善，易于理解和使用。
整章内容遵循由浅入深、由基本到高级、由算例带归纳的原则。
所有算例都是运行实例，易于用户实践试验，并从中掌握一般规律。
MATLAB 从5.x 向6.x 版本升级后，旧版中的本章全部内容几乎可以不加修改地用于6.x 版。
此外，本章新版为适应升级增加了或改变了如下内容： ● MATLAB 从6.0版起，图形对象“面”、“块”、“象”具备了透明属性，进一步增强了计算结果可视化的感染力。
为此，本章专设第5.5.4节，详细阐述透明度处理的机理和指令协调细节。
● 在MA TLAB 升级过程中，专门用于图像数据存储的 unit8, unit16数据类型进一步完善。
对此，本章专辟第5.6.3节说明这种数据类型的特点和使用注意事项。
● 本章还对升级后的图形窗界面的编辑功能进行了新的全面阐述（见第5.7节）。
5.1引导5.1.1离散数据和离散函数的可视化【例5.1.1-1】用图形表示离散函数1)6(--=n y 。
matlab数据和函数的可视化教学课件
Matlab的数据可视化基础
在开始使用Matlab进行数据可视化之前，我们需要了解一些基本概念和技巧。 这包括如何创建不同类型的图形、设置图形参数以及添加标签和图例等。
ห้องสมุดไป่ตู้
使用plot函数进行二维作图
plot函数是Matlab中最常用的二维作图函数之一。它可以用来绘制折线图、曲线图等，帮助我们直观地展示数 据的变化趋势和关联关系。
除了折线图和曲线图，Matlab还提供了创建散点图和气泡图的功能。这些图 形可以更好地展示数据的分布和关联关系。
三维作图基础
除了二维作图，Matlab还支持三维作图。通过在三维空间中展示数据，我们可以更全面地理解数据的特征和 规律。
生成三维网格数据
在创建三维图形之前，我们需要先生成三维网格数据。这是通过指定x、y和z坐标进行的，用于确定数据点的 位置。
生成直方图
直方图可以用来展示连续型数据的分布情况。在Matlab中，我们可以使用一些特定的函数来生成直方图，并 对其进行进一步的调整和美化。
生成饼图
饼图可以用来展示数据的比例关系。在Matlab中，我们可以使用一些特定的 函数来生成饼图，并对其进行进一步的调整和美化。
用polar函数绘制Polar图
要创建Polar图，我们可以使用Matlab中的polar函数。它可以根据指定的角度 和半径绘制出相应的Polar图，并使其更具有可读性和吸引力。
绘制直方图和饼图
除了曲线图和图形图，Matlab还可以绘制直方图和饼图。这些图形图可以更 好地展示数据的分布和比例关系。
使用contour函数生成等高线
要生成等高线图，我们可以使用contour函数。它可以根据数据的不同水平值 绘制出相应的等高线，以便更直观地展示数据的特征。
matlab教程ppt(完整版)
控制流语句
使用条件语句（如if-else）和 循环语句（如for）来控制程序 流程。
变量定义
使用赋值语句定义变量，例如 `a = 5`。
矩阵运算
使用矩阵进行数学运算，如加 法、减法、乘法和除法等。
函数编写
创建自定义函数来执行特定任 务。
02
MATLAB编程语言基础
变量与数据类型
变量命名规则
数据类型转换
编辑器是一个文本编辑器 ，用于编写和编辑 MATLAB脚本和函数。
工具箱窗口提供了一系列 用于特定任务的工具和功 能，如数据可视化、信号 处理等。
工作空间窗口显示当前工 作区中的变量，可以查看 和修改变量的值。
MATLAB基本操作
数据类型
MATLAB支持多种数据类型， 如数值型、字符型和逻辑型等 。
04
MATLAB数值计算
数值计算基础
01
02
03
数值类型
介绍MATLAB中的数值类 型，包括双精度、单精度 、复数等。
变量赋值
讲解如何给变量赋值，包 括标量、向量和矩阵。
运算符
介绍基本的算术运算符、 关系运算符和逻辑运算符 及其优先级。
数值计算函数
数学函数
列举常用的数学函数，如 三角函数、指数函数、对 数函数等。
矩阵的函数运算
总结词：MATLAB提供了许多内置函 数，可以对矩阵进行各种复杂的运算
。
详细描述
矩阵求逆：使用 `inv` 函数求矩阵的 逆。
特征值和特征向量：使用 `eig` 函数 计算矩阵的特征值和特征向量。
行列式值：使用 `det` 函数计算矩阵 的行列式值。
矩阵分解：使用 `factor` 和 `expm` 等函数对矩阵进行分解和计算指数。
自动化软件工具MATLAB自学课件 第5章 数据可视化
4.2 二维曲线绘图
4.2.3 图形控制
e) 多子图 MATLAB允许用户在同一个图形窗里布置几幅独立的子图。 subplot(m,n,k) 使(m×n)幅子图中的第k幅成为当前图. subplot(‘position’,[left bottom widt hight]) 在指定位置开辟子图，并成为当前图. 【说明】 1) subplot(m,n,k) 表示图形窗有(m×n)幅子图,k是子图编号。序号编排 原则是:左上方为第一幅,向右向下依次排号。 2) subplot(‘position’,[left bottom widt hight]) 产生的子图位置由人工指 定，指定位置的四元组采用规划的标称单位，即认为图形窗的高、 宽的取值范围都是[0，1]。
4.2.3 图形控制
b) 分格线和坐标框 grid on 画出分格线 grid off 不画分格线 box on 使当前坐标呈封闭形式 box off 使当前坐标呈开启形式
【说明】缺省时，不 画分格线；坐标呈封 闭形式。
4.2.3 图形控制
c) 图形标识 【说明】S为带单引号的英文或中 title(S) 书写图名 文字符串。 xlable(S) 横坐标轴名 ylable(S) 纵坐标轴名 text(xt,yt,S)在(xt,yt) 处写字符注释 legend(s1,s2,…) 在图右上角建立图例
第4章 数据可视化
数据可视化是数据分析、系统分析的一种重要方法。 MATLAB具有丰富且易于理解和使用的绘图指令，数据和 函数的可视化是MATLAB的重要组成部分。
本章主要内容如下：
4.1 4.2 4.3 4.4 可视化的基本步骤 二维曲线绘图 三维曲线绘图 图形窗功能简介
引子
matlab 第五章 数据和函数的可视化
第五章 数据和函数可视化 例子5-2 利用plot函数绘制矩阵数据。
在MATLAB命令行窗口中，键入下面的指令：
>> A = pascal(5)
A=
1 1 1 1 1 2 3 4 1 3 6 10 1 4 10 20 1 5 15 35
1
5 15 35 70
>> plot(A)
第五章 数据和函数可视化
图像或者曲线的编辑。
第五章 数据和函数可视化
一般地，在MATLAB中进行数据可视化的过程主要有如 下步骤：
* 准备需要绘制在MATLAB图形窗体中的数据。 * 创建图形窗体，并且选择绘制数据的区域。一个 MATLAB图形窗体可以包含多个绘图区域。
* 使用MATLAB的绘图函数绘制图形或者曲线。
* 设置曲线的属性，例如线型、线宽等。 * 设置绘图区域的属性，并且添加数据网格线。 * 为绘制的图形添加标题、轴标签或者标注文本等。 * 打印或者导出图形。
第五章 数据和函数可视化
3.以矩阵作为输入参数 plot(Y) Y为矩阵m×n • 绘出n条曲线，x轴为行索引，矢量1:m或比 这个范围稍大一点 Eg:多峰函数 peaks m 49×49 Z=peaks; plot(Z) 画出49条线 x轴的范围0~50，根据Z的行数自动生成
第五章 数据和函数可视化
得到的图形如图5-7所示。
第五章 数据和函数可视化
1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1 0 1 2 3 4 5 6 7
图5-7 仅绘制曲线点
第五章 数据和函数可视化 MATLAB还允许对利用plot函数绘制的曲线进行更细致的
控制，不过需要通过设置曲线的属性来完成。MATLAB图形对
matlab教程ppt(完整版)
汇报人：可编辑
2023-12-24
目录
• MATLAB基础 • MATLAB编程 • MATLAB矩阵运算 • MATLAB数值计算 • MATLAB可视化 • MATLAB应用实例
01
CATALOGUE
MATLAB基础
MATLAB简介
MATLAB定义
MATLAB应用领域
菜单栏
包括文件、编辑、查看、主页 、应用程序等菜单项。
命令窗口
用于输入MATLAB命令并显示 结果。
MATLAB主界面
包括命令窗口、当前目录窗口 、工作空间窗口、历史命令窗 口等。
工具栏
包括常用工具栏和自定义工具 栏。
工作空间窗口
显示当前工作区中的变量。
MATLAB基本操作
变量定义
使用变量名和赋值符号（=）定义变 量。
详细描述
直接输入：在 MATLAB中，可以直 接通过输入矩阵的元 素来创建矩阵。例如 ，`A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]`。
使用函数创建： MATLAB提供了多种 函数来创建特殊类型 的矩阵，如`eye(n)`创 建n阶单位矩阵， `diag(v)`创建由向量v 的元素构成的对角矩 阵。
使用bar函数绘制柱状图 ，可以自定义柱子的宽
度、颜色和标签。
使用pie函数绘制饼图， 可以自定义饼块的比例
和颜色。
三维绘图
01
02
03
04
三维线图
使用plot3函数绘制三维线图 ，可以展示三维空间中的数据
点。
三维曲面图
使用surf函数绘制三维曲面图 ，可以展示三维空间中的曲面
。
三维等高线图
《Matlab教案》课件
《MATLAB教案》PPT课件第一章：MATLAB概述1.1 MATLAB简介介绍MATLAB的历史和发展解释MATLAB的含义（Matrix Laboratory）强调MATLAB在工程和科学计算中的应用1.2 MATLAB界面介绍MATLAB的工作空间解释MATLAB的菜单栏和工具栏演示如何创建、打开和关闭MATLAB文件1.3 MATLAB的基本操作介绍MATLAB的数据类型演示如何进行矩阵运算解释MATLAB中的向量和矩阵运算规则第二章：MATLAB编程基础2.1 MATLAB脚本编程解释MATLAB脚本文件的结构演示如何编写和运行MATLAB脚本强调注释和代码的可读性2.2 MATLAB函数编程介绍MATLAB函数的定义和结构演示如何创建和使用MATLAB函数强调函数的重用性和模块化编程2.3 MATLAB编程技巧介绍变量和函数的命名规则演示如何进行错误处理和调试强调代码的优化和性能提升第三章：MATLAB数值计算3.1 MATLAB数值解算介绍MATLAB中的数值解算工具演示如何解线性方程组和不等式解释MATLAB中的符号解算和数值解算的区别3.2 MATLAB数值分析介绍MATLAB中的数值分析工具演示如何进行插值、拟合和数值积分解释MATLAB中的误差估计和数值稳定性3.3 MATLAB优化工具箱介绍MATLAB优化工具箱的功能演示如何使用优化工具箱进行无约束和约束优化问题解释MATLAB中的优化算法和参数设置第四章：MATLAB绘图和可视化4.1 MATLAB绘图基础介绍MATLAB中的绘图命令和函数演示如何绘制二维和三维图形解释MATLAB中的图形属性设置和自定义4.2 MATLAB数据可视化介绍MATLAB中的数据可视化工具演示如何绘制统计图表和散点图解释MATLAB中的数据过滤和转换4.3 MATLAB动画和交互式图形介绍MATLAB中的动画和交互式图形功能演示如何创建动画和交互式图形解释MATLAB中的图形交互和数据探索第五章：MATLAB应用案例5.1 MATLAB在信号处理中的应用介绍MATLAB在信号处理中的基本概念演示如何使用MATLAB进行信号处理操作解释MATLAB在信号处理中的优势和应用场景5.2 MATLAB在控制系统中的应用介绍MATLAB在控制系统中的基本概念演示如何使用MATLAB进行控制系统分析和设计解释MATLAB在控制系统中的优势和应用场景5.3 MATLAB在图像处理中的应用介绍MATLAB在图像处理中的基本概念演示如何使用MATLAB进行图像处理操作解释MATLAB在图像处理中的优势和应用场景《MATLAB教案》PPT课件第六章：MATLAB Simulink基础6.1 Simulink简介介绍Simulink作为MATLAB的一个集成组件解释Simulink的作用：模型化、仿真和分析动态系统强调Simulink在系统级设计和多领域仿真中的优势6.2 Simulink界面介绍Simulink库浏览器和模型窗口演示如何创建、编辑和运行Simulink模型解释Simulink中的块和连接的概念6.3 Simulink仿真介绍Simulink仿真的基本过程演示如何设置仿真参数和启动仿真解释Simulink仿真结果的查看和分析第七章：MATLAB Simulink高级应用7.1 Simulink设计模式介绍Simulink的设计模式，包括连续、离散、混合和事件驱动模式演示如何根据系统特性选择合适的设计模式解释不同设计模式对系统性能的影响7.2 Simulink子系统介绍Simulink子系统的概念和用途演示如何创建和管理Simulink子系统解释子系统在模块化和层次化设计中的作用7.3 Simulink Real-Time Workshop介绍Simulink Real-Time Workshop的功能演示如何使用Real-Time Workshop进行代码解释代码对于硬件在环仿真和嵌入式系统开发的重要性第八章：MATLAB Simulink库和工具箱8.1 Simulink库介绍Simulink库的结构和分类演示如何访问和使用Simulink库中的块解释Simulink库对于模型构建和功能复用的意义8.2 Simulink工具箱介绍Simulink工具箱的概念和功能演示如何安装和使用Simulink工具箱解释Simulink工具箱在特定领域仿真和分析中的作用8.3 自定义Simulink库介绍如何创建和维护自定义Simulink库演示如何将自定义块添加到库中解释自定义库对于个人和组织级模型共享的重要性第九章：MATLAB Simulink案例分析9.1 Simulink在控制系统中的应用介绍控制系统模型在Simulink中的构建演示如何使用Simulink进行控制系统设计和分析解释Simulink在控制系统教育和研究中的应用9.2 Simulink在信号处理中的应用介绍信号处理模型在Simulink中的构建演示如何使用Simulink进行信号处理仿真解释Simulink在信号处理领域中的优势和实际应用9.3 Simulink在图像处理中的应用介绍图像处理模型在Simulink中的构建演示如何使用Simulink进行图像处理仿真解释Simulink在图像处理领域中的优势和实际应用第十章：MATLAB Simulink项目实践10.1 Simulink项目实践流程介绍从需求分析到模型验证的Simulink项目实践流程演示如何使用Simulink进行项目规划和实施解释Simulink在项目管理和协作中的作用10.2 Simulink与MATLAB的交互介绍Simulink与MATLAB之间的数据交互方式演示如何在Simulink中使用MATLAB函数和脚本解释混合仿真模式对于复杂系统仿真的优势10.3 Simulink项目案例分析具体的Simulink项目案例演示如何解决实际工程问题解释Simulink在工程教育和项目开发中的应用价值《MATLAB教案》PPT课件第十一章：MATLAB App Designer入门11.1 App Designer简介介绍App Designer作为MATLAB中的应用程序开发环境解释App Designer的作用：快速创建跨平台的MATLAB应用程序强调App Designer在简化MATLAB代码部署和用户交互中的优势11.2 App Designer界面介绍App Designer的用户界面和工作流程演示如何创建新应用和编辑应用界面解释App Designer中的组件和布局的概念11.3 App Designer编程介绍App Designer中的MATLAB编程模式演示如何使用App Designer中的MATLAB代码块解释App Designer中事件处理和应用程序生命周期管理的重要性第十二章：MATLAB App Designer高级功能12.1 App Designer用户界面设计介绍App Designer中用户界面的定制方法演示如何使用样式、颜色和主题来美化应用界面解释用户界面设计对于提升用户体验的重要性12.2 App Designer数据模型介绍App Designer中的数据模型和模型视图概念演示如何创建、使用和绑定数据模型和视图解释数据模型在应用程序中的作用和重要性12.3 App Designer部署和分发介绍App Designer应用程序的部署和分发流程演示如何打包和发布应用程序解释如何为不同平台安装和运行App Designer应用程序第十三章：MATLAB App Designer案例研究13.1 图形用户界面(GUI)应用程序设计介绍使用App Designer设计的GUI应用程序案例演示如何创建交互式GUI应用程序来简化MATLAB脚本解释GUI应用程序在数据输入和结果显示中的作用13.2 数据分析和可视化应用程序设计介绍使用App Designer进行数据分析和可视化的案例演示如何创建应用程序来处理和显示大型数据集解释App Designer在数据分析和决策支持中的优势13.3 机器学习和深度学习应用程序设计介绍使用App Designer实现机器学习和深度学习模型的案例演示如何将MATLAB中的机器学习和深度学习算法集成到应用程序中解释App Designer在机器学习和深度学习应用部署中的作用第十四章：MATLAB App Designer实战项目14.1 App Designer项目规划和管理介绍App Designer项目的规划和管理方法演示如何组织和维护大型应用程序项目解释项目管理和版本控制对于团队协作的重要性14.2 App Designer与MATLAB的集成介绍App Designer与MATLAB之间的数据和功能集成演示如何在App Designer中调用MATLAB函数和脚本解释集成MATLAB强大计算和分析能力的重要性14.3 App Designer项目案例实现分析具体的App Designer项目案例实现过程演示如何解决实际工程项目中的问题解释App Designer在工程项目实践中的应用价值第十五章：MATLAB App Designer的未来趋势15.1 App Designer的新功能和技术介绍App Designer的最新功能和技术发展演示如何利用新功能和技术提升应用程序的性能和用户体验强调持续学习和适应新技术的重要性15.2 App Designer在跨平台开发中的应用介绍App Designer在跨平台应用程序开发中的优势演示如何创建适用于不同操作系统的应用程序解释跨平台开发对于扩大应用程序市场的重要性15.3 App Designer的未来趋势和展望讨论App Designer在未来的发展趋势和潜在应用领域激发学生对于应用程序开发和创新的兴趣强调持续探索和创造新应用的重要性重点和难点解析本文档为您提供了一份详尽的《MATLAB教案》PPT课件，内容涵盖了MATLAB 的基本概念、编程基础、数值计算、绘图和可视化、应用案例、Simulink的基础知识、高级应用、库和工具箱的使用、案例分析以及项目实践、App Designer 的基础知识、高级功能、案例研究、实战项目和未来趋势等方面的内容。
数学实验MATLAB第五章
学习方法与建议
学习方法
通过理论学习和实践操作相结合的方式，深入理解MATLAB高级编程技术的原 理和应用。
建议
在学习本章之前，读者应该已经具备一定的MATLAB基础知识和编程经验。同 时，建议读者在学习过程中多进行实践操作，通过编写代码来加深对知识点的 理解和掌握。
02 MATLAB基础知识回顾
数学实验matlab第五章
目 录
• 第五章概述 • MATLAB基础知识回顾 • 数组与矩阵操作 • 数值计算与数据分析 • 程序设计与优化 • 综合应用与案例分析
01 第五章概述
章节内容与目标
内容
介绍MATLAB中的高级编程技术 ，包括脚本和函数编程、数据结 构和算法、面向对象编程等。
目标
通过学习本章，读者应该能够熟 练掌握MATLAB的高级编程技术 ，并能够灵活运用这些技术解决 复杂的数学问题。
运算符与函数
运算符
详细讲解MATLAB中的运算符， 包括算术运算符、关系运算符、 逻辑运算符等。同时介绍运算符
的优先级和结合性。
函数
阐述函数的概念，以及如何在 MATLAB中定义和使用函数。同时 介绍函数的输入和输出参数，以及 函数的返回值。
常用函数
介绍MATLAB中常用的函数，包括 数学函数、字符串处理函数、文件 操作函数等。同时给出函数的语法 和使用示例。
矩阵的乘法
按照矩阵乘法的规则进行运算 ，结果矩阵的维数可能发生变
化。
矩阵的转置
将矩阵的行和列互换，得到转 置矩阵。
矩阵的逆
对于方阵，若其逆矩阵存在， 则可以通过特定的运算求得逆
矩阵。
数组与矩阵的应用举例
线性方程组求解
数据分析与处理
5MATLAB绘图资料PPT课件
程序如下：
t=-pi:pi/100:pi; x=t.*cos(3*t); y=t.*sin(t).*sin(t); plot(x,y);
2020年9月28日
6
2020年9月28日
7
以上提到plot函数的自变量x,y为长度相同的向量，这是最 常见和最基本的情况。实际应用中还有一些变化。 (1)当x是向量，y是有一维与x同维的矩阵时，则绘制出多 根不同色彩的曲线。曲线条数等于y矩阵的另一维数，x被 作为这些曲线共同的横坐标。
2．含多个输入参数的plot函数 含多个输入参数的plot函数调用格式为： plot(x1,y1,x2,y2,…,xn,yn) (1)当输入参数都为向量时，x1和y1,x2和y2,…,xn和yn分 别组成一组向量对，每一组向量对的长度可以不同。每 一向量对绘制出一条曲线，这样可以在同一坐标内绘制 多条曲线
plot(x,y) 其中x和y为长度相同的向量，分别用于存储x坐标和y坐标 数据。
2020年9月28日
3
例5.1 在0≤X≤2区间内，绘制曲线y=2e-0.5xsin(2πx)。 程序如下：
x=0:pi/100:2*pi; y=2*exp(-0.5*x).*sin(2*pi*x); plot(x,y)
高层绘图操作简单明了、方便高效，是用户最常使用的绘 图方法。而低层绘图操作控制和表现图形的能力更强，为用户 更加自主地绘制图形创造了条件。事实上，MATLAB的高层绘 图函数都是利用低层绘图函数而建立起来的。
2020年9月28日
2
5.1 二维图形
二维图形是将平面坐标上的数据点连接起来的平面图形。 可以采用不同的坐标系，除直角坐标系外，还可采用对数 坐标、极坐标。数据点可以用向量或矩阵形式给出，类型 可以是实型或复型。 1. 绘制二维曲线的基本函数—— plot函数 plot函数的基本调用格式为：
第五讲 MATLAB的数据可视化
第五讲 MATLAB的数据可视化MATLAB的数据可视化几乎能满足一般实际工程、科学计算中所有图形需要。
Matlab可使用户计算所得的数据根据其不同情况转化成相应的图形。
可以选择直角坐标、极坐标等不同的坐标系；可以表现出平面曲线、空间曲线，绘制直方图、向量图、柱状图及空间网面图、空间表现图。
当初步完成计算结果的可视化后，Matlab还可对图形作进一步加工，如初级操作，如标注、添色、变换视角；中级操作，如控制色图、取局部视图、切片图；高级操作，如动画、句柄等。
2 二维图形2.1基本的绘图函数plot2.1.1向量式plot(v)v=[1,2,2,1,4];plot(v)t=0:pi/100:2*pi;x=cos(t);y=sin(t);A=[1,2,3,4;5,6,7,8;9,10,11,12;13,14,15,16];若X,Y为同维向量若X为向量,Y有一维与X等维的矩阵X=0:pi/100:2*pi;X=X';Y=[sin(X),cos(X),cos(X+0.5)];plot(X,Y)t1=0:pi/100:2*pi;y1=cos(t1);t2=0:pi/100:4*pi;y2=sin(t2);plot(X1,Y1,S1,X2,Y2,S2,…)y1=sin(t);y2=cos(t);plot(t,y1,'+r:',t,y2,'og--')2.32.3.1函数简介bar 生成数据的bar图形compass 生成复数的平面向量图形errorbar 生成误差的bar图形feather 生成沿x-轴分布的复数向量图hist 生成向量的统计直方图polar 生成极坐标上的函数图形quiver 生成向量的梯度场或向量场rose 生成幅角的统计直方图stairs 与bar的作用相同,但无区间间隔线段fill 生成多边型区域并进行着色填充fplot 生成数学函数的函数图形semilogx 生成x为对数坐标,y为线性坐标图形semilogy 生成y为对数坐标,x为线性坐标图形loglog 生成双对数坐标图形plotyy 生成左右两侧带y轴的图形2.3.2极坐标图形t=0:0.01:2*pi;fplot('cos(tan(pi*x))',[-0.4,1.4])2.3.4 隐函数绘制f(x,y)=0ezplot(隐函数表达式)ezplot('x^2*sin(x+y^2)+y^2*exp(x+y)+5*cos(x^2+y)')3三维图形3.1三维函数简介plot3 3维曲线contour,contour3 等高线图mesh,meshc,meshz 网格图surf,surfc,surfl 着色图fill3 3维多边型填充图3.2 三维线型图形plot3(X1,Y1,Z1,S1,X2,Y2,Z2,S2,…)3.33.3.1平面网格点的生成[X,Y]=meshgrid(x,y)生成x-y平面上小矩形顶点坐标值的矩阵3.3.2计算所有网格点处的函数值3.3.3生成网格曲面meshx=-8:0.5:8;y=x;[X,Y]=meshgrid(x,y);R=sqrt(X.^2+Y.^2)+eps;Z=sin(R)./R;mesh(Z)一般形式为mesh(X,Y,Z,C)C称为颜色矩阵,网格曲面的网格线的颜色由C值根据当前的色谱来着色mesh(Z)mesh(X,Y,Z)x=-4:4;y=x;[X,Y]=meshgrid(x,y);Z=X.^2+Y.^2;mesh(X,Y,Z)meshz(Z) 带垂帘线的网格图 Z=peaks(30); meshc(Z)meshz(Z)3.4三维着色图surfsurf 的曲面生成过程与mesh 是类似的,所不同的是mesh 仅对网格线进行着色,surf 是对网格片进行着色,而网格线用黑色标出.surf(Z,C) surf(X,Y,Z,C) surf(x,y,Z,C) x=-1.5:0.3:1.5;y=-1:0.2:1; [X,Y]=meshgrid(x,y);Z=sqrt(4-X.^2/9-Y.^2/4);surfl(X,Y,Z) 带光照效果的着色图着色方式:shading faceted 缺省着色模式,网格线为黑色shading flat 与faceted 模式类似,只是网格线也分块着色shading interp 网格块区域内部像素的颜色由该4个顶点的颜色值做双线性插值 surfl(peaks(200)),shading interp;3.5等高线图形contourcontour(Z) contour(Z,n) contour(Z,v) contour(X,Y,Z,n) contour(X,Y,Z,v) contour(x,y,Z,n) contour(x,y,Z,v)C=contourc(X,Y,Z,n) C=contourc(X,Y,Z,v) 生成等高线的x-y 坐标数据 clabel(C) clabel(C) 等高线加高度标识 其中n 是绘制等高线的数目,可缺省v 是在向量v 指定的值上绘制等高线,可缺省 Z=peaks(40); contour(Z,6)C=contourc(Z,6); clabel(C)三维等高线contour3contour3(peaks(40),6)44.1定义在面上的三维函数[X,Y,Z]=sphere(30);T=abs(Z); %假设地球的气温函数surf(X,Y,Z,T))(222z y x xe v ++-=4.2作切片图slicev=f(x,y,z)[X,Y,Z]=meshgrid(x,y,z) slice(X,Y,Z,V,xi,yi,zi)函数的四维表现x=-2:0.1:2;y=-2:0.25:2;z=-2:0.25:2; [X,Y,Z]=meshgrid(x,y,z); V=X.*exp(-X.^2-Y.^2-Z.^2); xi=[-0.7,0.7];yi=0.5;zi=-0.5;slice(X,Y,Z,V,xi,yi,zi)xlabel('x');ylabel('y');zlabel('z');hold on colorbar('horiz')view([-30,45])5图形的标注5.1 图名和坐标轴的标注title('string')xlable('string') ylabel('string') zlabel('string')legend('string1','string2',…)5.2 所画图形的文字说明text(x,y,z,'string')gtext('string')5.3分格线grid ongrid offgridx=linspace(0,2*pi,30);y=sin(x);z=cos(x);plot(x,y,'b:',x,z,'k-')xlabel('varible x'),ylabel('function y and z'), title('sin and cos curves')grid ontext(3.3,0.1,'sin(x)')text(5.1,0.3,'cosx')66.1 图形的窗口创建和控制figure figure(n) clf6.2 子图形的创建和控制subplot(m,n,p)t=0:0.1:2*pi;x=sin(t);subplot(2,2,1)plot(t,x)subplot(2,2,2)polar(t,x)subplot(2,2,3)6.3hold on hold off hold6.4坐标轴的控制axis([xmin,xmin,ymin,ymax,zmim,zmax])axis('auto') 返回坐标轴的缺省状态(自动刻度)axis(axis) 保持刻度范围不变axis('ij') 以"矩阵(ij)"坐标轴表现图形axis('xy') 以缺省的笛卡尔坐标系表现图形axis('off') 使坐标系消隐axis('on') 使坐标系显现axis('equal') 使坐标系轴刻度增量相同axis('suare') 使坐标系轴长度相同axis('normal') 关闭axis('equal') 和axis('suare')[x,y,z]=peaks(20);subplot(1,2,1);mesh(z);axis('ij');title('矩阵坐标');xlabel('J轴');ylabel('I轴');subplot(1,2,2);mesh(z);axis('xy');title('笛卡尔坐标');xlabel('X轴');ylabel('Y轴');6.5视角的控制观察函数view(az,el)二维观察的缺省值为:az=0,el=90三维观察的缺省值为:az=-37.5,el=30Z=peaks(40);subplot(1,2,1);mesh(Z),view(-37.5,30)subplot(1,2,2);mesh(Z),view(-90,0)7色彩的控制和表现7.1 颜色的表示法用一个长度为3的实数向量表示色谱:由RGB值组成的m x 3维数值矩阵,每个MATLAB图形窗口关联一个色谱矩阵,即该图形窗口中图形对象可使用的颜色伪色谱:相对于图象来说非图象真实颜色的任何一个色谱调色板:图象的特定色谱,在该色谱下,图象颜色被真实地表现出来7.3系统色谱(色图函数)MATLAB缺省着色方式是通过线性变换的方式将颜色矩阵的数值元素映射到色谱矩阵的行索引号，以该行的RGB颜色值所决定的颜色对颜色矩阵元素对应的图形位置进行着色7.5基本操作colormap(MAP) 将当前图形的色谱设为 MAPcolormap(pink)color([110])rgbplot(MAP) 把色谱矩阵中的三列数分别用红、绿、蓝三种颜色画出来pcolor 绘伪彩色图,图形使用的色彩用于表示数据的大小,而不是自然的色彩colorbar 在图形窗口中增加水平或垂直的颜色标尺以显示当前所采用的色谱colorbar('vert')colorbar('horiz')Z=peaks(40);colormap(hot)mesh(Z)colorbar('horiz')8 图形的输出(尽量保持原图形的信息)8.1 打印输出8.2 文件保存 file save as…选文件格式（上面主要是以“命令”方式讲解，其实许多命令都可以在figure窗口完成）9 补充* 前面对图形的控制都是通过命令来完成的，其实可以通过Menu+Toolbar+Mouse来完成更方便。
MATLAB_第5讲_数据和函数的可视化
50 100 row subscript of Y
150
15
例：用图形表示连续调制波形 y=sin(t)sin(9t)及其包络线 。
11 0.8 0.8 0.6 0.6
t=(0:pi/100:pi)'; y1=sin(t)*[1,-1]; y2=sin(t).*sin(9*t); t3=pi*(0:9)/9; y3=sin(t3).*sin(9*t3); plot(t,y1,'r:',t,y2,'-bo') hold on plot(t3,y3,'s','MarkerSize',10,'MarkerEdgeColor',[0,1,0],'Mar kerFaceColor',[1,0.8,0]) axis([0,pi,-1,1]) 一个高频调幅信号，它幅度是按低频调 制信号变化的。把高频调幅信号的峰点连 hold off
第5讲 数据和函数的可视化
——matlab语言丰富的图形表现 方法，使得数学计算结果可以方 便地、多样性地实现可视化，这 是其它语言所不能比拟的。
1
第5讲 数据和函数的可视化
5.1 概述 5.2 二维曲线和图形 5.3 三维曲线和曲面 5.4 多维可视化（了解） 5.5 figure窗口功能
含 义
纵、横轴采用等长刻度 在manual方式下起作用，使坐标充 满整个绘图区 纵、横轴采用等长刻度,且坐标框紧 贴数据范围 缺省矩形坐标系 产生正方形坐标系 把数据范围直接设为坐标范围
Axis(V) V=[x1,x2,y1,y2]; V=[x1,x2,y1,y2,z1,z2];
人工设定坐标范围。设定植 ：二维，4个；三维，6个
matlab教程(第5讲-数据函数可视化)
(a) Ship1 1 0.15 0.8 0.1 X: 39.06 0.6 0.4 0 0.2 0 -500 100 200 300 400
Y: 0.06192 X: 78.13 Y: 0.1534
R () x
21
刻度、分格线和坐标框
分格线与grid指令
grid on 画出分格线 grid off 不画分格线 MATLAB的缺省设置是不画分格线；分格线的疏密取决于 坐标刻度（改变坐标刻度，可改变分格线的疏密）。
2016/11/22 Application of Matlab Language 12
多子图
MATLAB允许在同一图形窗口布置几幅独立的子图。具体 指令：
subplot(m, n, k) 使（mxn）幅子图中第k个子图成为当前图 subplot(‘postion’, [left, bottom, width, height]) 在指定的位置上开辟子图，并成为当前图 说明： subplot(m, n, k)的含义：图形窗口包含（mxn）个子图，k为要指定 的当前子图的编号。其编号原则： 左上方为第1子图，然后向右向 下依次排序。该指令按缺省值分割子图区域。 subplot(‘postion’, [left, bottom, width, height])用于手工指定子图位 置，指定位置的四元组采用归一化的标称单位，即认为整个图形窗 口绘图区域的高、宽的取值范围都是[0， 1]，而左下角为（0,0）坐 标。 产生的子图彼此独立。所有的绘图指令均可以在子图中使用。
数据和函数的可视化
第 6讲
引言
世界顶级的数值计算工具软件MATLAB具有极其 强大的数据可视化功能，可制作具有出版质量图 形。 在前面的课程中，已经使用了数据可视化命令 plot。 详细介绍MATLAB这一部分的内容可以写一本书。 我们只能介绍MATLAB数据可视化的基础，2-D 数据可视化、3-D数据可视化初步。 二维图形是将平面坐标上的数据点连接起来的平 面图形。可以采用直角坐标系、对数坐标、极坐 标等形式。数据点可以用向量或矩阵形式给出， 类型可以是实型或复型。
ch5_数据和函数的可视化
第 5 章 数据和函数的可视化5.1.1离散数据和离散函数的可视化一对实数标量),(y x 可表示为平面上的一个点；一对实数“向量”),(y x 可表现为平面上的一组点。
MATLAB 就是利用这种几何比拟法实现了离散数据可视化。
离散函数可视化的步骤：先根据离散函数特征选定一组自变量T N x x x ],,,[21 =x ； 再根据所给离散函数)(n n x f y =算得相应的T N y y y ],,,[21 =y ，然后在平面上几何地表现这组向量对),(y x 。
【例5.1-1】图形表示离散函数 n y =。
n=(-10:10); %适当选取自变量：通过局部的、非完整的图形最大限度地表现函数的特征 y=abs(n); %数组算法计算相应点的函数值 plot(n,y,'r.','MarkerSize',20)axis equal %为恰当显示和横、纵坐标的夹角 grid on图 5.1-1 离散函数的可视化5.1.2 连续函数的可视化连续函数可视化包含三个重要环节：一. 从连续函数获得一组采样数据，即选定一组自变量采样点（包括采样的起点、终点和采样步长）， 并计算相应的函数值； 二. 离散数据的可视化； 三. 图形上离散点的连续化：(1) 增加离散点数量去获得“连续感”；(2) 线性插值：实质是顺次连接各离散点。
MATLAB 在绘制连续曲线时自动完成。
自变量采样点必须足够多，且单调排列。
【例5.1-2】用图形表示连续调制波形)9sin()sin(t t y 。
（图5.1-2）t1=(0:11)/11*pi; % 12个采样点 t2=(0:400)/400*pi;% 401个采样点t3=(0:50)/50*pi; % 51个采样点y1=sin(t1).*sin(9*t1);y2=sin(t2).*sin(9*t2);y3=sin(t3).*sin(9*t3);subplot(2,2,1),plot(t1,y1,'r.') %<7>axis([0,pi,-1,1]),title('(1)点过少的离散图形')subplot(2,2,2),plot(t1,y1,t1,y1,'r.') %<9>axis([0,pi,-1,1]),title('(2)点过少的连续图形')subplot(2,2,3),plot(t2,y2,'r.') %<11>axis([0,pi,-1,1]),title('(3)点密集的离散图形')subplot(2,2,4),plot(t3,y3) %<13> MATLAB具有自动“线性插值”绘制连续曲线的能力。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
3
❖ 0.5300 2
❖ 1.912yy
❖ yy =
0
❖ 1.0e+004 * -1
❖ 5.9942
❖ -4.2398
-2
❖ -4.2398
❖ -4.2398
-3
-10 -8 -6 -4 -2
0
2
4
6
8 10
❖ 5.9942
❖ >> for n=1:4
❖ [xx(n),yyv(n)]=fzero(y_c,tt(n));
❖ >> plot(x,y,'r')
❖ >> hold on
❖ >> plot(x,zeros(size(x)))
❖ >> hold off
❖ >> zoom on
%获局部放大图
❖ >>[tt,yy]=ginput(5);zoom off
❖ >> tt
❖ tt =
x 106 4
❖ -0.9908
❖ -0.4378
❖ >> f=[4 7 -5 3] ❖ f= ❖ 4 7 -5 3 ❖ >> g=[7 -2 1] ❖ g= ❖ 7 -2 1 ❖ >> p=conv(f,g) ❖ p= ❖ 28 41 -45 38 -11 3 ❖ >> help roots ❖ ROOTS Find polynomial roots. ❖ ROOTS(C) computes the roots of the polynomial whose coefficients ❖ are the elements of the vector C. If C has N+1 components, ❖ the polynomial is C(1)*X^N + ... + C(N)*X + C(N+1). ❖ See also POLY, RESIDUE, FZERO. ❖ Overloaded methods ❖ help gf/roots.m ❖ help localpoly/roots.m
❖ end
❖ >> xx
❖ xx =
❖ -2.4008 -2.4008 -2.4008 -2.4008
题目4：已知数据如下，请用2阶及4阶多项式对数据进行拟 合，并比较拟合效果。
❖ >> x=[0.0129 0.0247 0.0530 0.1550 0.3010 0.4710 0.8020 1.2700 1.4300 2.4600];
❖ >> y=[9.5600 8.1845 5.2616 2.7917 2.2611 1.7340 1.2370 1.0674 1.1171 0.7620];
❖ >> q=polyfit(x,y,2);w=polyfit(x,y,4); ❖ >> e=0:0.0001:3; ❖ >> r=polyval(q,e);r1=polyval(w,e); ❖ >> plot(e,r,'b',e,r1,'r',x,y,'hb'); ❖ legend('2阶','4阶','原始数据')
Matlab第五章-数据和函数 的可视化资料
上节课作业
❖ 题目1：上网查询矩阵行列式的定义，随机生成一个3阶方 阵，用定义及matlab自带函数分别计算其行列式的值。
❖ A=rand(3) ❖ A= ❖ 0.9501 0.4860 0.4565 ❖ 0.2311 0.8913 0.0185 ❖ 0.6068 0.7621 0.8214 ❖ >> a=(A(1,1)*A(2,2)*A(3,3)+A(1,2)*A(2,3)*A(3,1)+
上网查询极限的定义，并用matlab计算
❖ >> clear ❖ >> syms x ❖ >> limit(((1+tan(x))^0.5-(1+sin(x))^0.5)/(x*(1-cos(x))),x,0) ❖ ❖ ans = ❖ ❖ 1/2
第五章 数据和函数的可视化
离散函数和连续函数的可视化 二维绘图指令plot
❖ >> A=[-1 2 0;2 1 1;4 5 7];b=[2;3;0]; ❖ >> x=A\b
❖ x=
❖ 1.7273
❖ 1.8636
❖ -2.3182
❖ >> A*x-b
❖ ans =
❖ 1.0e-015 *
❖ 0.4441
❖
0
❖
0
题目3：已知f(x)=4x3+7x2-5x+3，g(x)=7x2-2x+1，用roots（上 网查询或使用matlab帮助）命令及图像法求出f(x)*g(x)=0的 解。
坐标控制和图形标识axis 多次叠绘和多子图hold，subplot
获取数据指令ginput
离散函数和连续函数的可视化
离散数据和离散函数的可视化
众所周知：一对实数标量 (x, y)可表示为平面上的一个点；进而， 一对实数“向量”(x, y) 可表现为平面上的一组点。MATLAB就是利用这 种几何比拟法实现了离散数据可视化。
❖ >> roots(p) ❖ ans = ❖ -2.4008 ❖ 0.3254 + 0.4544i ❖ 0.3254 - 0.4544i ❖ 0.1429 + 0.3499i ❖ 0.1429 - 0.3499i ❖ >> polyval(p,ans(1,1)) ❖ ans = ❖ 7.2742e-013 ❖ >> polyval(p,-2.4008) ❖ ans = ❖ -0.0198
A(1,3)*A(2,1)*A(3,2))- (A(1,3)*A(2,2)*A(3,1)+A(1,1)*A(2,3)*A(3,2)+ A(1,2)*A(2,1)*A(3,3)) ❖ a= ❖ 0.4289 ❖ >> b=det(A) ❖ b= ❖ 0.4289
题目2：用matlab求解下列方程组
❖ >> A=[-1 2 0;2 1 1;4 5 7;1 1 5]; ❖ b=[2;3;0;-5]; ❖ >> x=A\b ❖ x= ❖ 1.1818 ❖ 1.3766 ❖ -1.5974 ❖ >> A*x-b ❖ ans = ❖ -0.4286 ❖ -0.8571 ❖ 0.4286 ❖ -0.4286
❖ >> y_c=inline('(4*x.^3+7*x.^2-5*x+3).*(7*x.^2-2*x+1)')
❖ y_c =
❖ Inline function:
❖ y_c(x) = (4*x.^3+7*x.^2-5*x+3).*(7*x.^2-2*x+1)
❖ >> x=-10:0.01:10;
❖ >> y=y_c(x);