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MATLAB绘图总结

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发表于 2021-3-2 17:57 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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本帖最后由 haidaowang 于 2021-3-2 17:58 编辑 . {6 ]& }+ h1 l  I- R) y+ v2 b* n

( `+ {  i" c, a3 ?* D) {目录
" O( c, i9 v+ [. n; R
  • 一些常用的MATLAB绘图方法
  • 二维图像绘制
    # }9 }6 [5 n' h9 ^% J$ W
             plot和fplot
$ D* i, D, b1 g4 S9 ~! D             对数坐标图/ W& D' p  j% K' @4 ^
             极坐标图8 G6 F: n3 b) ]8 Y" |9 e
             条形图
3 Y/ D" G! @% G1 n2 D             直方图
; i$ j' ]! S. F$ x8 `             面积图
- a1 j0 [, c& v# h" ^- p2 B( Y             散点图
  Z( P( x5 O% c7 H  T; N/ q" ?             矢量图
8 e/ \$ _3 B1 \) I- D3 {. [             双坐标轴9 t% M  [7 N8 q5 b/ B
  • 三维作图
    & E9 o- k8 @1 e: y7 R
             三维曲面( O0 G) G: v% d# V: o! a' ^
             热力图
( j. I! y1 h, q# x, y8 e9 M# \, L
  • 图形修饰0 l) |, A  l: P$ n
             基本绘图指令( L7 |6 B  g. L" _, m: L: s+ x8 M
             图形标注
7 H7 v) J, x) ?! L             图形窗口处理
. X/ ~5 i0 H% w0 _9 ^  I             色彩处理
* A+ D) E  J3 D
  • 总结. z' x# b  r% N7 d1 l0 Z5 ^+ Y
9 f* R" }2 y% U0 L

( b. q: U7 \0 y/ I/ J4 {& C  x! s0 P8 m一些常用的MATLAB绘图方法
) _. }5 `9 }' a' O5 `总结一下一些常用的MATLAB的绘图函数和参数设置,增强结果的可视化程度。+ k: J& }9 w: ]4 t! G1 l

- `; R0 ~+ @/ T+ D; J! b( o& E4 m6 C: R! \( P
二维图像绘制
/ X, Q3 V5 F) C$ }" i5 V0 u, L0 v  e0 n& X$ c. |) ?
二维图像是在不同的平面坐标上将数据点连接起来的平面图像。常用的平面坐标有,直角坐标、极坐标、对数坐标等,MATLAB有很多常用的指令来绘制不同的二维图像。
9 F0 H) d3 b- ]$ e5 m: [
. k0 t1 K' V9 g. a! I) Q/ r% @9 E: y) f* G1 a1 {( G
plot和fplot
- Z+ F! J9 X, L9 p$ b4 _: z0 l+ i8 O1 [7 k3 J6 @/ f
MATLAB中最常用的两个二维函数绘制函数plot()和fplot()( M% G; Y5 ^* ?6 i0 Q
6 w8 |3 I4 \7 V3 J/ q+ G! Y6 X
plot - 二维线图
6 G! x. ]+ a2 f  y此 MATLAB 函数 创建 Y 中数据对 X 中对应值的二维线图。 如果 X 和 Y 都是向量,则它们的长度必须相同。plot 函数绘制 Y 对 X 的图。- X  c5 M: v2 e7 y, e& J& p
如果 X 和 Y 均为矩阵,则它们的大小必须相同。plot 函数绘制 Y 的列对 X 的列的图。# N, t' q* g% f( X+ Z& g( Y9 g
如果 X 或 Y中的一个是向量而另一个是矩阵,则矩阵的各维中必须有一维与向量的长度相等.: Q. p& L. B+ E2 A
如果矩阵的行数等于向量长度,则 plot函数绘制矩阵中的每一列对向量的图。8 r* k1 k. N% n9 S: i/ Y  I8 A
如果矩阵的列数等于向量长度,则该函数绘制矩阵中的每一行对向量的图。如果矩阵为方阵,则该函数绘制每一列对向量的图。 如果 X 或Y 之一为标量,而另一个为标量或向量,则 plot 函数会绘制离散点。但是,要查看这些点,您必须指定标记符号,例如 plot(X,Y,‘o’)。) L; r% p6 f% n  X  v; o
0 X# N: Q4 \5 t1 V8 \

' u- T( q9 a3 R3 x" n' _0 Bfplot - 绘制表达式或函数
' [$ S% Q! s% N1 z- ?; o9 }) @& E; m此 MATLAB 函数 在默认区间 [-5 5](对于 x)绘制由函数 y = f(x) 定义的曲线。4 j: u$ e( Z, `: S5 H9 o
0 L6 p& p2 p; g3 x
" Z$ ?) F. x% |5 `+ {
例:绘制 y = 2 x ⋅ sin ⁡ ( x ) y = 2x·\sin(x) y=2x⋅sin(x)的函数图像,MATLAB程序如下:
: _! Z6 V3 |( \' c) c$ c3 c8 h0 i
. x8 w  i  y  r# A1 T
  • x=[-5:0.01:5];
  • y=2*x.*sin(x);
  • a=plot(x,y)%绘制函数并获得其句柄; R& |1 H+ y  o4 I% L

  R1 I; v2 `& k
1 a" P- X0 ~; |: _' Q% |& ]" Q
  • x=[-5:0.01:5];
  • y=@(x) 2*x.*sin(x);
  • fplot(y)
    : J$ i" }& Z8 @, ~
, t. I6 @- T# L+ D

& j7 N: i/ P/ F: P5 N) y- |2 J结果如下:
' n) C$ S+ J' ^. e6 z( q3 ] 0 x* [* `. \9 i* E

9 a  i( W+ I+ F( w0 L1 k, |上述只是plot()和fplot() 的简单使用。为使绘制出的图像更具有自明性,我们还需要对图像进行调整。
3 p& w% I1 \* L# r& P& P/ u  y' M& t+ f
  • hold on %保持图像
  • grid on %增加网格
  • xlabel('x'); %x轴
  • ylabel('y'); %y轴
  • title('y=2xsin(x)'); %标题
  • legend('y=2xsin(x)'); %图例
  • a.Color='r'; %曲线颜色设置
    & t; f: l3 Q6 u, n) S
5 |. s  _/ A+ k0 X' n" O) ~* A
  t2 n: t4 H6 h7 \$ h0 c
结果如下:
* e$ Y. Q# w( Q& T " B  P) J% S* ?( z1 X" ?3 ?

; u# ~% H+ C" ~$ F4 r% F" B
$ H2 p; l. j$ v  }可见图像的自明性有很大提升,此外下表列出了曲线线性、颜色、数据点等参数属性
: f, c" }: b; `8 ]' D0 d* A
1 {% S* P0 t0 J+ a( Y  M " K/ m" C" j: Z; }

; j! Y; V& Q" W0 ?4 F  W; v5 j8 h
' V. l- a3 ]/ o$ W: m对数坐标图  X+ n" O+ o, ^3 T2 z7 @

# {0 e( o$ {7 y8 X
  • semilogx(x1,y1,'参数',x2,y2,'参数'...)
  • semilogy(x1,y1,'参数,x2,y2','参数'...)
  • loglog(x1,y1,'参数',x2,y2,'参数'...)
    5 c, i2 F7 Y0 _3 e* F) s# s

) N; d6 V* w* b% q" l( nsemilogx 函数x轴为对数刻度,y轴为线性刻度;semilofy 函数 x轴为线性刻度;loglog函数x轴,y轴均为对数刻度。
8 `: g6 A" T) @$ q9 P. }
$ ]. b5 o; ~: v' S
: C4 L( y8 [4 |" P+ }: {极坐标图
0 p0 |4 Y8 f  O  A. ~3 g: y( {1 M4 ~, B
  • polar(theta,rho,'参数')
    3 E. L$ q% {7 [5 L3 E

4 x7 _' c, [. Y4 x/ }6 ~! U! R3 R% V; o8 n/ k/ u8 T

- @$ I# D2 _5 a' t- T: Etheta为极角,rho为极径,参数内容与plot相同。
9 Z/ I3 b* e; G6 ?$ E, b% C3 D0 L) W4 I" t3 B# m! L- W, E

2 J8 W: A# s" f3 h8 t: r) A8 C. h% |8 G
条形图" w) |) `2 G$ F0 L/ F( e

* x/ \" ^9 r5 e  ?
  • bar(y,style)
  • bar(x,y,style)% {6 ?6 _# t7 m& ?+ }% v
  p# y6 s$ B; r
此 MATLAB 函数 创建一个条形图,y 中的每个元素对应一个条形。如果 y 是 m×n 矩阵,则 bar 创建每组包含 n 个条形的 m 个组。% }! k" U! {; `5 b$ r4 y. p
style 用于指定分组排列模式,模式有grouped(簇状分组)和stacked(堆积分组)两种。
- H/ E! I1 j# a
3 _3 D  P. f# `# ?& p/ e: v1 M2 j- C: b2 p2 D- s9 w4 x% P
2 N) c, c% D1 S) u0 ~* ?3 Q5 G
  • x = [2018,2019,2020];
  • y = [10,20,30,40,50;10,20,30,40,50;10,20,30,40,50];
  • subplot(1,2,1);%图形窗口分隔,下文会讲解其使用
  • bar(x,y,'grouped')
  • subplot(1,2,2);
  • bar(x,y,'stacked')
    . x  R" W2 t; u/ x( G8 I

' S' _# k4 M7 }9 A3 u- Y4 p
% C1 A  X5 I, ?3 I1 V. O* d( o) L结果如下:
; Q' I6 {' _  b& o, w) P
1 ]6 s  K. N. C& g* n9 ~/ |* {. I: j) W
/ ^$ E+ I' G" w7 s6 x
直方图1 S: }1 k, P; e" j  o$ x
  N& Q- d7 H: w' Z6 H) T
  • hist(y)
  • hist(y,x)$ N5 L5 w1 W/ O: x. I' t; ^& R$ ^
! Y8 s4 Y+ d9 |6 q2 ?. T

1 }  S- @; `3 G( K0 {( J其中,y是要统计的数据,x用于指定区间的划分方式。若x是标量,则统计区间均分成x个小区间;若x是向量,则向量x中的每一个数指定分组中心值,元素的个数为数据分组数。x缺省时,默认按10个等分区间进行统计。
6 E; s+ s, b) N% I' E3 a
5 X6 g; Y) l( o% ?" I+ k
  • rose(theta[],x)
    ; @4 V; b+ f* V  F
* Y- E2 z* z! l6 o4 V
8 s' d0 c( ^7 J# y1 X" O  [
其中,参数theta用于确定每一区间与原点的角度,选项x用于指定区间的划分方式。
4 r% J5 x8 i2 E% K
8 `$ L% S8 j( {
/ _- }7 L4 \8 w! @7 m7 ]! }0 N面积图" a& U; W# W/ |9 ?: r" S# F* ]

5 N* A- B% K8 ~2 }1 p( }5 B" k
  • score = [10,25,3,18,41];
  • ex = [0,0,0,0,1];%1的位置对应的那块原理圆心
  • pie(score,ex);& |  Z/ b. h) A* i% x

6 ^. P4 n1 X( |( }) M$ w7 }! z" H2 z" {& ^( t
结果如下:
: k# T' B5 E4 G/ J8 D
- Q" o1 D# C$ X( g# B4 `1 m
- z  q# D! ~8 R6 o6 y1 g
0 @! }3 b# G3 z: f4 Mpie(X,explode,labels)" R+ `8 A7 u1 h) t3 E. L
此 MATLAB 函数使用 X 中的数据绘制饼图。饼图的每个扇区代表 X 中的一个元素。, ~. w0 |$ T4 x* ?/ E  c
7 V! ?0 y/ `, p- u
7 d+ m' J2 Y$ M+ s1 a
散点图
7 E6 d& `2 l  X* k+ k5 C4 N  ~# K" I1 o) v1 ~
scatter(x,y,sz,‘filled’)
5 ^' U. S6 \( v# `7 d此 MATLAB 函数 在向量 x 和 y 指定的位置创建一个包含圆形的散点图。该类型的图形也称为气泡图。6 I( ~$ D9 m$ D. [6 u' g' {

' t! R& \: w, x. y6 \, X: m; T. _' B  T; o+ S5 Z1 x
sz用于指定线性、颜色、数据点标记。‘filled’用于指定数据点填充,若省略则默认是空心点。
7 |& S/ n; d6 W" q- V% S' c例:画一个爱心,组成爱心的点是五角星
. y0 U/ s+ {/ Y* C+ b* z1 l- J, n5 [4 ?2 t& V+ P( {# @
  • t = 0:pi/50:2*pi;
  • x = 16*sin(t).^3;
  • y = 13*cos(t)-5*cos(2*t)-2*cos(3*t)-cos(4*t);
  • scatter(x,y,'rp','filled');* A. v! v! X2 D& e- w0 Q

% a5 G: ]( C) F& [1 w  X+ O3 p结果如下:# b# D. F" J, l5 t$ ?2 y

& g2 s9 |/ T% L. [2 M
8 U# m+ F; h5 A. _& E# }2 k% @$ n. ^: [  \' `6 M8 O4 |/ R2 q
矢量图
& R3 {' ]- j7 f
! y+ |' o$ P3 S0 B; y; Mquiver - 箭头图或速度图
7 U% i" R4 _& \0 ?$ Nquiver(x,y,u,v,LineSpec,‘filled’)
' `. F6 W/ P2 b4 F- b* S+ g. J9 [此 MATLAB 函数 在 x 和 y 中每个对应元素对组所指定的坐标处将向量绘制为箭头。矩阵 x、y、u 和 v必须大小相同并包含对应的位置和速度分量。但是,如下节所述,x 和 y还可以是向量。默认情况下,箭头缩放到刚好不重叠,但您可以根据需要将箭头缩放的长一些或短一些。
) q' f% j8 I% @
2 Z% I4 w! I9 _! y) |. J1 W* V( `. u% m9 d
[x,y]为起点坐标,[u,v]为重点坐标。LinSpec设置线性、颜色。
) F; T* D$ O+ t6 ^' X7 I例:) `2 `0 q" _  Q4 x5 a; M

" b8 x+ l. i% N* S# v( e
  • %已知向量A、B,求A+B,并用矢量图表示。
  • A = [4,5]; B = [-10,0]; C = A+B;
  • hold on
  • quiver(0,0,A(1),A(2),'-b');
  • quiver(0,0,B(1),B(2),'--black');
  • quiver(0,0,C(1),C(2),'-.g');
  • text(A(1),A(2),'A');text(B(1),B(2),'B');text(C(1),C(2),'C');
  • axis([-12,6,-1,6]);
  • grid on
    " X6 \: X( b3 W$ I) l0 a
4 o9 m9 \3 q0 E7 b5 ^# H
结果如下:  s7 @6 `7 q# h" R; w' v4 y& A7 T
( Q$ N6 H% q' i, y$ p) y" ?4 E
+ z  }  {! u* `* ~1 w; {9 `7 A

+ l/ }" g8 _, h- p5 b' y7 {* |( A- c, _% b6 X3 N
双坐标轴0 p" Y' @4 k2 T

5 P9 Y( N7 g, o" C" [8 uplotyy - 创建具有两个 y 轴的图形
7 e9 s; T! ]1 h- r此 MATLAB 函数 绘制 Y1 对 X1 的图,在左侧显示 y 轴标签,并同时绘制 Y2 对 X2 的图,在右侧显示 y 轴标签。
9 _2 a$ }1 @# r; R. g6 {; J' j, Vplotyy(X1,Y1,X2,Y2,‘function1’,‘function2’)& o; C$ _; V6 x( W" K! h: `' @

# u. M) f' q5 X/ Y$ J6 A$ p8 l例:
9 @' {3 i) M, \: ^( M7 x+ p# \$ y; W3 W- U! w3 G5 g3 ~5 j  C- W  n
  • clear;clc;
  • x        =         [0:0.01:20];
  • y1        =        200*exp(-0.05*x).*sin(x);
  • y2        =        0.8*exp(-0.5*x).*sin(10*x);
  • plotyy(x,y1,x,y2);
  • legend('y1=200*exp(-0.05*x).*sin(x)','y2=0.8*exp(-0.5*x).*sin(10*x)');
    ' h* M& C4 z% A' t/ O- y$ {
' f' {1 j+ e  f* U' E6 q* j
结果如下:
! j' k) X6 I) z2 g, x
: |1 r4 d3 y9 ?/ |# l
1 W' R: [7 H5 }8 p4 V- V" Y. q5 t* F  k  C" c
三维作图
8 Y  k2 i6 e: u$ U; j8 d: l: u6 R( c
$ A- f9 B7 V, }, R' O上文讲到了许多常用的二维图像绘制的函数和方法。下面我们将介绍一些常用的MATLAB三维图像绘制函数。1 b' n" x( K8 n' ]" U

0 S# ~$ n" v& v" ]! W3 O## plot3和fplot3 >plot3 - 三维点或线图 >plot3(X1,Y1,Z1,LineSpec1,...,Xn,Yn,Zn,LineSpecn) >此 MATLAB 函数 绘制三维空间中的坐标。 要绘制由线段连接的一组坐标,请将 X、Y、Z 指定为相同长度的向量。 要在同一组坐标轴上绘制多组坐标,请将X、Y 或 Z 中的至少一个指定为矩阵,其他指定为向量。
" k, C6 u/ k1 I例:绘制空间螺旋线图像,其参数方程为
9 n2 r/ h+ \3 ^) I2 _+ r2 Sx = sin ⁡ ( t ) + t cos ⁡ ( t ) ; y = cos ⁡ ( t ) − t sin ⁡ ( t ) ; z = t ; x=\sin(t)+t\cos(t);y=\cos(t)-t\sin(t);z=t; x=sin(t)+tcos(t);y=cos(t)−tsin(t);z=t;3 E9 y& @9 ?+ Z7 ]/ C( f( j9 F

& K4 f* [9 |/ q% V4 ^
  • t = [0:0.1:10*pi];
  • x = sin(t)+t.*cos(t);
  • y = cos(t)-t.*sin(t);
  • z = t;
  • plot3(x,y,z);
    $ k! @9 @5 T8 i$ ?. L% ^
4 h% p) R* G7 V. c8 a
结果如下:, t4 l$ S8 F, ^, I

+ i  Y9 W* \/ [! x3 Q. q' D6 r3 m
; r1 _* C6 U% g  |8 m
' t' _7 z* x% v8 E; @
( m. F- o9 _% n+ p( I5 ?: W+ g其使用与plot很想,也可以使用plot的参数改变空间曲线的线性、颜色、点标识。同时为增加图像的自明性,也可以对图像加上轴标签,标题,图例等。
+ c3 Z% j: U! z' i4 I! Y, X! l& ~5 [6 G
: k" V7 y8 g+ M( d$ p
fplot3 - 三维参数化曲线绘图函数4 d; Q( ^- j2 ?) f: B3 v, d  A% |; v
fplot3(funx,funy,funz,tinterval,LineSpec)
# l7 i$ _4 C' B- f$ w7 I此 MATLAB 函数 在默认区间 [-5,5](对于 t)绘制由 x = funx(t)、y = funy(t) 和 z = funz(t)定义的参数化曲线。
$ C5 @3 _1 M! _& Z6 H1 o- O3 o  X; W* T$ t* c0 A$ {3 k
+ k  R% F7 N# J$ W0 [3 P
其使用与fplot基本一致。( ]6 G* M+ ]' {1 C% s

4 j$ P7 M/ H- @' K1 s5 E& Z$ p" l- A6 K) c" O2 p
三维曲面
* L2 U9 c' {: L: D* Q; U4 f% W2 S0 ^) e! e$ R
绘制三维曲面的一些函数
  \( i0 P0 F( z7 [1 A& n" I
- b/ v5 g2 n9 X3 B/ f) ~4 `
  • mesh(x,y,z,c)
  • suRF(x,y,z,c)
  • mesh(z,c)
  • surf(z,c)/ Q' Z- c6 g1 x# Z/ y2 `9 k1 H
/ b: n- c" [4 Y0 b0 ~1 _
6 A7 }2 V- f' E
各参数的意义:x,y是网格坐标矩阵,z是网格点上的高度矩阵,c用于指定不同高度下的曲面颜色,c省略时,颜色设定为正比于图形的高度。
9 c! M0 B# b3 }8 i/ W( h1 G此外还有一些其他的绘制三维图像的函数4 j, g* {) t  q! d  P

' I) a! y: o! a  G& v' H* u1 E! `带等高线的三维网格曲面函数meshc
. B+ I2 ?1 I7 S& v带底座的三维网格曲面函数meshz
' ^& w' t" }3 E8 |具有等高线的曲面函数surfc
+ m0 ^5 `% `! o. X具有光照效果的曲面函数surfl
1 n* Z" I$ Z5 d% N2 P  i- s# V$ U
1 C9 H& _6 q" p( A
5 B; O$ `; v) Y! [8 }' J" {热力图
4 U3 ^: Q7 [+ E+ a  Q1 [+ m  V- I" ]2 A- `( g  W% t
heatmap - 创建热图 h = heatmap(tbl,xvar,yvar,‘ColorVariable’,cvar) 此
1 |* n. b+ f+ T* X- ]0 M% MMATLAB 函数 基于表 tbl 创建一个热图,并返回 HeatmapChart 对象。xvar 输入参数指示沿 x
! K; r6 Z# j0 a; G轴显示的表变量。yvar输入参数指示沿 y 轴显示的表变量。默认颜色基于计数聚合,这种方法计算每对 x 和 y* L0 L3 h9 B8 _: L5 d& ^
值一起出现在表中的总次数。可使用 h在创建热图之后对其进行修改。有关属性列表,请参阅 HeatmapChart 属性。$ g  c/ t6 x  c7 r

1 l4 A" z8 C# n; F2 d6 b3 u$ r  [5 a" [. ^
图形修饰: q4 x/ U* B. G" ]" N/ X
6 Y5 O+ }2 R7 G0 e# g2 i: n  j0 W
基本绘图指令
( J; q: \. i0 [. Z: Y# a8 |8 o! o/ C" @9 g
  W4 g& [) _% `' D) @4 W1 X
7 u4 ?4 K, R& _: J

8 V. y2 h& X5 ~5 Z综上介绍了一些常用的MATLAB作图函数。此外我将介绍另外一种更方便的作图方法,这样你在忘记这些函数的时候,也可以做出需要的结果图像。
! [# |# I, ?/ V  b  j+ ?- |
) Z4 u6 h4 _! }* E- U- N在MATLAB界面的“工作区”,找到你要绘制图像的变量,双击进入“变量”界面,全部选中后,点击界面上面的“绘图”这里有MATLAB所有的绘图函数,点击即可绘制对应图像。是不是简单呢1 S1 z; h9 R. b

5 A7 o( ^6 N* M6 s* K4 s
) X9 E, O" }& }% d9 ^1 S3 e6 T; D' k' o  u* I) c
2 o, m8 |- E0 z, ~
笔者的MATLAB版本为R2020a,上述办法并不一定适用于读者的MATLAB。可能需要自己去寻找变量界面。
* p) E; @. @' J  D) d7 E6 S$ \
' Q: D4 N" N+ K. Y) A  F; K) I( _: u& [3 B' s
图形标注4 j; W2 o5 f( C* U! C: R6 p& N

- {  j, C6 i( L$ w6 r- t4 D5 K0 S
  • title(图形标题)
  • xlabel(x轴说明)
  • ylabel(y轴说明)
  • text(x,y,文本说明)
  • legend(图1,图2,...,参数...)0 a8 |+ E( q+ x. M) W- b. o
+ s! x! \! l" F& p
在plot函数介绍部分已经介绍了这些标注方法的使用。, M& \, S% M$ E" G0 }1 C

/ A( r4 G3 i" E( D$ T: r  a; k6 w6 ?- A0 V4 o3 ?( z

: e0 m" T# C9 F3 H) N图形窗口处理
( e/ ~+ P" g- ?  `4 S+ D0 V0 b0 e) x. h
窗口分隔
; S* I0 n2 \3 f* W* _% w. Z& x) L; m- d' t# @* x3 f5 ?
subplot - 在平铺位置创建坐标区1 ]) r# P% \. \, K' L9 Z! j3 Q
subplot(m,n,p)+ f2 l) Y) e4 m* L8 K; j% w
此 MATLAB 函数 将当前图窗划分为 m×n 网格,并在 p 指定的位置创建坐标区。2 L1 K+ p: A+ L: R  l) a& o
MATLAB按行号对子图位置进行编号。第一个子图是第一行的第一列,第二个子图是第一行的第二列,依此类推。如果指定的位置已存在坐标区,则此命令会将该坐标区设为当前坐标区。
! B% e% s6 C4 B# `% t: o' K  d6 i+ k
# K2 [& {1 y7 O

, M( a: K; R* ?& N! D4 _窗口视角
: `2 g; n7 e" L" g9 S! C5 J; x
  • 方位角:视点与原点连线在xy平面上的投影与y轴负方向形成的角度,正值表示逆时针,负值表示顺时针。* K8 {0 W4 k+ ~2 F
3 @$ C- W7 e" S. x3 }
  • 仰角:视点与原点连线与xy平面的夹角,正值表示视点在xy平面上方,负值表示视点在xy平面下方。$ s* i9 B8 H- h

  q& n/ B; @1 j
+ X' ?  m! d# G5 D
' f. g( ~, i( M* ~6 v) T" o, ^' n; u4 n
view - 照相机视线9 i8 Z( a! P3 l0 Z( C, U
view(az,el)& D# q& c( H( ?0 M7 _; \* @
此 MATLAB 函数 为当前坐标区设置照相机视线的方位角和仰角。
, y4 \, v* q  Z其中az为方向角,el为仰角。系统默认的视点方向角为-37.5°,仰角为30°
# O5 D5 K$ b$ k4 f
$ y0 s8 {4 c) F0 h/ r# C$ ?6 k2 l2 a% m3 t0 G% q- Z! c
  ]: X0 w% U4 W5 @7 \
色彩处理
' x! w* ^! i5 ?% }& p( m4 x6 s& O  A  A/ X! W
  • Colormap
    0 f8 b3 h/ |  j4 O2 v. C
创建色图矩阵9 g  ?6 t' U) J* x; a
6 t8 S/ |; m: k3 n; M& K
  • camp=colormap(parula(5));
    - H, ~% @! _* o4 B

7 P. j1 A3 G( y* w2 G( o
7 e' j6 M& H1 `% Z: v9 Q8 Nparula是内置的色图种类之一。MATLAB所有内置色图如下:  v, d& w/ z0 g

, D' K3 H( R! P: @  n
, m# m) N6 U- \" i* Y6 s
! T0 ]" C+ q  B' f
8 T( |1 P9 P0 K+ }# f指定当前图形使用的色图
4 _1 S. n: W3 w" r: |  j
4 Y$ C0 H( T  ^1 b- {# a7 u4 P7 ]- |. u( x4 d! f3 M' x
  •         %以peaks为例,先渲染图形,后紧跟色图种类即可
  •         surf(peaks);
  •         colormap cool
  •         colorbar%显示颜色条
    - t3 ]4 b5 T( h- u% R: O* G2 `: D* Q

! B) l, ]7 k% [  Q5 {' M. |% u
9 m8 ?8 x" I; j' \% S结果如下:
% U; R; {; k. g  {$ F* O0 m1 x8 L; Z/ x7 n
: `2 K: d: f' [: s# A

2 ^: B; w9 E* b" Z! Y) {' S  g# x( N* S
" J# T% G* u9 Z$ s3 ]
  • 用shading函数改变染色方式
    # o, o, \0 Z( e9 o( S
5 P0 h! S/ K- f/ q  P- V
shading - 设置颜色着色属性8 U# [& ~8 A0 V) i0 b
此 MATLAB 函数 每个网格线段和面具有恒定颜色,该颜色由该线段的端点或该面的角边处具有最小索引的颜色值确定。
6 i2 [4 U- a. w3 j- v/ j8 ishading flat —网格片和网格线都是对应颜色  x! a" s& f0 X. ^
shading faceted —网格片是对应颜色,网格线是黑色) R1 ^% M- {) {. y9 V# b( y- t
shading interp —网格片内采用颜色插值
" @) I, G0 B# W0 e, g! T7 c+ f6 H! v: |, p- }3 x
& A8 P. s8 h5 J
例:对同一色图用不同的染色方式
- A9 [" L5 G+ e0 d; g
% l; g# u: ?2 G8 O) U% g* f
  • [x,y] = meshgrid(-5:1:5,-5:1:5);
  • z = x.^2 + y.^2 - 10*cos(2*pi*x) - 10*cos(2*pi*y) + 20;
  • colormap(cool)
  • subplot(1,3,1)
  • surf(x,y,z);
  • shading flat
  • subplot(1,3,2)
  • surf(x,y,z);
  • shading interp
  • subplot(1,3,3)
  • surf(x,y,z)
    & b7 r: J5 |# `6 s& c% j- M7 y  s5 \: O

+ O8 P: n1 g3 D结果如下:
$ X/ m* m( Y: f7 n1 M
8 }4 R4 _+ S' G1 s. {
9 l- I) {5 T, Y! z! p; T6 f) V2 R2 {* @2 q6 ^" ~

3 c! P4 h( H! i$ v- e. ^7 S8 F# `/ `+ l总结* R$ V# S/ S2 b/ s1 w
" n8 N% s4 j. N$ d
全文讲到了许多MATLAB绘图的常用函数以及图像修饰方法,希望对各位有所帮助。
8 G! X3 }4 V# l) g此外如果忘记了这些函数,也可以在生成初始图像时在figure窗口的插入部分对图像进行标注。或打开属性检查器,进行更详细的属性设置和图像标注。希望大家能多研究这个属性检查器对修改图形有非常大的帮助。" I. K# F" P! ^* S4 H
( W/ O( o5 {" G9 k9 S
) ?' b5 k: d! \9 g! O

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发表于 2021-3-2 18:35 | 只看该作者
MATLAB绘图总结
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