3-MATLAB图形与可视化全解
03第三章Matlab绘图-Matlab教程
subplot(m,n,p) —— 按从左至右,从上至下排列
行
列 绘图序号
第14页，共76页。
1 0.8 0.6 0.4 0.2
0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8
-1 0
subplot(1,3,1); plot(t,y) subplot(1,3,2); plot(t,y3) subplot(1,3,3); plot(t,y2)
[x,y,w,h]=MYaxis(4,4,0.02,0.03,0.05,0.08,0.1,0.1,i);
subplot('position',[x,y,w,h]) end
第19页，共76页。
4. 多窗口绘图
figure(n) —— 创建窗口函数，n为窗口顺序号。 t=0:pi/100:2*pi; y=sin(t);y1=sin(t+0.25);y2=sin(t+0.5); plot(t,y) —— 自动出现第一个窗口 figure(2) plot(t,y1) —— 在第二窗口绘图 figure(3)
ezplot的调用格式：
ezplot(f) —这里f为包含单个符号变量x的符号表达式， 在x轴的默认范围
[-2*pi 2*pi]内绘制f(x)的函数图 ezplot(f,xmin,xmax) — 给定区间
ezplot(f,[xmin,xmax],figure(n)) — 指定绘图窗口绘 图。
第29页，共76页。
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
-0.6
-0.8
-1
0
1
2
3
MATLAB图形用户界面设计与开发教程
MATLAB图形用户界面设计与开发教程绪论：MATLAB是一种用于数学计算和科学数据可视化的强大软件工具。
它被广泛应用于工程、科学和数学领域。
而图形用户界面（Graphical User Interface, GUI）则是一种以图形形式呈现的软件界面，使用户能够通过可视化的方式与程序进行交互。
本教程将深入浅出地介绍MATLAB图形用户界面的设计与开发。
一、GUI的基本概念与原理在开始GUI设计之前，我们需要了解一些基本的概念与原理。
MATLAB提供了一套强大的GUI设计工具集，其中最常用的是GUIDE（GUI Development Environment）。
GUIDE允许用户使用可视化的方式来构建GUI界面，包括按钮、文本框、菜单等各种控件。
二、GUI设计的基本步骤1. 创建GUI界面：在MATLAB命令窗口中输入“guide”命令即可打开GUIDE 界面。
然后选择“Blank GUI”模板，点击“OK”按钮即可创建一个空白的GUI窗口。
2. 添加控件：在GUI界面上右键点击，选择“Insert”菜单来添加各种控件，比如按钮、文本框、列表框等。
选择控件后，通过拖拽的方式将其放置在GUI界面上。
3. 设计控件属性：通过在“Property Inspector”面板中修改控件的属性来定制化界面的外观和行为。
比如修改按钮的文本、设置文本框的宽度等。
4. 编写回调函数：在MATLAB命令窗口中输入“guide”命令即可打开GUIDE 界面。
然后选择“Blank GUI”模板，点击“OK”按钮即可创建一个空白的GUI窗口。
5. 保存并运行GUI：点击GUIDE界面上的“Save”按钮，保存GUI界面的m文件。
然后在MATLAB命令窗口中输入“run xxx.m”来运行GUI。
三、GUI界面的布局和设计原则好的GUI界面应当具备良好的布局和设计，以提高用户的使用体验。
以下是一些常用的布局和设计原则：1. 界面简洁明了：避免过多的控件和信息，让用户能够快速找到所需功能。
MATLAB中的机器学习模型解释与可视化方法
MATLAB中的机器学习模型解释与可视化方法引言：机器学习在近年来取得了巨大的发展，并成功应用于各种领域，如金融、医疗、图像处理等。
然而，机器学习模型对于其内部的工作原理往往是一个黑盒子，这让人们对于模型的可解释性产生了困惑。
在国际学术界，许多研究人员开始探索如何解释和可视化机器学习模型。
在本文中，我们将介绍在MATLAB中实现机器学习模型解释和可视化的方法，以帮助读者更好地理解模型的工作原理和决策过程。
一、局部解释方法局部解释方法是指通过解释单个样本的预测结果来理解机器学习模型的决策过程。
在MATLAB中，常用的局部解释方法包括特征重要性、局部特征影响力和局部特征说明。
1. 特征重要性：特征重要性通过衡量特征在模型中所占的重要性来解释模型的决策。
在MATLAB中，可以使用LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）库来计算特征重要性。
LIME库能够针对不同的机器学习模型进行解释，并生成特征重要性可视化结果。
2. 局部特征影响力：局部特征影响力指的是在给定样本下，每个特征对于模型预测结果的影响。
在MATLAB中，可以使用SHAP（SHapley Additive exPlanation）库来计算局部特征影响力。
SHAP库能够根据特征的不同取值来计算特征的影响力，并生成可视化结果。
3. 局部特征说明：局部特征说明通过给出关于该样本的特征重要性和特征取值的解释来解释模型的决策。
在MATLAB中，可以使用ELI5（Explain Like I'm 5）库来生成局部特征说明。
ELI5库能够生成简明易懂的解释结果，帮助用户更好地理解模型的决策过程。
二、全局解释方法全局解释方法是通过对整个模型的结构和参数进行解释来理解机器学习模型的决策过程。
在MATLAB中，常用的全局解释方法包括决策树解释、特征相关性分析和模型结构可视化。
1. 决策树解释：对于基于决策树的机器学习模型，可以通过解释决策树的节点和分支来理解模型的决策过程。
MATLAB3+-+MATLAB绘图与程序设计+(2)
(4) 双纵坐标图 语法： plotyy(x1,y1,x2,y2) %以左、右不同纵轴绘制两
条曲线
说明：左纵轴用于(x1,y1)数据，右纵轴用于 (x2,y2)数据来绘制两条曲线。坐标轴的范围、 刻度都自动产生。
例8续 用plotyy函数实现在同一图形窗口绘制两 条曲线。
例5. 绘制三条曲线。
x=0:0.1:2*pi;
plot(x,sin(x),x,cos(x),x,sin(3*x)) %画三条曲线
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
绘制曲线的一般步骤
步骤
内容
1 曲线数据准备：对于二维曲线，横坐标和纵坐标数据变量；对 于三维曲面，矩阵参变量和对应的函数值。
说明：在设置了“hold on”后，如果画多个图 形对象，则在生成新的图形时保留当前坐标系 中已存在的图形对象，MATLAB会根据新图 形的大小，重新改变坐标系的比例。
例8 在同一窗口画出函数sinx在区间[0 2π]的 曲线和cosx在区间[-π π]的曲线。
x1=0:0.1:2*pi; plot(x1,sin(x1)) hold on x2=-pi:.1:pi; plot(x2,cos(x2))
2 指定图形窗口和子图位置：默认时，打开Figure No.1窗口或当 前窗口、当前子图；也可以打开指定的图形窗口和子图。
3 设置曲线的绘制方式：线型、色彩、数据点形。
4 设置坐标轴：坐标的范围、刻度和坐标分格线
matlab教程(完整版)
01 MATLABChapterMATLAB简介MATLAB是一种高级编程语言和环境，主要用于数值计算、数据分析、信号处理、图像处理等多种应用领域。
MATLAB具有简单易学、高效灵活、可视化强等特点，被广泛应用于科研、工程、教育等领域。
MATLAB提供了丰富的函数库和工具箱，方便用户进行各种复杂的数学计算和数据分析。
MATLAB安装与启动MATLAB界面介绍工作空间用于显示当前定义的所有变量及其值。
命令历史记录了用户输入过的命令及其输出结果。
基本运算与数据类型02矩阵运算与数组操作Chapter01020304使用`[]`或`zeros`、`ones`等函数创建矩阵创建矩阵使用`size`函数获取矩阵大小矩阵大小通过下标访问矩阵元素，如`A(i,j)`矩阵元素访问使用`disp`或`fprintf`函数显示矩阵信息矩阵信息矩阵创建与基本操作对应元素相加，如`C = A+ B`加法运算矩阵运算对应元素相减，如`C = A-B`减法运算数与矩阵相乘，如`B = k *A`数乘运算使用单引号`'`进行转置，如`B = A'`转置运算满足乘法条件的矩阵相乘，如`C = A * B`矩阵乘法使用`inv`函数求逆矩阵，如`B = inv(A)`逆矩阵数组创建数组大小数组元素访问数组操作数组操作01020304线性方程组求解数据处理与分析特征值与特征向量图像处理矩阵与数组应用实例03数值计算与数据分析Chapter数值计算基础MATLAB基本运算数值类型与精度变量与表达式函数与脚本数据分析方法数据导入与预处理学习如何导入各种格式的数据（如Excel、CSV、TXT等），并进行数据清洗、转换等预处理操作。
数据统计描述掌握MATLAB中数据统计描述的方法，如计算均值、中位数、标准差等统计量，以及绘制直方图、箱线图等统计图表。
数据相关性分析学习如何在MATLAB中进行数据相关性分析，如计算相关系数、绘制散点图等。
MATLAB图形及三维动画仿真设计
[X,Y]=meshgrid(x,y);
p=sqrt(4-X.^2/9-Y.^2/4);
subplot(3,2,1);mesh(p); %有网格 格子图，色调方向：有上
subplot(3,2,2);surf(p); %默认的方向：色调方向：有上到
subplot(3,2,3);surfc(p)； %带等高线；色调方向：有上到下
axis([0 6 8 18])
z=f(x,y) — 根据x,y坐标找出z的高度 例：绘制z=x2+y2的三维网线图形
>>x=-5:5; y=x; >>[X,Y]=meshgrid(x,y); >>Z=X.^2+Y.^2 ; >>mesh(X,Y,Z)
（五）三维曲面图
■ surf —— 三维曲面绘图函数，与网格图看起来一样 与三维网线图的区别： 网线图：线条有颜色，内部是黑色的（无颜色） 曲面图：线条是黑色的，内部有颜色（把线条之间的空
■
■
■ fill3(x,y,z,"w"); ■ hold on; ■ plot3(x,y,z,"ro") ■ grid on ■ xlabel("x轴"),ylabel("y轴"),zlabel("z轴") ■ axis([0 10 0 10 0 10])
（四）三维网格图
所谓网格图，是指把相邻的数据点连接起来形成的网状曲 面。利用在X-Y平面的矩形网格点上的Z轴坐标值，Matlab 定义了一个网格曲面。三维网格图的形成原理为：在X-Y平 面上指定一个长方形区域，采用与坐标轴平行的直线将其分 格；计算矩形网格点上的函数值，即Z轴的值，得到三维空 间的数据点；将这些数据点分别用处于X-Z或者平行面内的 曲线和处于Y-Z或者平行面的曲面连接起来，即形成网格图。 网格图对于显示大型的数值矩阵很有用处。
MATLAB第3讲 MATLAB基本绘图
3.3 基本三维绘图
[X,Y]=meshgrid(-8:0.5:8,-8:0.5,8);
3.3 基本三维绘图
2、格式2：mesh(x,y,z) 功能：x,y,z 为三个矩阵， 以各元素值为三维坐标点绘图， 并连成网格。
3.3 基本三维绘图
例题 7 画一个球体 [xx,yy,zz]=sphere(30);
0
n
3.3 基本三维绘图
形成了33*33网 格矩阵
3.3 基本三维绘图
可以使用meshgrid()函数产生网格坐标:
格式：[X,Y]=meshgrid(x,y) x,y为同维向量，
X的行为x的拷贝，Y的列是y的拷贝,X,Y同维 例如：[xx,yy]=meshgrid([ 1 2 3 4],[1 2 3 4])
3.3 基本三维绘图
3、格式3：plot3(x,y,z,’s’) plot3(x1,y1,z1,’s1’,x2,y2,z2,’s2’) 功能：用于设置绘图颜色和线型 字符串意义同plot。
例如：plot3(x,y,z,’*r’,x,z,y,’:b’)
3.3 基本三维绘图
例题 2
3.3 基本三维绘图
3、hidden on(off) ----隐藏或透视被遮挡的地方
视角变换与三视图
三维图形绘制中的视角定义
z轴
视点
y轴
仰角
方位角
x轴
3.3 基本三维绘图
3. 4 特殊三维绘图 特殊图形库（specgraph）
1、stem3(x,y,z) ----- 三维火柴杆图： 例如：stem3(x,y,z) 2、bar3(z) ------ 三维条形图(同二维) 例如：bar3([1 2 3 2 1]) 3、pie3 (x,p)------ 三维饼图(同二维): 例如：pie3([1 2 3 2 1 1 ],[0 0 1 0 0 0]) 还有其它特殊函数。。。
MATLAB经典教程(全)PPT课件
MATLAB的优势
易于学习、使用灵活、高效的数值计 算和可视化功能、强大的工具箱支持。
发展历程
从最初的数值计算工具，逐渐发展成 为一款功能强大的科学计算软件，广 泛应用于工程、科学、经济等领域。
MATLAB工作环境与界面
MATLAB工作环境
包括命令窗口、工作空间、命令历史窗口、当 前文件夹窗口等。
界面介绍
详细讲解MATLAB界面的各个组成部分，如菜 单栏、工具栏、编辑器窗口等。
基本操作
介绍如何在MATLAB环境中创建、保存、运行脚本和函数，以及如何进行基本 的文件操作。
基本数据类型与运算
矩阵大小
使用`size`函数获取矩阵的行数 和列数。
矩阵元素访问
通过下标访问矩阵元素，如 `A(i,j)`表示访问矩阵A的第i行第j 列元素。
矩阵基本操作
包括矩阵的加、减、数乘、转置 等操作。
矩阵运算及性质
矩阵乘法 满足乘法交换律和结合律，但不满足 乘法交换律。
矩阵的逆
对于方阵，若存在一矩阵B，使得 AB=BA=I（I为单位矩阵），则称B 为A的逆矩阵。
Hale Waihona Puke 03 数据分析与可视化数据导入、导出及预处理
数据导入
介绍如何使用MATLAB导入各种格式的数据文件， 如.csv、.txt、.xlsx等。
数据导出
讲解如何将MATLAB中的数据导出为常见的数据文件格式，以 便于数据共享和交换。
数据预处理
阐述数据清洗、数据变换、数据规约等预处理技术，为后续的数 据分析和可视化奠定基础。
01
02
MATLAB 的可视化绘图和常用信号的MATLAB表示
备注：（1）、按照要求独立完成实验项目内容，报告中要有程序代码和程序运行结果和波形图等原始截图。
（2）、实验结束后，把电子版实验报告按要求格式改名（例：09号-张三-实验一）后，交至学习委员那里汇总后再交给老师，并由实验教师批阅记录后；实验室统一刻盘留档。
实验二 MATLAB 的可视化绘图和常用信号的MATLAB表示一、实验目的1、掌握MATLAB的可视化绘图技术；2、结合《信号与系统》的特点，编程实现常用信号及其运算。
二、实验原理对于以t为自变量的连续信号，在绘图时统一用plot函数；而对n为自变量的离散序列，在绘图时统一用stem函数。
三、程序示例见课本P48~53四、实验内容1、熟悉示例中给出的常用信号的表示。
2、完成课本 P59 M2-1 (1)、（2）、（4）P60 M2-6 (2)、（4）、（5）；写实验报告（程序及波形）。
t = 0:0.01:10;y1 = (t>=0);figure;subplot(221);plot(t, y1, 'b');xlabel('图1');ylabel('u(t)');y2 = (t>=0);f=y2.*t;subplot(222);plot(t, f, 'b');xlabel('图2');ylabel('r(t)');grid on;t2 = 0:0.0001:0.2;y3 =cos(100*t2)+cos(3000*t2); subplot(223);plot(t2, y3, 'b');xlabel('图3');k = 0:1:5;y = (k==1);y=y*2;figure;subplot(221);stem(k, y, 'r');xlabel('图1 2δ(k-1)');y1 = (k>=-2);y2=(k>=5);f=y1-y2;subplot(222);stem(k, f, 'r');xlabel('图2 u[k+2]-u[k-5]'); y3 = (k>=0);y=k.*y3;subplot(223);stem(k, y3, 'r');xlabel('图3 ku[k]');grid on;五、实验总结应注意以下几点：①在向量与向量相乘时要用点乘（.*），数字与向量、数字与数字之间用普通乘法（*）。
利用Matlab进行数据可视化和交互式绘图的指南
利用Matlab进行数据可视化和交互式绘图的指南数据可视化和交互式绘图是现代科学与工程领域中不可或缺的工具。
近年来，Matlab成为了许多研究人员和工程师首选的软件平台，其强大的绘图和可视化功能得到了广泛的认可。
本文将为您介绍一些利用Matlab进行数据可视化和交互式绘图的指南。
一、Matlab的基本绘图功能Matlab是一种矩阵计算引擎软件，其具有丰富而强大的绘图功能。
通过简单的命令，您可以生成各种各样的静态图表，如折线图、散点图、饼图等。
在Matlab 中，您可以使用plot函数来生成折线图，scatter函数来生成散点图，pie函数来生成饼图等。
这些基本的绘图函数可以通过调整参数来实现不同的效果，例如改变线条的颜色、粗细和样式，设置图表的标题和坐标轴标签等。
二、Matlab的高级绘图功能除了基本的绘图功能，Matlab还提供了许多高级绘图功能，如三维图形绘制、图像绘制、等高线图等。
在通过plot函数绘制三维图形时，您可以利用meshgrid 函数生成网格数据，并使用surf函数将数据映射到三维图形上。
对于图像绘制，您可以使用imshow函数显示图像，并通过imcontour函数绘制图像的等高线。
Matlab还支持对图形进行自定义颜色映射以及添加图例、文本和注释等操作，以满足不同绘图需求。
三、Matlab的交互式绘图功能除了静态图表，Matlab还提供了丰富的交互式绘图功能，使用户能够在图表上进行交互和操作。
通过使用figure函数，您可以创建一个图形窗口，并在窗口上绘制图表。
在图表窗口中，您可以使用鼠标进行缩放、平移和旋转等操作，以便更好地查看和分析数据。
此外，Matlab还支持用户自定义交互式工具栏和菜单，以及使用键盘和鼠标事件来响应用户的操作。
四、Matlab的数据可视化工具箱为了满足不同用户的需求，Matlab还提供了丰富的数据可视化工具箱，如Statistics and Machine Learning Toolbox、Image Processing Toolbox、Signal Processing Toolbox等。
MATLAB第三节 绘图
2,0.5],[0,2]上画隐函数 的图. 【例】 在[-2,0.5],[0,2]上画隐函数 e x + sin( xy ) = 0 的图 ezplot('exp(x)+sin(x*y)',[ezplot('exp(x)+sin(x*y)',[-2,0.5,0,2])
ezplot(‘x(t) , y(t) ezplot( x(t)’,’y(t) ,[tmin,tmax]) x(t) y(t)’,[tmin,tmax])
上画y=cos x 的图形 的图形. 【例】 在[0,π ]上画 上画
ezplot('sin(x)',[0,pi])
ezplot(‘f(x,y) ,[xmin,xmax,ymin,ymax]) ezplot( f(x,y)’,[xmin,xmax,ymin,ymax]) f(x,y)
note：表示在区间xmin<x<xmax和 ymin<y<ymax绘制隐 函数f(x,y)=0的函数图.
4.2特殊坐标图形 特殊坐标图形
semilogx(x,y)—单对数X semilogx(x,y) 单对数X轴绘图命令 semilogy(x,y)—单对数Y轴绘图命令 semilogy(x,y) 单对数Y
【例】以X轴为对数重新绘制上述曲线； 轴为对数重新绘制上述曲线； x=[0:0.01:2*pi] y=abs(1000*sin(4*x))+1 单对数X semilogx(x,y) %单对数X轴绘图 【例】以Y轴为对数重新绘制上述曲线； 轴为对数重新绘制上述曲线； x=[0:0.01:2*pi] y=abs(1000*sin(4*x))+1 单对数Y semilogy(x,y) %单对数Y轴绘图
MATLAB应用第五章-MATLAB图形和3D可视化
th=[0:pi/50:3*pi]'; a=[0.5:0.5:5.5] Y=cos(th)*a; X=sin(th)*sqrt(25-a.^2); plot(X,Y) axis('equal') xlabel('X') ylabel('Y') title('a group of Ellipse lines')
F5运行结果如图 Eg 5-5
若没有axis(‘equal’)则显示如下： equal 将x和y轴的坐标进行比例协调，使其显 示相等。
5.2.2 线型、顶点标记和颜色
色彩（c） 说明 数据点（m） r g b c m y k w 红色 绿色 蓝色 青色 洋红 黄色 黑色 白色 + O * . x s d ^ v > < p h 说明 加号 圆圈 星号 点 十字 矩形 菱形 上三角 下三角 右三角 左三角 五边形 六边形 Eg 5-6 线型（ ） 线型（l） -： -. 说明 实线 虚线 点线 点划 线
Eg 5-11 pie(x)：对所有向量x中的元素进行总计，显示每一部 分所占比例 pie(x,explode)：定义一个与x同长度向量explode，对 应于非零元素的x值被抽出显示 pie(…,labels)：标注扇形图，labels必须与前面向量具 有相同长度
Eg 5-12
在命令窗口输入下列命令” 在命令窗口输入下列命令” >> x=1:12; >> y=[-12 -6 4 11 23 26 36 30 21 17 10 3]; >> bar(x,y) >> xlabel('month'),ylabel('tempereature'); >> title('relationship')
如何利用MATLAB进行数据可视化
如何利用MATLAB进行数据可视化引言：随着大数据时代的到来，数据可视化变得越来越重要。
数据可视化能够将复杂的数据以图形的方式展现出来，使得用户能够快速准确地理解数据中的信息和模式。
MATLAB是一种强大的工具，能够帮助用户进行数据可视化分析。
在本文中，我们将探讨如何利用MATLAB进行数据可视化。
一、选择适合的图表类型数据可视化的第一步是选择适合的图表类型。
MATLAB提供了丰富多样的图表类型供用户选择，包括折线图、散点图、柱状图、饼图等。
对于不同类型的数据，选择合适的图表类型能够更好地展现数据的特征和关系。
二、数据导入与准备在进行数据可视化之前，需要将数据导入到MATLAB环境中并进行相应的准备。
MATLAB支持多种数据格式的导入，如Excel、CSV、TXT等。
用户可以使用MATLAB提供的数据导入工具或者编写代码来实现数据的导入。
导入数据后，需要对其进行必要的清洗和预处理，例如去除空值、处理异常值等。
三、基本图形绘制当数据导入到MATLAB环境中并进行了准备后，便可以开始进行基本图形的绘制。
例如，可以使用plot函数绘制折线图，scatter函数绘制散点图，bar函数绘制柱状图等。
通过调整图表的颜色、线型、点型等属性，可以使得图表更加美观清晰。
四、高级图形绘制除了基本图形之外，MATLAB还提供了许多高级图形绘制的函数和工具箱。
例如，使用histogram函数可以绘制直方图，boxplot函数可以绘制箱线图，heatmap函数可以绘制热力图等。
这些高级图形可以更加全面地呈现数据的分布、变化和关系，帮助用户更深入地理解数据。
五、图表的注释与标记为了使得图表更加易懂和具有解释性，可以对图表进行注释和标记。
MATLAB 提供了多种方式来实现图表的注释和标记，如添加标题、轴标签、图例、文字说明等。
这些注释和标记可以帮助用户更好地传达数据的含义和结论。
六、动态数据可视化为了更好地展现数据的变化和趋势，可以利用MATLAB的动态数据可视化功能。
《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。
matlab教程 完整版
matlab教程完整版MATLAB教程完整版在本教程中，我们将全面介绍MATLAB（Matrix Laboratory），并逐步深入讲解其主要功能和用途。
通过学习本教程，读者将能够全面掌握MATLAB的基本操作和高级功能，并能够利用其进行数据处理、数据分析、模型建立、算法实现等各种科学计算任务。
1. MATLAB简介MATLAB是一种高级的数值计算软件，广泛应用于科学计算、工程分析、数据处理、算法开发等领域。
其特点包括多维数组的直观处理、面向向量的编程和丰富的图形绘制功能。
2. 安装与环境配置在本节中，我们将介绍如何下载、安装并配置MATLAB环境。
包括选择正确的版本、系统要求、安装步骤以及常见问题的解决方法。
3. 基本语法与变量操作本节将详细介绍MATLAB的基本语法和变量操作。
包括变量的创建与赋值、矩阵与数组操作、常用运算符和基本控制结构等。
4. 数据处理与分析在这一部分，我们将介绍MATLAB的数据处理与分析功能。
包括数据导入与导出、数据可视化、统计分析、曲线拟合以及数据预处理等。
5. 图形绘制与可视化MATLAB在图形绘制和可视化方面拥有强大的功能。
本节将介绍如何利用MATLAB绘制二维和三维图形、设置坐标轴、添加标题和标签、制作动画等。
6. 高级功能与工具箱在本节中，我们将介绍MATLAB的一些高级功能和工具箱。
包括符号计算、图像处理、信号处理、控制系统设计、神经网络等。
7. 脚本文件与函数MATLAB允许用户编写脚本文件和函数来实现复杂的计算任务。
本节将介绍如何编写MATLAB脚本文件和函数，并讲解一些编码技巧和最佳实践。
8. MATLAB与其他编程语言的结合MATLAB可以与其他编程语言（如C/C++、Python等）进行无缝结合，实现更强大的功能和更广泛的应用。
本节将介绍如何使用MATLAB接口与其他编程语言进行交互。
9. 实例与案例分析本部分将提供一些实际案例和示范，以帮助读者综合运用MATLAB的各种功能。
matlab绘图与可视化
matlab绘图与可视化 1、设置图形对象属性值set(h,'属性名称','属性值')>> subplot(1,2,1);h1=line([01],[01]);text(0,0.5,'unchange');subplot(1,2,2);h2=line([01],[01]);set(h2,'linewidth',4);text(0,0.5,'change');2、基本⼆维绘图函数1. plotx=0:0.25:2*pi;y=sin(x);plot(x,y,'-ro','linewidth',2,'markeredgecolor','b','markerfacecolor','0.49,1,0.65','markersize',14); >> xlabel('x');>> ylabel('y') 2. loglog：双对数坐标绘图>> x=logspace(-1,2);loglog(x,exp(x),'-s');grid onxlabel('x')ylabel('y') 3. semilogx,semilogy：半对数坐标绘图>> x=-10:0.001:10;semilogy(x,2.^x); 4. polar：极坐标绘图>> t=0:0.01:10;polar(t,sin(2*t).*cos(2*t),'--.g') 5. plotyy：双纵坐标绘图>> x=0:0.1:20;>> y1=200*exp(-0.05*x).*sin(x);>> y2=0.8*exp(-0.5*x).*sin(10*x);>> ax=plotyy(x,y1,x,y2,'plot');xlabel('x');>> set(get(ax(1),'ylabel'),'string','left y');>> set(get(ax(2),'ylabel'),'string','right y');3、⼆维图形修饰和添加注释（help+...）1. hold：图形保持2. axis：设置坐标系的刻度及显⽰⽅式3. box：显⽰或隐藏坐标框4. grid：为当前坐标系添加或消除⽹格5. title：添加标题6. xlabel、ylabel：为当前坐标轴添加标签7. text：在当前坐标系中添加⽂本对象8. gtext：在当前坐标系中交互式添加⽂本对象9. legend：在当前坐标系中添加 line 对象和 patch 对象的图形标注框10. annotation：在当前图形窗⼝建⽴注释对象（annotation对象）11. subplot：绘制⼦图，即在当前图形窗⼝以平铺的⽅式创建多个坐标系>> t=linspace(0,2*pi,60);>> x=cos(t);>> y=sin(t);>> plot(t,x,'b:','linewidth',3);>> hold on;>> plot(t,y,'r-.','linewidth',1);>> plot(x,y,'g-','linewidth',2.5);>> axis equal;>> xlabel('X');>> ylabel('Y');>> legend('x=cos(t)','y=sin(t)','x^2+y^2=1','location','northeast');>> p=[31;14];r=5;[v,d]=eig(p);%求特征值，化为标准⽅程a=sqrt(r/d(1));%椭圆长半轴b=sqrt(r/d(4));t=linspace(0,2*pi,60);xy=v*[a*cos(t);b*sin(t)];plot(xy(1,:),xy(2,:),'k','linewidth',3);h=annotation('textarrow',[0.6060.65],[0.550.65]);set(h,'String','3x^2+2xy+4y^2=5','FontSize',15);h=title('tuo yuan qu xian','FontSize',18,'FontWeight','bold');%加粗set(h,'Position',[-0.003456221.357691.00011]);axis([-1.51.5 -1.21.7]);xlabel('X');ylabel('Y');>> a=[-19.674922.21185.0905];x=0:0.01:1;y=a(1)+a(2)/2*(x-0.17).^2+a(3)/4*(x-0.17).^4;plot(x,y);text('interpreter','latex','string',['$$ -19.6749+\frac{22.2118}{2}(x-0.17)^2'...]) '+\frac{5.0905}{4}(x-0.17)^4 $$'],'position',[0.05,-12],'fontsize',12);\frac{22.2118}{2}：22.2118 / 2\alpha：α\beta：beta help text properties4、修饰图形>> x=linspace(0,2*pi,60);>> y=sin(x);>> h=plot(x,y);>> grid on;>> set(h,'color','k','LineWidth',2);>> xticklabel={'0','pi/2','pi','3pi/2','2pi'};>> set(gca,'xtick',[0:pi/2:2*pi],'XTickLabel',xticklabel,'TickDir','out');>> xlabel('0\leq\theta\leq2\pi');>> ylabel('sin(\theta)');>> text(8*pi/9,sin(8*pi/9),'\leftarrow sin(8\pi\div 9)','HorizontalAlignment','left'); >> axis([02*pi -11]);5、常⽤统计绘图函数>> x=normrnd(0,1,1000,1); %产⽣1000个标准正态分布随机数hist(x,20);%绘制直⽅图xlabel('样本数据');ylabel('频数');figure; %新建⼀个图形窗⼝cdfplot(x)>> subplot(3,3,1);>> f=@(x)200*sin(x)./x;%定义匿名函数>> fplot(f,[-20,20]);>> title('y=200*sin(x)/x');>>>> subplot(3,3,2);>> ezplot('x^2+y^2=1',[-1.11.1]);>> axis equal;>>>> subplot(3,3,3);>> ezpolar('1+cos(t)');>>>> subplot(3,3,4);>> x=[1010253520];>> name={'a','b','c','d','e'};>> explode=[00001];>> pie(x,explode,name);>>>> subplot(3,3,6);>> stem(-2*pi:0.5:2*pi,sin(-2*pi:0.5:2*pi)); >>>> subplot(3,3,5);>> stairs(-2*pi:0.5:2*pi,sin(-2*pi:0.5:2*pi)); >>>> subplot(3,3,7);>> z=eig(randn(20,20));>> compass(z);>>>> subplot(3,3,8);>> theta=(-90:10:90)*pi/180;>> r=2*ones(size(theta));>> [u,v]=pol2cart(theta,r);>> feather(u,v);>>>> subplot(3,3,9);>> t=(1/16:1/8:1)'*2*pi;>> fill(sin(t),cos(t),'r');>> axis square;5、三维图形绘制利⽤ mesh 和 surf 之前，应先产⽣图形对象的⽹格数据 --> meshgrid >> t=linspace(0,10*pi,300);>> plot3(20*sin(t),20*cos(t),t,'b','linewidth',2);>> hold on;>> quiver3(0,0,0,1,0,0,25,'k','filled','linewidth',2);>> quiver3(0,0,0,0,1,0,25,'k','filled','linewidth',2);>> quiver3(0,0,0,0,0,1,40,'k','filled','linewidth',2);>> grid on;>> xlabel('x');ylabel('y');zlabel('z');>> axis([-2525 -2525040]);>> view(-210,30);>> [x,y]=meshgrid(1:4 , 2:5)x =1234123412341234y =2222333344445555>> plot(x,y,'r',x',y','b',x,y,'k.','MarkerSize',18);>> axis([0516]);eg:绘制三维曲⾯ z=xe-(x2+y2) 的等⾼线图和梯度场>> [x,y]=meshgrid(-2:.2:2);z=x.*exp(-x.^2-y.^2);[dx,dy]=gradient(z,0.2,0.2);contour(x,y,z);hold on;quiver(x,y,dx,dy);h=get(gca,'children');>> ezsurf('u*sin(v)','u*cos(v)','4*v',[-2*pi,2*pi,-2*pi,2*pi]);>> subplot(1,2,1);>> [x,y]=meshgrid(0:0.25:4,-2:.25:2);>> z=sin(x).*cos(y);>> [nx,ny,nz]=surfnorm(x,y,z);%计算法线⽅向>> surf(x,y,z);>> hold on;>> quiver3(x,y,z,nx,ny,nz,0.5);>> axis(04 -22 -11);>> axis([04 -22 -11]);>> subplot(1,2,2);>> t=linspace(-2,2,20);>> [x,y,z]=meshgrid(t);>> [x,y,z]=meshgrid(t,t,t);>> v=x.*exp(-x.^2-y.^2-z.^2);>> xslice=2;>> yslice=2;>> xslice=[-1.2,.8,2];>> zslice=[-2,0];>> slice(x,y,z,v,xslice,yslice,zslice);6、三维图形的修饰colormap：绘图⾊彩调整shading：着⾊效果alpha：透明度light：光源lighting：光照模式material：对光反射效果view：调整视点>> %⽴⽅体顶点坐标>> vert=[000;02000;2002000;20000;00100;...]0200100;200200100;2000100];>> fac=[1234;2673;4378;1584;1265;5678];>> view(3);h=patch('faces',fac,'vertices',vert,'facecolor','g');set(h,'facealpha',0.25);hold on;[x0,y0,z0]=sphere;>> x=30+30*x0;y=50+30*y0;z=50+30*z0;>> h1=surf(x,y,z,'linestyle','none','facecolor','b','edgecolor','none');>> lightangle(45,30);%建⽴光源并设置光源视⾓>> lighting phong;>> axis equal;7、图形导出到⽂件printhgexportsaveas：saveas(h,'filename.ext') saveas(h,'filename','format') ------------ format:扩展名（字符串）8、动画制作（1）彗星运⾏轨迹动画 comet, comet3>> t=linspace(0,10*pi,2000);>> x=t.*cos(t);>> y=t.*sin(t);>> comet(x,y)（2）霓虹闪烁动画 spinmap>> sphere>> axis equal>> axis off>> spinmap(10,1)（3）电影动画 getframe movie>> x=linspace(-2,2,100);>> [x,y,z]=meshgrid(x,x,x);>> v=(x.^2+9/4*y.^2+z.^2-1).^3-x.^2.*z.^3-9/80*y.^2.*z.^3; >> p=patch(isosurface(x,y,z,v,0));>> set(p,'facecolor','red','edgecolor','none');>> view(3)>> axis equal;>> axis off>> light('posi',[0 -23])>> lighting phong>> set(gca,'nextplot','replacechildren')>> xx=get(p,'XData');>> yy=get(p,'yData');zz=get(p,'ZData');for j=1:20bibi=sin(pi*j/20);set(p,'XData',bibi*xx,'YData',bibi*yy,'ZData',bibi*zz)f(j)=getframe;end>> movie(f,10)%是个⼼跳。
如何在Matlab中进行3D数据处理与可视化
如何在Matlab中进行3D数据处理与可视化引言：3D数据处理与可视化在科学研究和工程领域中具有重要的应用价值。
Matlab 作为一种强大的数学计算和可视化工具，提供了丰富的函数和工具箱，使得3D数据处理和可视化变得更加便捷和高效。
本文将介绍如何在Matlab中进行3D数据处理与可视化，从数据预处理到结果展示，为读者提供一些实用的技巧和方法。
一、数据预处理首先，在进行3D数据处理和可视化之前，我们需要对数据进行预处理。
这包括数据的读取、清洗和格式化工作。
在Matlab中，可以使用函数如readmatrix()、readtable()等读取数据文件，并使用内置的函数和算法对数据进行清洗和格式化。
例如，可以使用NaN函数将无效数据替换为NaN值，使用rescale函数对数据进行归一化处理等。
此外，如果数据过大，可以考虑使用增量式处理方法或分块处理方法，以提高计算效率和降低内存占用。
二、数据分析与建模在完成数据预处理之后，我们可以开始进行数据分析和建模工作。
Matlab提供了丰富的统计分析和机器学习工具箱，可以方便地进行数据挖掘和模型建立。
对于3D数据，我们可以使用聚类分析、主成分分析等方法进行特征提取和数据降维，以便更好地理解数据结构和相互关系。
此外，如果需要进行非线性建模或复杂系统分析，可以使用神经网络、支持向量机等方法来构建模型。
三、3D数据可视化数据可视化是3D数据处理中不可或缺的一环。
Matlab通过其内置的图形函数和工具箱，可以实现各种精美的数据可视化效果。
对于3D数据，我们可以使用scatter3()函数绘制3D散点图，用surf()函数绘制3D曲面图等。
此外，Matlab还提供了各种颜色映射和调色板工具，可以根据数据的特性进行颜色编码，从而更加直观地展示数据信息。
另外，利用动态演示工具，可以将数据随时间的变化进行动态展示，以便更好地观察数据的变化趋势和规律。
四、高级可视化技巧除了基本的数据可视化功能，Matlab还提供了一些高级的可视化技巧，以满足更复杂的需求。
MATLAB图形界面设计与开发教程
MATLAB图形界面设计与开发教程导论MATLAB是一种强大的科学计算软件，广泛应用于数学建模、数据分析、信号处理等众多领域。
它的图形用户界面（Graphical User Interface，简称GUI）功能，使得用户可以通过直观的操作进行数据可视化、算法调试等工作。
本教程将介绍如何使用MATLAB的GUI设计与开发工具，帮助读者快速上手并灵活应用于实际项目中。
1. GUI的基础概念1.1 GUI的作用GUI是用户与计算机进行交互的重要工具，通过图形化的界面使用户能够直观地操作和控制程序。
在MATLAB中，GUI可以方便地构建用户友好的界面，提供各种可视化工具和交互功能，使得复杂的数据处理变得简单易懂。
1.2 MATLAB中的GUI开发工具MATLAB提供了一系列强大的GUI开发工具，其中最常用的是GUIDE （Graphical User Interface Development Environment）和App Designer。
GUIDE是MATLAB较早期版本中的GUI设计工具，提供了拖拽式界面设计功能，但相对简单；而App Designer则是MATLAB R2016b版本以后新增的GUI设计工具，功能更加强大，提供了更多的交互元素和布局选项。
2. 使用GUIDE进行GUI设计2.1 创建GUI界面首先，打开MATLAB，点击工具栏上的"APPS"按钮，在弹出的菜单中选择"APPS"下的"GUIDE"，即可进入GUIDE界面。
在GUIDE界面中，我们可以通过拖拽和调整控件的方式创建和布局GUI界面。
比如，我们可以在"工具箱"中选择按钮、文本框、图像等控件，然后在画布上拖拽并调整它们的位置和大小。
2.2 设计GUI回调函数在GUI界面中，我们可以为各个控件添加回调函数，实现与用户的交互操作。
回调函数是GUI程序的核心部分，当用户与控件进行交互时，MATLAB会调用相应的回调函数来执行相应的操作。
MATLAB的基本使用教程详解
MATLAB的基本使用教程详解MATLAB（Matrix Laboratory，矩阵实验室）是一种用于数值计算和可视化的编程环境。
它提供了强大的数值计算功能、丰富的数学函数库、快捷的可视化工具和易于使用的编程语言。
以下是关于MATLAB基本使用的一些教程：1. 安装和启动MATLAB：- 访问MATLAB官方网站下载并安装MATLAB。
- 安装完成后，在桌面上找到MATLAB图标并点击启动。
2. 创建一个新的MATLAB文件：- 在MATLAB界面，点击“新建”按钮，选择“新建图形”，或者使用快捷键Ctrl+N。
3. 基本的MATLAB命令：- 在命令窗口中输入命令并按Enter键执行。
例如，输入`1+2`并按Enter 键，将显示结果`3`。
- 可以使用括号对表达式进行组包。
例如，输入`(1+2)*3`并按Enter键，将显示结果`9`。
- 在MATLAB中，可以使用逗号将多个命令分开执行。
例如，输入`a = 1,b = 2,c = a+b`，将依次执行这三个命令并显示结果。
4. 变量和数组：- 在MATLAB中，可以使用`a = 1`的形式创建一个变量a并将其值设为1。
- 数组是一种可以存储多个相同类型数据的数据结构。
例如，可以使用`A = [1,2,3;4,5,6]`创建一个包含两行三列的数组。
5. 数学函数：- MATLAB提供了丰富的数学函数库，例如可以使用`sin(pi/2)`计算sin(π/2)的值。
- 可以同时使用多个函数对同一组输入参数进行操作。
例如，可以使用`c = a*b; d = log(a/b); e = sin(a)+cos(b)`同时对变量a、b进行多种操作。
6. 控制结构：- 可以使用`if`、`else`和`end`关键字创建条件语句。
例如，输入`if a > b, a = b; end`将使a的值等于b的值（如果a大于b）。
- 可以使用`for`循环遍历数组或向量。
- 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)。
13
三维绘图
B、三维绘图
1.
三维曲线绘图命令
[X,Y]=fplot(@funname,[a b]）,
如：fplot(@sin,[0,2*pi])
5
二维平面图形与坐标系
•如：fplot('x^3+2',[-1,1])
6
二维平面图形与坐标系
•二维函数曲线专用命令 ezplot •如：一元函数指定区间内的图形： ezplot('x^2 - 2*x + 1',[-pi,pi]) •指定闭区域内“二元函数=0”的等值线： ezplot('x.*y + x.^2 - y.^2 - 1',[-pi,pi,-2*pi,2*pi]) •单参数在指定区间内“二维单参数函数”的图形： ezplot(@cos,@sin,[-pi,pi]) ezplot('cos(x)','sin(x)',[-pi,pi]) 其中第一个函数表横轴变量，第二表纵轴变量。
命令格式: plot(X,Y) plot(x1,y1,x2,y2,…)：综合调用方式
3
二维平面图形与坐Biblioteka 系用命令 plot(x,y)绘制函数 y=cos(x)在两个周期内的图形。 x=0:0.01:2*pi; y=cos(x); plot(x,y)
在同一图形窗口中用命令 plot(x,y) 绘出正弦余弦函数的图 形。 x=0:0.01:2*pi; y=[sin(x);cos(x)]; plot(x,y)
11
二维平面图形与坐标系
用 subplot 函数把两种不同的图形综合在一个图形窗口中。
subplot(2,2,1) t=0.1:0.1:2*pi; y=sin(t); semilogx(t,y) %plot with a logarithmic (base 10) scale is used for the X-axis grid on subplot(2,2,2) t=0:0.1:4*pi; y=sin(t); plot(t,y) subplot(2,2,3) x=1:0.01:5; y=exp(x); plotyy(x,y,x,y,'semilogx','plot') subplot(2,2,4) x=1:0.1:10; y=sqrt(x); plot(x,y,':rd')
三维函数 plot3主要用来表现单参数的三维曲线，与二维绘图函数 plot 相比，只 多了第三维数据。 其调用格式为： plot3(X1,Y1,Z1,s1,X2,Y2,Z2,s2,…) 参数的含义如下： Xn、Yn、Zn：第一到三维数据，是尺寸相等的向量/矩阵； s、s1、s2：是字符串，用来设置线型、颜色、数据点标记。
MATLAB图形与可视化
1
Matlab图形可视化
基本内容
1. 二维平面图形与坐标系； 2. 三维绘图； 3. 柱面和球面的三维表达； 4. 基本统计图形绘制； 5. 极、柱、球坐标系下绘制图形； 6. 坐标轴的调整和图形的标注
2
二维平面图形与坐标系
1. 几个基本的绘图命令 a. 线性坐标曲线 plot 函数命令 plot 是 MATLAB 二维曲线绘图中最简单、最 重要、使用最广泛的一个线性绘图函数。它可以生成线段、 曲线和参数方程曲线的函数图形。
12
二维平面图形与坐标系
4. 坐标系的调整 实现坐标系的调整的命令是 axis 函数。 调用格式为： axis([xmin,xmax,ymin,ymax,zmin,zmax])
坐标的最小值（ xmin,ymin,zmin）必须小于相应的最大值 （ xmax,ymax,zmax），否则会出错。
自动坐标系与用 axis 函数调整后的坐标系的比较。
4
二维平面图形与坐标系
• 二维函数曲线专用命令 fplot
用plot绘图在确定自变量的取值间隔时，一般采用平均间隔，有时会因 某处 间距太大，而不能反映出函数的变化情况。fplot是绘制函数 y=f(x)
图形的专用命令,它的数据点是自适应产生的，对那些导数变化较大的
函数，用 fplot 函数绘出的曲线比等分取点所画出的曲线更加接近真实。 fplot 函数命令的调用格式为：
用不同的线型和标注来绘制两条曲线。
t1=0:0.1:2*pi; t2=0:0.1:6; y1=sin(t1); y2=sqrt(t2); plot(t1,y1,':hb',t2,y2,'--g')
10
二维平面图形与坐标系
3. 图形窗口的分割 有时需要在一个图形窗口中显示几幅图，以便对几个函数 进行直观、便捷的比较。由于每个绘图命令在绘制数据图像时 都会将已有图形覆盖掉，而用 hold 命令不能实现同时显示几 个不同坐标尺寸下的图形，用 figure 命令再创窗口又很难同时 比较由不同的数据绘得的图像。 实现在同一个窗口中同时显示多个图像的命令subplot。 使用格式为： subplot(m，n，i) 其含义为 ：把图形窗口分割为 m 行 n 列子窗口，然后选定第 i 个窗口为当前窗口。 subplot 命令不仅用于二维图形，对三维图形一样适用。其 本质是将 figure 窗口分为几个区域，再在每个区域内分别绘图。
7
二维平面图形与坐标系
2.线型和颜色 plot 函数可以设置曲线的线段类型、定点标记和线段颜色。
常用的线段、颜色与定点标记参数
9
二维平面图形与坐标系
调用格式：plot(x,y,s) ，s 为类型说明参数，是字符串。
s 字符串可以是三种类型的符号之一，也可以是线型与颜色和定点标记 与颜色的组合； 如果没有 s 参数，plot 将使用缺省设置（实线，前七种颜色顺序着色） 绘制曲线； 在当前坐标系中绘图时，每调入一次绘图函数，MATLAB将擦掉坐标 系中已有的图形对象。可以用 hold on 命令在一个坐标系中增加新的图 形对象。注意MATLAB会根据新图形的大小，重新改变坐标系的比例。