MATLAB不但擅长於矩阵相关的数值运算,也适合用在各种科学目视表示(Scientific visualization)。本节将介绍基本xy平面及xyz空间的各项绘图命令,包含一维曲线及二维曲面的绘制、列印及存档。plot是绘制一维曲线的基本函数,但在使用此函数之前,我们需先定义曲线上每一点的x及y座标。下例可画出一条正弦曲线:close all; x=linspace(0, 2*pi, 100); % 100个点的x座标y=sin(x); % 对应的y座标plot(x,y);====================================================小整理:MATLAB基本绘图函数plot: x轴和y轴均为线性刻度(Linear scale)loglog: x轴和y轴均为对数刻度(Logarithmic scale)semilogx: x轴为对数刻度,y轴为线性刻度semilogy: x轴为线性刻度,y轴为对数刻度====================================================若要画出多条曲线,只需将座标对依次放入plot函数即可:plot(x, sin(x), x, cos(x));若要改变颜色,在座标对后面加上相关字串即可:plot(x, sin(x), 'c', x, cos(x), 'g');若要同时改变颜色及图线型态(Line style),也是在座标对后面加上相关字串即可:plot(x, sin(x), 'co', x, cos(x), 'g*');====================================================小整理:plot绘图函数的叁数字元 颜色 字元 图线型态y 黄色 . 点k 黑色 o 圆w 白色 x xb 蓝色 + +g 绿色 * *r 红色 - 实线c 亮青色 : 点线m 锰紫色 -. 点虚线-- 虚线 ====================================================图形完成后,我们可用axis([xmin,xmax,ymin,ymax])函数来调整图轴的范围:axis([0, 6, -1.2, 1.2]);此外,MATLAB也可对图形加上各种注解与处理:xlabel('Input Value'); % x轴注解ylabel('Function Value'); % y轴注解title('Two Trigonometric Functions'); % 图形标题legend('y = sin(x)','y = cos(x)'); % 图形注解grid on; % 显示格线我们可用subplot来同时画出数个小图形於同一个视窗之中:subplot(2,2,1); plot(x, sin(x));subplot(2,2,2); plot(x, cos(x));subplot(2,2,3); plot(x, sinh(x));subplot(2,2,4); plot(x, cosh(x));MATLAB还有其他各种二维绘图函数,以适合不同的应用,详见下表。====================================================小整理:其他各种二维绘图函数bar 长条图errorbar 图形加上误差范围fplot 较精确的函数图形polar 极座标图hist 累计图rose 极座标累计图stairs 阶梯图stem 针状图fill 实心图feather 羽毛图compass 罗盘图quiver 向量场图====================================================以下我们针对每个函数举例。当资料点数量不多时,长条图是很适合的表示方式:close all; % 关闭所有的图形视窗x=1:10;y=rand(size(x));bar(x,y);如果已知资料的误差量,就可用errorbar来表示。下例以单位标准差来做资料的误差量:x = linspace(0,2*pi,30);y = sin(x);e = std(y)*ones(size(x));errorbar(x,y,e)对於变化剧烈的函数,可用fplot来进行较精确的绘图,会对剧烈变化处进行较密集的取样,如下例:fplot('sin(1/x)', [0.02 0.2]); % [0.02 0.2]是绘图范围若要产生极座标图形,可用polar:theta=linspace(0, 2*pi);r=cos(4*theta);polar(theta, r);对於大量的资料,我们可用hist来显示资料的分 情况和统计特性。下面几个命令可用来验证randn产生的高斯乱数分 :x=randn(5000, 1); % 产生5000个 ?=0,?=1 的高斯乱数hist(x,20); % 20代表长条的个数rose和hist很接近,只不过是将资料大小视为角度,资料个数视为距离,?⒂眉昊嬷票硎荆?x=randn(1000, 1);rose(x);stairs可画出阶梯图:x=linspace(0,10,50);y=sin(x).*exp(-x/3);stairs(x,y);stems可产生针状图,常被用来绘制数位讯号:x=linspace(0,10,50);y=sin(x).*exp(-x/3);stem(x,y);
stairs将资料点视为多边行顶点,并将此多边行涂上颜色:x=linspace(0,10,50);y=sin(x).*exp(-x/3);fill(x,y,'b'); % 'b'为蓝色feather将每一个资料点视复数,并以箭号画出:theta=linspace(0, 2*pi, 20);z = cos(theta)+i*sin(theta);feather(z);compass和feather很接近,只是每个箭号的起点都在圆点:theta=linspace(0, 2*pi, 20);z = cos(theta)+i*sin(theta);compass(z);3.基本XYZ立体绘图命令在科学目视表示(Scientific visualization)中,三度空间的立体图是一个非常重要的技巧。本章将介绍MATLAB基本XYZ三度空间的各项绘图命令。mesh和plot是三度空间立体绘图的基本命令,mesh可画出立体网状图,plot则可画出立体曲面图,两者产生的图形都会依高度而有不同颜色。下列命令可画出由函数 形成的立体网状图:x=linspace(-2, 2, 25); % 在x轴上取25点y=linspace(-2, 2, 25); % 在y轴上取25点[xx,yy]=meshgrid(x, y); % xx和yy都是21x21的矩阵zz=xx.*exp(-xx.^2-yy.^2); % 计算函数值,zz也是21x21的矩阵mesh(xx, yy, zz); % 画出立体网状图surf和mesh的用法类似:x=linspace(-2, 2, 25); % 在x轴上取25点y=linspace(-2, 2, 25); % 在y轴上取25点[xx,yy]=meshgrid(x, y); % xx和yy都是21x21的矩阵zz=xx.*exp(-xx.^2-yy.^2); % 计算函数值,zz也是21x21的矩阵surf(xx, yy, zz); % 画出立体曲面图为了方便测试立体绘图,MATLAB提供了一个peaks函数,可产生一个凹凸有致的曲面,包含了三个局部极大点及三个局部极小点,其方程式为:要画出此函数的最快方法即是直接键入peaks:peaksz = 3*(1-x).^2.*exp(-(x.^2) - (y+1).^2) ...- 10*(x/5 - x.^3 - y.^5).*exp(-x.^2-y.^2) ...- 1/3*exp(-(x+1).^2 - y.^2)我们亦可对peaks函数取点,再以各种不同方法进行绘图。meshz可将曲面加上围裙:[x,y,z]=peaks;meshz(x,y,z);axis([-inf inf -inf inf -inf inf]);waterfall可在x方向或y方向产生水流效果:[x,y,z]=peaks;waterfall(x,y,z);axis([-inf inf -inf inf -inf inf]);下列命令产生在y方向的水流效果:[x,y,z]=peaks;waterfall(x',y',z');axis([-inf inf -inf inf -inf inf]);meshc同时画出网状图与等高线:[x,y,z]=peaks;meshc(x,y,z);axis([-inf inf -inf inf -inf inf]);surfc同时画出曲面图与等高线:[x,y,z]=peaks;surfc(x,y,z);axis([-inf inf -inf inf -inf inf]);contour3画出曲面在三度空间中的等高线:contour3(peaks, 20);axis([-inf inf -inf inf -inf inf]);contour画出曲面等高线在XY平面的投影:contour(peaks, 20);plot3可画出三度空间中的曲线:t=linspace(0,20*pi, 501);plot3(t.*sin(t), t.*cos(t), t);亦可同时画出两条三度空间中的曲线:t=linspace(0, 10*pi, 501);plot3(t.*sin(t), t.*cos(t), t, t.*sin(t), t.*cos(t), -t);
【matlab】 绘图 plot 颜色 线形 二维 三维
最新推荐文章于 2023-02-16 20:26:41 发布