3-MATLAB图形可视化
如何进行MATLAB地图数据处理和可视化
如何进行MATLAB地图数据处理和可视化地图数据处理和可视化在很多领域中都是很重要的一项任务，如地理信息系统（GIS）、城市规划、气象学等。
MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，提供了丰富的地图数据处理和可视化工具，能够帮助用户快速、准确地处理和展示地理数据。
本文将介绍如何使用MATLAB进行地图数据处理和可视化。
一、导入地图数据在MATLAB中，我们可以通过导入地理数据文件的方式来获取地图数据。
常见的地理数据文件格式包括Shapefile、GeoTIFF等。
运用MATLAB的Mapping Toolbox中的函数，我们可以轻松地读取这些文件，并将其转换成MATLAB能够处理的数据结构。
例如，如果我们有一个Shapefile文件，可以使用shaperead()函数将其读取为MATLAB中的结构体。
该结构体包含了Shapefile中所有的属性和几何信息。
我们可以通过访问这些属性和几何信息，进行进一步的数据处理和可视化操作。
二、地图数据处理与分析在导入地图数据之后，我们可以进行一系列的数据处理和分析操作。
MATLAB 提供了丰富的地理数据处理函数，如计算地理距离、邻近分析、空间插值等。
下面，我们将介绍两个常用的地图数据处理方法。
1. 计算地理距离MATLAB中使用distance()函数可以计算两点之间的地理距离。
这对于一些需要考虑地球曲率的应用非常重要。
例如，在城市规划中，我们可以使用该函数计算出两个位置之间的实际距离，从而帮助规划交通路线、确定最佳布局等。
2. 空间插值空间插值是指根据有限的采样点数据，通过数学方法推算未知点的数值。
在地图数据处理中，空间插值经常用于填充缺失值、生成连续的等值线图等。
MATLAB中的griddata()函数可以对地理数据进行插值，并生成高质量的连续地图。
三、地图数据可视化地图数据可视化是将处理后的地理数据以图形的形式展示出来。
MATLAB提供了多种可视化方式，如制作等高线图、色彩填充地图、散点图等。
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
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0
-0.2
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-1
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3
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5
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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中常用的数据可视化工具与方法
Matlab中常用的数据可视化工具与方法MATLAB是一种强大的数值计算和数据分析工具，具有丰富的数据可视化功能。
本文将介绍MATLAB中常用的数据可视化工具与方法，帮助读者更好地利用MATLAB进行数据可视化分析。
一、绘图函数在MATLAB中，绘图函数是实现数据可视化的基础。
MATLAB提供了多种绘图函数，包括plot、scatter、bar等。
这些函数能够绘制线图、散点图、柱状图等不同类型的图形，便于展示各种数据的分布和趋势。
1. 线图线图是常用的一种数据可视化方式，它通过连接数据点来展示数据的变化趋势。
在MATLAB中，可以使用plot函数创建线图。
例如，以下代码可以绘制一个简单的线图：```matlabx = 1:10;y = sin(x);plot(x, y);```通过设置不同的线型、颜色和标记，我们可以进一步定制线图的样式，使其更具辨识度。
2. 散点图散点图用于展示数据点的分布情况，常用于观察数据之间的关系。
在MATLAB中，可以使用scatter函数创建散点图。
以下是一个简单的例子：x = rand(100, 1);y = rand(100, 1);scatter(x, y);```通过调整点的大小、颜色和形状，我们可以更好地展示多维数据之间的关系。
3. 柱状图柱状图用于比较不同类别或组之间的数据大小差异。
在MATLAB中，可以使用bar函数创建柱状图。
以下是一个示例：```matlabdata = [3, 5, 2, 7];bar(data);```通过设置不同的颜色和样式，我们可以使柱状图更加直观、易于理解。
二、图形属性设置为了使数据可视化更具吸引力和表达力，MATLAB提供了丰富的图形属性设置功能。
通过调整这些属性，我们可以改变图形的样式、颜色、标记等，使其更好地展示数据。
1. 图形样式设置MATLAB允许用户自定义图形的样式，包括线形、线宽、颜色等。
例如，以下代码可以绘制一条红色的虚线：x = 0:0.1:2*pi;y = sin(x);plot(x, y, '--r');```通过设置不同的样式，我们可以使图形更具辨识度和美观度。
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。。。
如何使用Matlab进行3D图形绘制
如何使用Matlab进行3D图形绘制1. 引言在科学研究、工程设计和数据可视化的过程中，3D图形绘制是一项非常重要的技能。
Matlab作为一种功能强大且易于上手的工具，在3D图形绘制方面有着很大的优势。
本文将介绍如何使用Matlab进行3D图形绘制，以帮助读者更好地掌握这一技术。
2. 准备工作在开始使用Matlab进行3D图形绘制之前，我们需要先进行一些准备工作。
首先，确保已经安装了Matlab软件，并且具备了一定的基本操作能力。
其次，了解Matlab的数据管理和处理方式，掌握常用的数据结构和操作方法。
最后，对于3D图形绘制的相关概念和技术有一定的了解，包括坐标系、曲线和曲面等基本概念。
3. 坐标系和坐标变换在进行3D图形绘制之前，首先需要了解坐标系的概念以及如何进行坐标变换。
Matlab中使用的3D坐标系是右手坐标系，其中x轴指向右侧，y轴指向前方，z轴指向上方。
在进行坐标变换时，可以使用Matlab提供的函数进行平移、旋转和缩放等操作，以便更好地展示3D图形。
4. 曲线绘制在Matlab中，使用函数plot3可以绘制3D曲线。
该函数的基本用法是plot3(x，y，z)，其中x、y、z分别为曲线上各点的x、y、z坐标。
可以通过对坐标点进行适当的变换和调整，绘制出各种形状和曲线。
5. 曲面绘制除了曲线，我们还可以使用Matlab绘制3D曲面。
Matlab提供了函数surf和mesh来实现曲面绘制。
函数surf绘制带有颜色的曲面，而函数mesh绘制网格型的曲面。
这两个函数的基本用法都是类似的，可以通过传入坐标点数据和数据值来绘制出曲面图像。
6. 其他3D图形效果除了曲线和曲面，我们还可以通过Matlab实现其他各种各样的3D图形效果。
例如，绘制3D散点图可以使用函数scatter3，绘制3D柱状图可以使用函数bar3，绘制3D等高线图可以使用函数contour3等。
这些函数都有类似的参数传递方式，通过调整函数参数可以实现各种个性化的效果。
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中三维数据可视化及应用
MATLAB中三维数据可视化及应用作者：张晓利来源：《价值工程》2011年第24期摘要：MATLAB在三维数据可视化中的应用很灵活，数据较难理解。
在介绍MATLAB的三维绘图指令的基础上，详细分析指令中的绘图数据含义，并给出相应的实例，目的在于对形式多样的数据理解提供有力帮助。
Abstract: Application of MATLAB in three-dimensional data visualization is very flexible, data is more difficult to understand. In the introduction of three-dimensional graphics commands, the meanings of mapping data are analyzed in detail and applied. Aims at understanding of various forms of data are to provide a powerful help.关键词：MATLAB；数据可视化；meshKey words: MATLAB；data visualization；mesh中图分类号：TP312文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2011）２4-0143-010引言MATLAB在数据可视化方面提供了强大的功能，它可以把数据用二维、三维乃至四维图形表现出来。
通过对图形的线型、立面、色彩、渲染、光线以及视角的处理，将计算数据的特性表现得淋漓尽致。
在实际的教学过程中，学生对数据可视化很感兴趣，二维绘图指令较容易掌握，但是三维表现图的内容比较多，变现形式灵活，它有三维曲线图、三维曲面图和三维网面图。
尤其对曲面和网面绘图指令中的数据理解不清。
因此，本文详细分析三维面图指令中各种形式数据的含义。
1数据的三维面图生成过程三维曲面绘图的数据准备比较复杂，可分四个步骤：①产生自变量采样向量；②产生自变量格点矩阵；③计算格点矩阵上的函数值矩阵；④在平面网格基础上绘制三维面图。
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')
MATLAB Char03-数据可视化与绘图作业20120412
【作业1】绘制函数 y xe 和 y2=exsin(x) 在0 x 1 时的曲线。两条曲线分别用红色实 线和绿色虚线表示,并用legend函数进行标识。
x
【作业2】使用axis equal语句画出球面正弦波：
a 10.0, b 1.0, c 0.3, 0 t 2
绘出下述级数的图形。除非特别指明，所有级数仅求 2n n 1,3,5,...
1 1 2 2
4
【作业6】请绘制如下分段函数的图形，其中x的取值范围为 [-10,10]，并为图形的横坐标加上标签“x”，为图形的纵坐 标加上标签“f(x)”。
x 1 3 x 2, f x x, 1 x 1 2 x 3, x 1
【作业7】标准条件下钢管中流动的空气压降可由下式给出：
x cos(t ) b2 c 2 cos 2 (at ) y sin(t ) b2 c 2 cos 2 (at ) z c cos(at )
【作业3】用surf函数画出正螺旋面：
(c 1/ 2 , 0.5 u 0.5, 2 v 2 )
x u cos(v ) y u sin(v) z cv
【作业4】给定如下8点的x和y坐标向量，请由此7 点拟合成一条4次曲线方程，并在一图形窗口绘出 点和拟合曲线的图形。 x=[2 2.5 3 4 5 6 7 10] y=[4 3 5 6 8 5.6 9.8 12]
【作业5】从球面坐标到迪卡尔坐标的转换公式为: x=b sin a cos c y=b sin a sin c z=b cos a a 在[0 90]之间的范围内分10等份，c在[0 360]的范围内分24等 份。令b=2 ,计算x,y,z，并利用mesh(x,y,z)绘出这个半球形。
matlab 3-1 绘图基础
%自变量采样向量
y=y1:dy:y2;
%自变量采样向量
[X,Y]=meshgrid(x,y);
%格点矩阵
Z=f(X,Y);
%计算函数矩阵
MATLAB @SDU
7
可视化的一般步骤（2）
步 2 骤 figure(1) 典型指令
选定图形窗及子图位置： •缺省时，打开Figure No.01，或 当前窗，当前子图 •可用指令指定图形窗号和子图号 调用二维、三维曲线绘图指令： 线型、色彩、数据点形
6
着色、明暗、灯光、 材质处理（仅对三维 图形使用）
colomap,shading,light,material
MATLAB @SDU
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可视化的一般步骤（4）
步 骤 典型指令 7 视点、三度（横、纵、高）比 view,aspect
（仅对三维图形使用）
8 图形的精细操作（图柄操作）： get,set
MATLAB @SDU
13
plot的基本调用格式（2）
• plot(X,Y,’s’)
–X、Y是同维向量时，绘制以X、Y元素为横、纵坐标的 曲线。 –X是向量，Y是有一维与X等维的矩阵时，则绘制出多 根不同色彩的曲线。曲线数等于Y阵的另一维数，X被 作为这些曲线的共同横坐标。 –X是矩阵，Y是向量时，情况与上相同，只是曲线都以 Y为共同纵坐标。 –X、Y是同维矩阵时，则以X、Y对应列元素为横、纵坐 标分别绘制曲线，曲线条数等于矩阵的列数。 –s的意义与其在plot(X,’s’)格式中的意义相同。
教材第四章 数据的可视化
MATLAB绘图基础 基本图形处理功能 （数据和函数的可视化）
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。
第四章MATLAB的可视化功能
第四章MATLAB的可视化功能MATLAB是一种高级计算机语言和环境，非常适合进行科学计算和数据可视化。
它具有丰富的绘图和可视化功能，能够帮助用户更好地理解和展示数据。
MATLAB的可视化功能很强大，可以通过简单的命令和函数来创建各种类型的图表。
以下是MATLAB的一些主要可视化功能：2.散点图：散点图用于显示两个变量之间的关系，可以在二维空间中绘制离散的数据点。
MATLAB提供了多种散点图的选项，可以调整点的大小、形状和颜色。
3.条形图：条形图用于比较不同类别之间的数值大小，常用于展示离散数据。
MATLAB可以生成水平或垂直的条形图，用户可以自定义条的宽度、颜色和填充。
5.曲线图：曲线图用于显示连续数据的变化趋势，可以绘制平滑的曲线并描绘出趋势。
MATLAB可以创建简单的曲线图，还可以进行数据拟合和曲线平滑处理。
7.3D图形：MATLAB可以创建三维图形来显示数据的分布和关系，如三维线形图、散点图和曲面图。
用户可以旋转、缩放和平移图形，以查看不同角度和视角的数据。
8.动态可视化：MATLAB还支持动态可视化，可以通过对数据进行实时更新和交互来展示数据的变化。
用户可以创建动画、交互式图形和图表，并添加控件和输入。
MATLAB还提供了许多其他的可视化功能，如绘制轮廓图、热图、雷达图、网格图、直方图等。
用户可以使用MATLAB的绘图函数和工具箱，轻松地创建专业、高质量的图形和可视化效果。
除了绘图功能，MATLAB还提供了一些数据导入和处理的工具，可以轻松从文件、数据库或其他数据源中导入数据，并进行处理和清洗。
用户还可以使用MATLAB的统计函数和工具进行数据分析和可视化。
综上所述，MATLAB的可视化功能非常强大，可以帮助用户更好地理解和展示数据。
无论是进行科学研究、数据分析还是学术教学，MATLAB 的可视化功能都能提供有力的支持。
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。
使用MATLAB进行多维数据可视化的技巧
使用MATLAB进行多维数据可视化的技巧引言：数据可视化是数据分析中不可或缺的一环。
通过可视化，我们能够更直观、更全面地了解数据的分布、趋势和关联性。
在处理多维数据时，尤其需要使用适当的工具和技巧来展示数据的复杂性。
本文将介绍使用MATLAB进行多维数据可视化的一些技巧，帮助读者更好地理解和分析数据。
一、二维数据可视化1. 折线图折线图是展示数值随自变量变化的趋势的常用方式。
在MATLAB中，可以使用plot函数绘制折线图。
例如，以下代码绘制了x在范围[0, 10]内的正弦函数图像：```matlabx = linspace(0, 10, 100);y = sin(x);plot(x, y);```2. 散点图散点图适用于展示两个数值变量之间的关系。
可以使用scatter函数在MATLAB中绘制散点图。
以下代码示例展示了两组数据之间的关系：```matlabx = randn(100, 1);y = 2 * x + 0.2 * randn(100, 1);scatter(x, y);```二、多维数据可视化1. 三维散点图在三维数据分析中，散点图可以展示三个数值变量之间的关系。
使用scatter3函数可以在MATLAB中绘制三维散点图。
以下示例展示了三个变量之间的关系：```matlabx = randn(100, 1);y = randn(100, 1);z = 2 * x + y + 0.2 * randn(100, 1);scatter3(x, y, z);```2. 气泡图气泡图是一种展示四维数据关系的方式，除了x、y轴上的数值，还可以利用气泡的大小来表示第三个变量。
在MATLAB中，可以使用bubblechart函数绘制气泡图。
以下代码展示了四个变量之间的关系：```matlabx = randn(100, 1);y = randn(100, 1);z = 2 * x + y + 0.2 * randn(100, 1);s = abs(randn(100, 1));bubblechart(x, y, z, s);```3. 平面等值线图平面等值线图可以展示三维数据的等值分布。
matlab中plot3的功能和用法
文章标题：深入探讨Matlab中plot3的功能和用法一、引言在Matlab中，plot3是一个非常常用且功能强大的函数，它可以在3D空间中绘制出各种图形，包括曲线、曲面和散点图等。
本文将深入探讨plot3函数的功能和用法，帮助读者更加全面、深入地了解和掌握这一重要工具。
二、plot3函数的基本用法在Matlab中，plot3函数的基本语法如下：```matlabplot3(X,Y,Z)```其中，X、Y和Z分别是要绘制的数据点的x、y、z坐标。
通过plot3函数，可以将这些数据点连接成为曲线或曲面，并在3D空间中进行可视化展示。
三、绘制3D曲线通过plot3函数，可以轻松地绘制出3D空间中的曲线。
以绘制螺旋线为例，我们可以使用以下代码：```matlabt = 0:0.1:10;x = sin(t);y = cos(t);z = t;plot3(x,y,z)```通过上述代码，即可在3D空间中绘制出一条螺旋线，令人眼前一亮。
这种绘制3D曲线的功能，为研究和展示曲线在三维空间中的特性提供了极大的便利。
四、绘制3D曲面除了绘制3D曲线，plot3函数还可以用来绘制3D曲面。
以绘制扭曲的正弦曲面为例：```matlab[X,Y] = meshgrid(-2:0.2:2, -2:0.2:2);Z = sin(sqrt(X.^2 + Y.^2));plot3(X,Y,Z)```通过上述代码，可以在3D空间中绘制出一幅扭曲的正弦曲面，展现了plot3函数在绘制3D图形方面的强大威力。
五、绘制3D散点图除了曲线和曲面，plot3函数还可以用来绘制3D散点图。
以绘制三维空间中的散点分布为例：```matlabx = rand(1,100);y = rand(1,100);z = rand(1,100);plot3(x,y,z,'o')```通过上述代码，可以在3D空间中绘制出100个随机生成的散点，并用'o'符号进行标记。
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数学建模数据可视化
0
5
10
2．坐标控制
axis函数的调用格式为：
axis([xmin xmax ymin ymax zmin zmax])
axis函数功能丰富，常用的格式还有：
axis equal：纵、横坐标轴采用等长刻度。
axis square：产生正方形坐标系(缺省为矩形)。 axis auto：使用缺省设置。 axis off：取消坐标轴。 axis on：显示坐标轴。
选定第p个区为当前活动区。在每一个绘图区
允许以不同的坐标系单独绘制图形。
例2-10 在图形窗口中，以子图形式同时绘制多根曲 线。
t=0:pi/100:2*pi; y1=sin(t);y3=sin(t+0.5);
y2=cos(t);y4=cos(t+0.5);
subplot(2,2,1); plot(t,y1) subplot(2,2,2); plot(t,y2) subplot(2,2,3); plot(t,y3) subplot(2,2,4); plot(t,y4)
22215图形的可视化编辑215图形的可视化编辑matlab在图形窗口中提供了可视化的图形编辑工具利用图形窗口菜单栏或工具栏中的有关命令可以完成对窗口中各种图形对象的编辑处理
第二单元 数据可视化
主要内容
• 二维绘图
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
90 120
0.5 60 0.4 0.3
150 0.2 0.1 180
30
0
210
330
240 270
300
在MATLAB中进行数据可视化的方法和技巧
在MATLAB中进行数据可视化的方法和技巧数据可视化是数据分析中的一个重要环节，它可以帮助我们更好地理解数据、发现数据中的规律和趋势，并且可以将复杂的数据以可视化的形式展示出来，使得人们可以更直观地理解和解释数据。
MATLAB作为一种强大的数据分析工具，提供了丰富的函数和工具箱，可以方便地进行各种类型的数据可视化。
本文将介绍一些在MATLAB中进行数据可视化的方法和技巧，帮助读者更好地利用MATLAB实现数据可视化的目标。
1. 绘制基本图形在MATLAB中，我们可以使用一些基本的函数来绘制各种图形，例如直线图、散点图、条形图等。
通过这些基本图形的组合和修改，可以绘制出更复杂的图形。
例如，我们可以使用plot函数绘制直线图，使用scatter函数绘制散点图，使用bar函数绘制条形图。
这些函数都有一些可选的参数，可以对图形进行颜色、线型、标题等方面的设置。
2. 自定义图形样式除了使用MATLAB提供的默认样式，我们还可以根据需要自定义图形的样式，使其更符合我们的需求。
MATLAB提供了一些函数和属性可以实现这一目的。
例如，我们可以使用set函数来修改图形的属性，例如修改线条的颜色、线宽、线型等。
我们还可以使用subplot函数将多个图形放在一个图中，使用legend函数添加图例，使用text函数在图中添加文字说明。
3. 多维数据可视化在处理多维数据时，我们需要进行高维数据的可视化，以便更好地理解数据的分布和特征。
MATLAB提供了一些函数和工具箱来实现多维数据的可视化。
例如，我们可以使用scatter3函数绘制三维散点图，使用mesh函数绘制三维曲面图，使用contour函数绘制等高线图。
这些函数可以帮助我们将高维数据映射到三维图形中，直观地展示数据的分布情况和特征。
4. 动态数据可视化有时我们需要展示随时间变化的数据，这就要求我们实现动态数据可视化。
MATLAB提供了一些函数和工具箱可以实现动态数据可视化。
MATLAB实用技巧精讲之三
\sigma \delta \leq
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σ δ ≤
\Sigma \Delta \geq
Σ Δ ≥
\Phi \infty \neq
Φ ∞ ≠
数学物理建模与计算机辅助设计
MATLAB绘图和数据可视化
• 二维图形绘制
– 二维图形修饰 (3)文本标注 text(x,y,'标注文本及控制字符串')
MATLAB绘图和数据可视化
• 二维图形绘制
– 二维特殊函数图的绘制
表：Matlab中常见二维特殊图形函数
函数名
说明
函数名
说明
area bar hist
polar
填充绘图 条形图 直方图
极坐标图
feather harh pie
contour
矢量图 水平条形图 饼图
等高线图
Page 20
数学物理建模与计算机辅助设计
P数据可视化
• 【例】 clf x = 0:0.1*pi:2*pi; y=sin(x); z=cos(x); plot(x,y,x,z) xlabel('x') ylabel('y') title('y=sin(x)') legend('y=sin(x)','z=cos(x)') grid on grid off gtext('sin(1)')
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数学物理建模与计算机辅助设计
MATLAB绘图和数据可视化
• 二维图形绘制
– 复杂图形的布置和修饰：图形的保持（hold on和hold off） 例： x=0:0.1*pi:2*pi; y=sin(x); z=cos(x); plot(x,y,'-*') hold on %开启 plot(x,z,'o'); plot(x,y+z,'-h') legend('sin(x)','cos(x)','sin(x)+cos(x)',0) hold off %关闭
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MATLAB绘图摘要：MATLAB 可以表达出数据的二维、三维和四维的图形。
通过对图形的线型、立面、色彩、光线、视角等属性的控制，可把数据的内在特征表现得更加细腻完善。
二维图形的绘制是MATLAB 语图形处理基础，也是在绝大多数数值计算中广泛应用的图形之一。
为了显示三维图形，MATLAB提供了各种各样的函数。
有一些函数可在三维空间中画线，而另一些可以画曲面与线格框架。
关键词：二维绘图三维绘图特殊绘图极坐标绘图柱坐标绘图球坐标绘图四维表现图引言MATLAB，即“矩阵实验室”，它具有强大的绘图功能。
语言丰富的图形表现方法，使得数学计算结果可以方便地、多样性地实现了可视化，这是其它语言所不能比拟的。
不仅能绘制几乎所有的标准图形，而且其表现形式也是丰富多样的。
matlab语言不仅具有高层绘图能力，而且还具有底层绘图能力——句柄绘图方法。
在面向对象的图形设计基础上，使得用户可以用来开发各专业的专用图形。
本文从图形出发，详尽地介绍MATLAB的绘图功能及其用法。
一、二维绘图二维图形的绘制是MATLAB语言图形处理的基础，它包括一般二维图形的绘制和特殊二维图形的绘制。
（一）、一般的二维图形的绘制1．使用plot作图【命令】plot【调用格式】plot(x) %向量绘图plot(x,y) %基本函数绘图plot(x,y,'cs') %自定义样式基本函数绘图,c 颜色,s线型plot(x,y,'cs','markersize',n) %自定义样式与大小格式plot(x1,y1,x2,y2,…) %多曲线绘图格式plot(x1,y1,'cs1',x2,y2,'cs2',…) %自定义样式多曲线绘图plot(x1,y1,'cs1',x2,y2,'cs2',…,' markersize',n)%自定义样式与大小多曲线绘图格式subplot(m,n,p) % 子图分割，m代表行;n代表列;p代表绘图序号此命令绘制不同的线型、点标和颜色的图形，其中cs为字符，可以代表不同的属性，包括线型、点标和颜色。
plot绘图函数属性参数【例】[]2,2ππ-上作sin()cos()y x x =的图形【程序代码】x=-2*pi:0.01:2*pi; y=sin(x); plot(x,y)【例】在[],ππ-上用你喜欢的颜色、样式等作出()()()()tan sin x sin tan x -的图形【程序代码】clfx=-pi:0.01:pi;y=tan(sin(x))-sin(tan(x)); plot(x,y,'b*')【例】在[],ππ-上用你喜欢的颜色、样式、大小等作出()()()()tan sin x sin tan x -的图形【程序代码】x=-2*pi:pi/100:pi; y=tan(sin(x))-sin(tan(x));plot(x,y,'-.rs','markersize',5)【例】上作sin()cos()y x x =的图形【程序代码】 clfx=-2*pi:0.01:2*pi;y=sin(x)*cos(x);plot(x,y)??? Error using ==> mtimesInner matrix dimensions must agree. 【例】[]2,2ππ-上作sin()cos()y x x =的图形【程序代码】x=-2*pi:0.01:2*pi;y=sin(x).*cos(x);plot(x,y)注意在给初等函数绘图时，当表达式里出现“*”，“/”“^”时，必须在该符号前加“.”,否则无法形成有序实数对,再如【例】[]2,2ππ-上作3sin()y x x =的图形【程序代码】x=-2*pi:0.01:2*pi;y=x.^3.*sin(x);plot(x,y)【例】 在同一窗口在[2，2*pi]之间绘制sin(x)图形和cos(x)图形【程序代码】x=0:pi/30:2*pi;y1=sin(x);y2=cos(sin(x));plot(x,y1,'+r',x,y2,'pb')【例】在同一窗口在[2，2*pi]之间绘制sin(x)图形和cos(x)图形【程序代码】x=0:pi/30:2*pi;y1=sin(x);y2=exp(x);plot(x,y1,'+r',x,y2,'pb')4、子图分割【例】在子图窗口于[0,2*pi]之间分别用你喜欢的颜色和线型绘制sin(x)，cos(x)和exp(x)图形【程序代码】x=0:pi/100:2*pi;y1=sin(x);y2=cos(x);y3=exp(x);subplot(1,3,1);plot(x,y1,'bp')subplot(1,3,2);plot(x,y2,'k*')subplot(1,3,3);plot(x,y3,'ro')MATLAB 提供了一组命令用于对图形进行标注，将标题、坐标轴标记、网格线及文字注释加注到图形上，这些函数如下： 【命令】title —— 给图形加标题 xlable —— 给x 轴加标注 ylable —— 给y 轴加标注text —— 在图形指定位置加文本标注gtext —— 用鼠标将标注放置在图形任意位置 grid on(off) —— 打开、关闭坐标网格线 legend('图例说明','图例说明')—— 添加图例 axis on(off) —— 打开、关闭坐标轴的刻度 【调用格式】legend('sin(x)','cos(x)') gtext('string')gtext({'string1';'string2';'string3';...})title('正弦和余弦曲线'); legend('正弦','余弦')xlabel('时间t'),ylabel('正弦、余弦') grid off(on) axis on (off)下面以在同一个窗口做出带有标注的正、余弦函数图像为例，结果如下图所示。
【例】在同一个窗口于[]02π，做出y1=sin(2x);y2=cos(x)的图形,并给出图例及有关标注【程序代码】clfx=0:pi/40:2*pi;y1=sin(x);y2=cos(x);plot(x,y1,'bp',x,y2,'r+');gtext({'正弦';'余弦'})title ('正弦和余弦曲线')legend ('sin(x)','cos(x)')xlabel('横坐标x'),ylabel('纵坐标y') grid onaxis on（三）、特殊的二维图形【命令】如下表【调用格式】同plot(x,y)(1).stairs命令【例】绘制阶梯曲线【程序代码】x=0:pi/20:2*pi;y=sin(x);stairs(x,y)【例】绘制极坐标绘图【程序代码】t=0:2*pi/90:2*pi;y=cos(4*t);polar(t,y)【例】y x x ππtan(sin )sin(tan )=-在[-,]上绘制的火柴杆图 【程序代码】x=-pi:pi/20:pi;y=tan(sin(x))-sin(tan(x));stem(x,y)theta=linspace(0, 2*pi, 20);z = cos(theta)+i*sin(theta); compass(z);若要产生极座标图形，可用polar：theta=linspace(0, 2*pi);r=cos(4*theta);polar(theta, r);【例】绘制直方图【程序代码】t=0:0.2:2*pi; y=cos(t); bar(t,y)【例】绘制彗星曲线图【程序代码】clft= -pi:pi/500:pi;y=tan(sin(t))-sin(tan(t)); comet(t,y)【例9】绘制区域图【程序代码】clfx=magic(6);area(x)二、三维绘图最常用的三维绘图时绘制三维曲线图、三维网格图和三维曲面图三种基本类型，相应的命令为plot3,pie3，mesh,surf.1．最基本的三维绘图MATLAB 三维绘图函数主要是plot3.plot3函数是将绘制二维图形函数plot 扩展到了三维空间，在调用格式上除了还包括第三维的信息（如Z 轴方向）之外，其他都与二维函数plot 基本相同。
【命令】plot3【调用格式】plot3(x,y,z) %x,y,z 为维数相同的向量或矩阵(即由参数方程确定的三维曲线图)plot3(x,y,z,'cs') %自定义样式三维绘图 plot3(x1,y1,z1,'cs1',x2,y2,z2,'cs2',…) %自定义样式多三维图绘制格式注:二维图形的所有基本特性对三维图形全都适用,子图和多窗口也可以用到三维图形中.一般调用plot3(x,y,y) 命令后，将在三维空间产生一条曲线，该曲线上的点的坐标分别为矢量x 、y 、z 的相应元素。
【例】绘制()sin 2cos sin 0,10cos3x t t t y tt z t π=⎧⎪=∈⎨⎪=⎩函数三维线图【程序代码】t=0:pi/80:10*pi;plot3(t.*sin(2.*t).*cos(t),sin(t),cos(3.*t),'b')【例】根据三维矩阵绘制()sin cos 0,20sin cos x t y tt z t t t π=⎧⎪=∈⎨⎪=⎩函数三维曲线图【程序代码】t=0:pi/100:20*pi;plot3(sin(t),cos(t),t.*sin(t).*cos(t))【例】利用plot3绘制一串蓝宝石项链【程序代码】t=(0:0.02:2)*pi;x=sin(t);y=cos(t);z=cos(2*t);plot3(x,y,z,'b-',x,y,z,'bd'),view([-82,58]),box on,legend(' 链 ',' 宝石')【命令】pie3【调用格式】pie3(x,y) %y为突出控制向量2、绘制向量[361829]X 的三维饼图，并要求把最大和最小两部分突出显示【程序代码】x=[3,6,9,8,2,1];y=[0,0,1,0,0,1];pie3(x,y)2．绘制三维网格图【命令】mesh【调用格式】mesh(z) % z为n×m的矩阵，x与y坐标为元素的下标mesh(x,y,z) % 画出三维网格图meshc(x,y,z) % 画出带有等高线的三维网格图meshz(x,y,z,c) % 画出带有底座线的三维网格图说明：三维网线图作图要领生成坐标值—— [X,Y]=meshgrid(x,y)Z=f(X,Y) —根据X,Y坐标找出Z的高度【例】绘制22+在[-7,7;-7,7]上的三维网线图形z x y【程序代码】x=-7:.1:7; y=x;[X,Y]=meshgrid(x,y); %meshgrid网线坐标值计算函数,[X,Y]表示坐标矩阵Z=X.^2+Y.^2; %Z表示坐标矩阵mesh(X,Y,Z) %生成三维网线图形【例】绘制22169=-x yz在[-4,4;-3,3]上的三维网线图形（马鞍面）【程序代码】x=-4:.05:4; y=-3:.05:3;[X,Y]=meshgrid(x,y); %meshgrid网线坐标值计算函数,[X,Y]表示坐标矩阵Z=(X.^2)/16-(Y.^2)/9; %Z表示坐标矩阵meshz(X,Y,Z) %生成三维网线图形【例】绘制z=在[-7,7;-7,7]上的三维网线图形【程序代码】x=-7:.1:7; y=x;[X,Y]=meshgrid(x,y);R=sqrt(X.^2+Y.^2)+eps;Z=sin(R)./R;mesh(X,Y,Z)3．绘制三维曲面图1）surf同mesh命令用法和使用格式相同，不同之处在于绘得的图形是一个彩色曲面而不是彩色网格。