Matlab 特殊图形和高维可视化

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2009-10-20 01:06

7.4 特殊图形和高维可视化

7.4.1 特殊图形指令例示

7.4.1.1 面域图area

【* 例7.4.1 .1-1 】面域图指令area 。该指令的特点是:在图上绘制多条曲线时,每条曲线(除第一条外)都是把“前”条曲线作基线,再取值绘制而成。因此,该指令所画的图形,能醒目地反映各因素对最终结果的贡献份额。注意:( 1 )area 的第一输入宗量是单调变化的自变量。第二输入宗量是“各因素”的函数值矩阵,且每个“因素”的数据取列向量形式排放。第三输入宗量是绘图的基准线值,只能取标量。当基准值为0 (即以x 轴为基准线)时,第三输入宗量可以缺省。(2 )本例第<4> 条指令书写格式x' , Y' ,强调沿列方向画各条曲线的事实。

clf;x=-2:2 % 注意:自变量要单调变化

Y=[3,5,2,4,1;3,4,5,2,1;5,4,3,2,5] % 各因素的相对贡献份额

Cum_Sum=cumsum(Y) % 各曲线在图上的绝对坐标

area(x',Y',0) %<4>

legend(' 因素A',' 因素B',' 因素C'),grid on,colormap(spring)

x =

-2 -1 0 1 2

Y =

3 5 2

4 1

3 4 5 2 1

5 4 3 2 5

Cum_Sum =

3 5 2

4 1

6 9

7 6 2

11 13 10 8 7

图 7.4.1 .1-1 面域图表现各分量的贡献

7.4.1.2 各种直方图bar, barh, bar3, bar3h

【 * 例 7.4.1 .2-1 】二维直方图有两种图型:垂直直方图和水平直方图。而每种图型又有两种表现模式:累计式:分组式。本例选其两种加以表现。

x=-2:2; % 注意:自变量要单调变化

Y=[3,5,2,4,1;3,4,5,2,1;5,4,3,2,5]; % 各因素的相对贡献份额

subplot(1,2,1),bar(x',Y','stacked') % “累计式”直方图

xlabel('x'),ylabel('\Sigma y'),colormap(cool)% 控制直方图的用色legend(' 因素 A',' 因素 B',' 因素 C')

subplot(1,2,2),barh(x',Y','grouped') % “分组式”水平直方图

xlabel('y'),ylabel('x')

图 7.4.1 .2-1 二维直方图

clf;x=-2:2; % 注意:自变量要单调变化

Y=[3,5,2,4,1;3,4,5,2,1;5,4,3,2,5]; % 各因素的相对贡献份额

subplot(1,2,1),bar3(x',Y',1) % “队列式”直方图

xlabel(' 因素 ABC'),ylabel('x'),zlabel('y')

colormap(summer) % 控制直方图的用色

subplot(1,2,2),bar3h(x',Y','grouped') % “分组式”水平直方图

ylabel('y'),zlabel('x')

图 7.4.1 .2-2 三维直方图

7.4.1.3 饼图pie, pie3

【 * 例 7.4.1 .3-1 】饼图指令pie , pie3 用来表示各元素占总和的百分数。该指令第二输入宗量为与第一宗量同长的 0-1 向量, 1 使对应扇块突出。

a=[1,1.6,1.2,0.8,2.1];

subplot(1,2,1),pie(a,[1 0 1 0 0]),legend({'1','2','3','4','5'}) subplot(1,2,2),pie3(a,a==min(a)),colormap(cool)

图 7.4.1 .3-1 饼形统计图

7.4.1.4 填色图fill,fill3

【 * 例 7.4.1 .4-1 】读者试验本例时,注意三点: MATLAB 画任意多边形的一种方法;保证绘图数据首尾重合,使勾画多边形封闭;使用图柄对图形的属性

进行精细设置。

clf;n=10; % 多边形的边数

dt=2*pi/n;t=0:dt:2*pi

t=[t,t(1)]; %fill 指令要求数据向量的首位重合,使图形封闭。

x=sin(t);y=cos(t);

fill(x,y,'c');axis off % 画填色多边形,隐去坐标轴。

ht=text(0,0,'\fontname{ 隶书 }\fontsize{32} 十边形 ');% 文字注释,且得图柄。

set(ht,'Color','k','HorizontalAlignment','Center') % 依靠图柄设置属性。

图 7.4.1 .4-1 由 fiil 产生的填色多边形

【例 7.4.1 .4-2 】三维填色指令fill3 演示。注意:( 1 ) X,Y,Z 的相应列元素构成一个三维封闭多边形。本例有 4 列,因此有 4 个多边形。图

7.4.1.4-2 中的“ 1 , 2 , 3 ,4 ” 号三角形分别由 X,Y,Z 的第 1 , 2 ,3 , 4 列生成。( 2 )为使多边形封闭,每列的首尾元素应该重合。若不重合,则将默认把最后一点与第一点相连,强行使多边形封闭。( 3 )该指令的第 4 输入宗量可取定色单字符(如 'r' , 'g' 等),也可取与 X 同维的数值矩阵。( 4 )所填色彩受 C 和色图的双重响应。( 5 )本例图中三角形的编号是通过“图形窗”编辑而生成的。

X=[0.5 0.5 0.5 0.5;0.5 0.5 0.5 0.5;0 1 1 0];

Y=[0.5 0.5 0.5 0.5;0.5 0.5 0.5 0.5;0 0 1 1];

Z=[1 1 1 1;0 0 0 0;0 0 0 0];C=[1 0 0 1;0 1 0 1;0 0 1 0];

fill3(X,Y,Z,C),view([-10 55]),colormap cool

xlabel('x'),ylabel('y'),box on;grid on

图 7.4.1 .4-2 三维填色

7.4.1.5 射线图compass和羽毛图feather

【 * 例 7.4.1 .5-1 】compass 和feather 指令的区别。

t=-pi/2:pi/12:pi/2; % 在区间,每取一点。

r=ones(size(t)); % 单位半径

[x,y]=pol2cart(t,r); % 极坐标转化为直角坐标

subplot(1,2,1),compass(x,y),title('Compass')

subplot(1,2,2),feather(x,y),title('Feather')

图 7.4.1 .5-1 compass 和 feather 指令的区别7.4.1.6 Voronoi图和三角剖分

【 * 例 7.4.1 .6-1 】用 Voronoi 多边形勾画每个点的最近邻范围。 Voronoi 多边形在计算几何、模式识别中有重要应用。从本例图 7.4.1.6-1 中,可以看到,三角形顶点所在多边形的三条公共边是剖分三角形边的垂直平分线。

clf;rand('state',111)

n=30;A=rand(n,1)-0.5;B=rand(n,1)-0.5; % 产生 30 个随机点

T=delaunay(A,B); % 求相邻三点组

T=[T T(:,1)]; % 为使三点剖分三角形封闭而采取的措施

voronoi(A,B) % 画 Voronoi 图

hold on;axis square

fill(A(T(10, :)),B(T(10,:)),'y'); % 画一个剖分三角形

voronoi(A,B) % 重画 Voronoi 图,避免线被覆盖。

图 7.4.1 .6-1 Voronoi 多边形和 Delaubay 三角剖分

7.4.1.7 彩带图ribbon

【 * 例 7.4.1 .7-1 】用彩带绘图指令ribbon ,绘制归化二阶系统

在不同值时的阶跃响应,如图 7.4.1.7-1 所示。对于本例程

序,有以下几点值得注意:( 1 )程序中使用了 Control Toolbox 中的两个指令tf 和step 。这tf 是一个( MATLAB5.x 版起用的)“对象”。( 2 )本例构作的 S 是一个单输入 8 输出系统,作用于该 S 的 step 指令也将在一次调用中产生 8 个子系统的阶跃响应。( 3 )在下段程序运行后,有兴趣的读者可显示 S ,以观察系统是如何描写的。( 4 )本例为了得到较好的表现效果,采用了视角、明暗、色图、光照控制。( 5 )为使程序有一定通用性,图例采用元胞数组生成。( 6 )本例产生的图 7.4.1.7-1 中,除“ ”外,所有标识都是由下段指令产生的。( 7 )“ ”中的斜向箭头无法由指令生成,而是直接通过“图形窗”编辑实现的( MATLAB5.3 版起用)。( 8 )本例程序有通用性。只要修改第 <2> 条指令对阻尼系数的设定,就可获得响应的彩带图

形。

clear,clf

zeta2=[0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.8 1.0]; %<2>

n=length(zeta2); for k=1:n;Num{k,1}=1;Den{k,1}=[1 2*zeta2(k) 1];end S=tf(Num,Den); % 产生单输入多输出系统

t=(0:0.4:30)'; % 时间采样点

[Y,x]=step(S,t); % 单输入多输出系统的响应

tt=t*ones(size(zeta2)); % 为画彩带图,生成与函数值 Y 维数相同的时间矩阵。

ribbon(tt,Y,0.4) % 画彩带图

% 至此彩带图已经生成。以下指令都是为了使图形效果更好、标识更清楚而用。view([150,50]),shading interp,colormap(jet)% 设置视角、明暗、色图light,lighting phong,box on % 设置光源、照射模式、坐标框

for k=1:n;str_lgd{k,1}=num2str(zeta2(k));end,legend(str_lgd)% 图例设置

str1='\itG = (s^{2} + 2\zetas + 1)^{-1}';

str2='\fontsize{16}\fontname{ 隶书 } 取不同 ';

str3='{\fontsize{10}\it\zeta}';

str4='\fontsize{16}\fontname{ 隶书 } 时的阶跃响应 ';

title([str1,str2,str3,str4]),zlabel('\ity(\zeta,t) \rightarrow')

图 7.4.1 .7-1 二阶系统在不同阻尼系数时的响应

7.4.1.8 离散杆图stem , stem3

【 * 例 7.4.1 .8-1 】本例表现一个离散方波的快速 Fourier 变换的幅频。本例左图用极坐标指令polar 绘出,右图用三维离散杆图指令stem3 绘出。

MATLAB 的 polar 指令是建筑在 plot 基础上的。指令执行后,出现的极坐标轴及分度标识也是由 plot 以一种“固定”模式产生的。因此,极坐标轴的控制很不灵活,它只能以比较简单的方式表达函数。如对于本例左图,那图形小、线条细、文字太密的缺陷,就较难克服。相比而言,先借助极坐标和直角坐标转换,然后再通过直角坐标图形指令加以表现,往往更显灵活、方便。如本例的右图。

th = (0:127)/128*2*pi; % 角度采样点

rho=ones(size(th)); % 单位半径

x = cos(th);y = sin(th);

f = abs(fft(ones(10,1),128)); % 对离散方波进行 FFT 变换,并取幅值。rho=ones(size(th))+f'; % 取单位圆为绘制幅频谱的基准。

subplot(1,2,1),polar(th,rho,'r')

subplot(1,2,2),stem3(x,y,f','d','fill') % 取菱形离散杆头,并填色。view([-65 30]) % 控制角度,为表现效果。

图 7.4.1 .8-1 离散方波的幅频谱

7.4.1.9 二维半图指令pcolor, contour, contourf

【 * 例 7.4.1 .9-1 】本例重点演示所谓“二维半”指令:伪彩图pcolor ;等位线指令contour 、contourf ;等位线标高指令clabel 的配合使用和区别。练习本例时注意:( 1 )本例等位线指令中的第 4 输入宗量 n 设定高度的等级数,第 5 输入宗量设定等位线的线型、色彩。( 2 )左右两图的标高方法不同。左图的标识以“ + ”引导,水平放置。右图沿线布置。这是由clabel 的调用格式不同产生的。( 3 )左右两图色彩的形成方法不同,色彩效果也不同。( 4 )在左图中,colorbar 画出一根垂直色标尺,而caxis 决定该色标尺的刻度。

clf;clear;[X,Y,Z]=peaks(40); % 获得 peaks 图形数据

n=4; % 等高线分级数

subplot(1,2,1),pcolor(X,Y,Z) % 伪彩图

colormap jet,shading interp

hold on,C=contour(X,Y,Z,n,'k:'); % 用黑虚线画等位线,并给出标识数据。clabel(C) % 随机标识法

zmax=max(max(Z));zmin=min(min(Z));caxis([zmin,zmax]) % 决定色标尺的范围

colorbar % 画垂直色标尺

hold off,subplot(1,2,2)

[C,h,CF]=contourf(X,Y,Z,n,'k:'); % 用黑虚线画填色等位线,并给出标识数据。

clabel(C,h) % 沿线标识法

图 7.4.1 .9-1 “二维半”指令的演示

7.4.1.10 散点图scatter , scatter3 , plotmatrix

【 * 例 7.4.1 .10-1 】表现函数。请注意本例中的 3

个指令:( 1 )散点图指令scatter3 ,标志三维数据点。它的前三个输入宗量必须是同长的向量,如指令 <5> 。( 2 )带垂帘的网线图指令meshz ,它的调用格式与 mesh 没有什么不同。此外,再次提醒读者注意指令 <2> 。这样处理的目的是避免 0/0 的不定性。该处理方法是求极限的一种数值方法。

x=3*pi*(-1:0.2:1);y=x;[X,Y]=meshgrid(x,y);

R=sqrt(X.^2+Y.^2)+eps;Z=sin(R)./R;% 引入 eps 避免 0/0 , %<2>

C=abs(del2(Z)); % 求“五点格式”差分,反映曲面变化。

meshz(X,Y,Z,C) % 由曲面变化决定用色

hold on,scatter3(X(:),Y(:),Z(:),'filled') %<5>

hold off,colormap(hot)

图 7.4.1 .10-1 三维散点图

【 * 例 7.4.1 .10-2 】指令plotmatrix 有两种基本调用方式:( 1 )对于

数据矩阵维的 X 和维的 Y ,调用格式plotmatrix(X,Y) 将画

出一个分割成个子散点图。其中第个子散点图是根据 Y 第列和

X 第列数据画出的。( 2 )对于数据矩阵维的 X ,调用格式

plotmatrix(X) 将画出分割成个子块的图。该图的对角块,画出的是 X

每列的数据的频数直方图;而其他子块是相应列构成的散点图。该指令可用来观察数据矩阵(或同一矩阵列向量)间的统计关系。

randn('seed',1111),X=randn(100,2);Y=randn(100,2);

subplot(1,3,1),plotmatrix(X)

subplot(1,3,2),plotmatrix(X,X)

subplot(1,3,3),plotmatrix(X,Y)

图 7.4.1 .10-2 plotmatrix 表现数据统计特性

7.4.1.11 不规则数据的网线图和曲面图

【 * 例 7.4.1 .11-1 】用三角网线、曲面图表现函数。

rand('seed',22),X=6*pi*(rand(20,10)-0.5);Y=6*pi*(rand(20,10)-0.5);

R=sqrt(X.^2+Y.^2)+eps;Z=sin(R)./R;

tri=delaunay(X,Y); % 进行三角剖分

subplot(1,2,1),trimesh(tri,X,Y,Z)

subplot(1,2,2),trisurf(tri,X,Y,Z)

colormap(jet);brighten(0.5) % 增强亮度

图 7.4.1 .11-1 不规则数据的三维表现

7.4.1.12 泛函绘图指令fplot

【 * 例 7.4.1 .12-1 】 fplot 与一般绘图指令的绘图效果比较。

[x,y]=fplot('cos(tan(pi*x))',[-0.4,1.4],0.2e-3);n=length(x);

subplot(1,2,1),plot(x,y)

title('\fontsize{20}\fontname{ 隶书 } 泛函绘图指令效果 ')

t=(-0.4:1.8/n:1.4)';

subplot(1,2,2),plot(t,cos(tan(pi*t)))

title('\fontsize{20}\fontname{ 隶书 } 等分采样绘图 ')

图 7.4.1 .12-1 右图曲线中底部有明显绘图缺陷

7.4.2 四维表现

7.4.2.1 用色彩表现函数的特征

【 * 例 7.4.2 .1-1 】用色图阵表现函数的不同特征。演示:当三维网线图、曲面图的第四个输入宗量取一些特殊矩阵时,色彩就能表现或加强函数的某特征,如梯度、曲率、方向导数等。

x=3*pi*(-1:1/15:1);y=x;[X,Y]=meshgrid(x,y);

R=sqrt(X.^2+Y.^2)+eps;Z=sin(R)./R;

[dzdx,dzdy]=gradient(Z);dzdr=sqrt(dzdx.^2+dzdy.^2); % 计算对 r 的全导数

dz2=del2(Z); % 计算曲率 <4>

subplot(1,2,1),surf(X,Y,Z),title('No. 1 surf(X,Y,Z)')

shading faceted,colorbar( 'horiz') ,brighten(0.2)

subplot(1,2,2),surf(X,Y,Z,R),title('No. 2 surf(X,Y,Z,R)')

shading faceted;colorbar( 'horiz')

图 7.4.2 .1-1 色彩分别表现函数的高度和半径特征

clf;subplot(1,2,1),surf(X,Y,Z,dzdx)

shading faceted;brighten(0.1);colorbar( 'horiz')

title('No. 3 surf(X,Y,Z,dzdx)')

subplot(1,2,2),surf(X,Y,Z,dzdy)

shading faceted;colorbar( 'horiz')

title('No. 4 surf(X,Y,Z,dzdy)')

图 7.4.2 .1-2 色彩分别表现函数的 x 方向和 y 方向导数特征

subplot(1,2,1),surf(X,Y,Z,abs(dzdr))

shading faceted;brighten(0.6);colorbar( 'horiz')

title('No. 5 surf(X,Y,Z,abs(dzdr))')

subplot(1,2,2),surf(X,Y,Z,abs(dz2)) %<17>

shading faceted;colorbar( 'horiz')

title('No. 6 surf(X,Y,Z,abs(dz2))')

图 7.4.2 .1-3 色彩分别表现函数的径向导数和曲率特征

7.4.2.2 切片图和切片等位线图

【 * 例 7.4.2 .2-1 】利用slice 和contourslice 表现 MATLAB 提供的无限大水体中水下射流速度数据 flow 。flow 是一组定义在三维空间上的函数数据。

在本例中,从图中的色标尺可知,深红色表示“正速度”(向图的左方),深蓝表示“负速度”(向图的右方)。

% 以下指令用切面上的色彩表现射流速度

clf;[X,Y,Z,V]=flow; % 取 4 个的射流数据矩阵, V 是射流速

度。

x1=min(min(min(X)));x2=max(max(max(X))); % 取 x 坐标上下限

y1=min(min(min(Y)));y2=max(max(max(Y))); % 取 y 坐标上下限

z1=min(min(min(Z)));z2=max(max(max(Z))); % 取 z 坐标上下限

sx=linspace(x1+1.2,x2,5); % 确定 5 个垂直 x 轴的切面坐标

sy=0; % 在 y=0 处,取垂直 y 轴的切面

sz=0; % 在 z=0 处,取垂直 z 轴的切面

slice(X,Y,Z,V,sx,sy,sz); % 画切片图

view([-12,30]);shading interp;colormap jet;axis off;colorbar

图 7.4.2 .2-1 切片图

% 以下指令用等位线表现射流速度

clf;v1=min(min(min(V)));v2=max(max(max(V))); % 射流速度上下限

cv=linspace(v1,v2,15); % 在射流上下限之间取 15 条等位线

contourslice(X,Y,Z,V,sx,sy,sz,cv);view([-12,30])

colormap jet;colorbar;box on

图 7.4.2 .2-2 切片等位线图

7.4.3 动态图形

7.4.3.1 彗星状轨迹图

【 * 例 7.4.3 .1-1 】简单二维示例。(请读者自己在指令窗中运行以下指令。)shg;n=10;t=n*pi*(0:0.0005:1);x=sin(t);y=cos(t);

plot(x,y,'g');axis square;hold on

comet(x,y,0.01);hold off

【 * 例 7.4.3 .1- 2 】卫星返回地球的运动轨线示意。(请读者自己在指令窗中运行以下指令。)

shg;R0=1; % 以地球半径为一个单位

a=12*R0;b=9*R0;T0=2*pi; %T0 是轨道周期

T=5*T0;dt=pi/100;t=[0:dt:T]';

f=sqrt(a^2-b^2); % 地球与另一焦点的距离

th=12.5*pi/180; % 卫星轨道与 x-y 平面的倾角

E=exp(-t/20); % 轨道收缩率

x=E.*(a*cos(t)-f);y=E.*(b*cos(th)*sin(t));z=E.*(b*sin(th)*sin(t)); plot3(x,y,z,'g') % 画全程轨线

[X,Y,Z]=sphere(30);X=R0*X;Y=R0*Y;Z=R0*Z; % 获得单位球坐标

grid on,hold on,surf(X,Y,Z),shading interp % 画地球

x1=-18*R0;x2=6*R0;y1=-12*R0;y2=12*R0;z1=-6*R0;z2=6*R0;

axis([x1 x2 y1 y2 z1 z2]) % 确定坐标范围

view([117 37]),comet3(x,y,z,0.02),hold off % 设视角、画运动轨线

图 7.4.3 .1-1 卫星返回地球轨线示意

7.4.3.2 色图的变幻

【例 7.4.3 .2-1 】色彩变幻(因印刷关系,无法表现。请读者自己在指令窗中运行以下指令。注意:在 256 色情况下,才可被正确执行)

peaks

spinmap

7.4.3.3 影片动画

【 * 例 7.4.3 .3-1 】三维图形的影片动画。(因印刷关系,无法表现本例。请读者自己在指令窗中运行以下指令。)

clf;shg,x=3*pi*(-1:0.05:1);y=x;[X,Y]=meshgrid(x,y);

R=sqrt(X.^2+Y.^2)+eps; Z=sin(R)./R;

h=surf(X,Y,Z);colormap(jet);axis off

n=12;mmm=moviein(n); % 预设画面矩阵。新版完全可以取消此指令。

for i=1:n

rotate(h,[0 0 1],25); % 是图形绕 z 轴旋转 25 度 / 每次

mmm(:,i)=getframe; % 捕获画面。新版改为 mmm(i)=getframe 。

end

movie(mmm,5,10) % 以每秒 10 帧速度,重复播放 5 次。

数据可视化及答案

第三章数据可视化 1. 选择题 1)运行命令 x=[1 2 3;4 5 6]; y=x+x*i; Plot(y) 则在图形窗口中绘制 A 条曲线。 A. 3 B. 2 C. 6 D. 4 2)运行命令 x=[1 2 3;4 5 6]; Plot(x,x,x,2*x) 则在图形窗口中绘制 B 条曲线。 A. 4 B. 6 C. 3 D. 5 3)subplot(2,1,1)是指 A 的子图。 A. 两行一列的上图 B. 两行一列的下图 C. 两列一行的上图 D. 两列一行的下图 4)运行命令figure(3),则执行 D 。 A. 打开三个图形窗口 B. 打开一个图形窗口 C. 打开图形文件名为3.fig D. 打开图形文件名为figure3.fig 5)运行命令 x=0:0.1:2*pi; y=sin(x); Plot(x,y) 则如果要使正弦曲线充满坐标轴,则以下命令 A 不能使用。 A. Axis image B. Axis(0,2*pi,-1,1) C. Axis fill D. Axis tight 6)如果要显示向量中各元素占和的百分比,则使用 B 命令绘图。 A. Hist B. Pie C. Bar D. stairs 7)极坐标图是使用 B 来绘制的。 A. 原点和半径 B. 相角和距离 C. 纵横坐标 D. 实部和虚部 8)meshc函数是 D 。 A. 绘制三维曲线图 B. 绘制三维网线图并添加平行与z轴的边框线 C. 绘制三维表面图 D. 绘制三维网线图并添加等高线 9)三维图形中默认的视角是 C 。 A. 方位角0,俯仰角90 B. 方位角90,俯仰角0 C. 方位角37.5,俯仰角30 D. 方位角0,俯仰角180 10)二维图形中的colorbar命令运行后,颜色条显示 D 。 A. 无色 B. 黑色 C. 白色 D. 有颜色但无意义 2. 在0~10的坐标范围内绘制三条曲线:一条水平线,一条垂直线、一条对角线。

Matlab 特殊图形和高维可视化

Matlab 特殊图形和高维可视化 2009-10-20 01:06 7.4 特殊图形和高维可视化 7.4.1 特殊图形指令例示 7.4.1.1 面域图area 【* 例7.4.1 .1-1 】面域图指令area 。该指令的特点是:在图上绘制多条曲线时,每条曲线(除第一条外)都是把“前”条曲线作基线,再取值绘制而成。因此,该指令所画的图形,能醒目地反映各因素对最终结果的贡献份额。注意:( 1 )area 的第一输入宗量是单调变化的自变量。第二输入宗量是“各因素”的函数值矩阵,且每个“因素”的数据取列向量形式排放。第三输入宗量是绘图的基准线值,只能取标量。当基准值为0 (即以x 轴为基准线)时,第三输入宗量可以缺省。(2 )本例第<4> 条指令书写格式x' , Y' ,强调沿列方向画各条曲线的事实。 clf;x=-2:2 % 注意:自变量要单调变化 Y=[3,5,2,4,1;3,4,5,2,1;5,4,3,2,5] % 各因素的相对贡献份额 Cum_Sum=cumsum(Y) % 各曲线在图上的绝对坐标 area(x',Y',0) %<4> legend(' 因素A',' 因素B',' 因素C'),grid on,colormap(spring) x = -2 -1 0 1 2 Y = 3 5 2 4 1 3 4 5 2 1 5 4 3 2 5 Cum_Sum = 3 5 2 4 1 6 9 7 6 2 11 13 10 8 7

图 7.4.1 .1-1 面域图表现各分量的贡献 7.4.1.2 各种直方图bar, barh, bar3, bar3h 【 * 例 7.4.1 .2-1 】二维直方图有两种图型:垂直直方图和水平直方图。而每种图型又有两种表现模式:累计式:分组式。本例选其两种加以表现。 x=-2:2; % 注意:自变量要单调变化 Y=[3,5,2,4,1;3,4,5,2,1;5,4,3,2,5]; % 各因素的相对贡献份额 subplot(1,2,1),bar(x',Y','stacked') % “累计式”直方图 xlabel('x'),ylabel('\Sigma y'),colormap(cool)% 控制直方图的用色legend(' 因素 A',' 因素 B',' 因素 C') subplot(1,2,2),barh(x',Y','grouped') % “分组式”水平直方图 xlabel('y'),ylabel('x') 图 7.4.1 .2-1 二维直方图 clf;x=-2:2; % 注意:自变量要单调变化 Y=[3,5,2,4,1;3,4,5,2,1;5,4,3,2,5]; % 各因素的相对贡献份额 subplot(1,2,1),bar3(x',Y',1) % “队列式”直方图 xlabel(' 因素 ABC'),ylabel('x'),zlabel('y') colormap(summer) % 控制直方图的用色 subplot(1,2,2),bar3h(x',Y','grouped') % “分组式”水平直方图 ylabel('y'),zlabel('x')

MATLAB可视化方法和技巧1_3复数的计算和图示

复数的计算和图示 表3 MATLAB关于复数运算的函数 {范例3_1}复数的加减法 设有两个复数z1 = 1 + 2i和z2 = 4 + 3i,其中i是虚数单位求两个复数的和z1 + z2和差z2–z1。 [解析]复数有三种表示形式 (1)代数式 z = x + i y(3_1_1) (2)三角式 z = r(cosθ + isinθ) (3_1_2) 其中r是复数的模,θ是复角。代数式与三角式的换算关系是 r=arctan y x θ(3_1_3) x = r cosθ,y = r sinθ(3_1_4) (3)指数式 z = r e iθ(3_1_5) 其中利用了欧拉公式 e iθ= cosθ + isinθ(3_1_6) 设有两个复数 z1 = x1 + i y1,z2 = x2 + i y2(3_1_7) 复数加法是 z= z1 + z2 = (x1 + x2) + i(y1 + y2) (3_1_8) 复数减法是 z= z1 - z2 = (x1 - x2) + i(y1 - y2) (3_1_9) [程序]P3_1plus.m如下。 %复数的加减法 clear %清除变量 z1=1+2i; %第1个复数(1) x1=real(z1); %取第1个复数的实部(2) y1=imag(z1); %取第1个复数的虚部(2) x2=4; %第2个复数的实部 y2=3; %第2个复数的虚部 z2=x2+i*y2; %形成第2个复数(3) z=z1+z2; %两复数之和(4) x=real(z); %取复数的实部 y=imag(z); %取复数的虚部 figure %创建图形窗口 quiver(0,0,x1,y1,0) %在复平面画第1个复数(5)

Matlab图形绘制经典案例

Matlab图形绘制经典案例 1、 三维曲线 >> t=0:pi/50:10*pi; >> plot3(sin(2*t),cos(2*t),t) >> axis square >> grid on

2、一窗口多图形>> t=-2*pi:0.01:2*pi; >> subplot(3,2,1)

>> plot(t,sin(t)) >> subplot(3,2,2) >> plot(t,cos(t)) >> subplot(3,2,3) >> plot(t,tan(t)) >> axis([-pi pi -100 100]) >> subplot(3,2,4) >> plot(t,cot(t)) >> axis([-pi pi -100 100]) >> subplot(3,2,5) >> plot(t,atan(t)) >> subplot(3,2,6) >> plot(t,acot(t))

3、图形样式、标注、题字(也可以利用菜单直接Insert) >> x=0:pi/20:2*pi;

>> plot(x,sin(x),'b-.') >> hold on >> plot(x,cos(x),'r--') >> hold on >> plot(x,sin(x)-1,'g:') >> hold on >> plot(x,cos(x)-1) >> xlabel('x'); >> xlabel('x轴'); >> ylabel('y轴'); >> title('图形样式、标注等'); >> text(pi,sin(pi),'x=\pi'); >> legend('sin(x)','cos(x)','sin(x)-1','cos(x)-1'); >> [x1,y1]=ginput(1) %利用鼠标定位查找线上某点的值x1 = 2.0893 y1 = -0.5000 >> gtext('x=2.5') %鼠标定位放置所需的值在线上

实验五_MATLAB计算的可视化

实验五 MATLAB 计算的可视化(一) 实验目的 1. 熟练掌握MATLAB 二维曲线的绘制 2.掌握图形的修饰 3.掌握三维图的绘制 4.了解各种特殊图形的绘制 内容与步骤 1.在同一幅图形窗口中分别绘制y1=sin(t)和y2=cos(t)二条函数曲线,t 的取值范围为[0,10]。y1用红色虚线表示,y2用蓝色实线表示,横坐标轴名称为“时间t ”,纵坐标轴名称为“正弦、余弦”,整个图形的标题为“正弦和余弦曲线”。在坐标(1.7*pi ,-0.3)处添加文字“sin(t)”, 在坐标(1.6*pi ,0.8)处添加文字“cos(t)”,并在右上角添加图例,其运行界面图如下图所示。之后并尝试修改坐标轴刻度。 2.用subplot 命令在同一个窗口的不同子窗口绘制曲线y=sin(t),y1=sin(t+0.25) y2=sin(t+0.5),其中t=[0 10]。 3.绘制三维曲线:?? ? ??=≤≤==)cos()sin()200() cos()sin(t t t z t t y t x π (注意:用plot3命令) 4.三维网线图:绘制z=sin(y)cos(x) 三维网线图。 5. 三维曲面图 绘制22y x z +=的三维曲面图,x 在[-5,5]范围,y 在[-5,5]范围。将曲面图颜色用shading 命令连续变化,并用颜色标尺显示色图(使用函数colorbar 生成)。生成的图形如下图所示。

6.请绘制一个饼形图,数据如下表所示 7. 用semilogx命令绘制传递函数为1//(s+1)(0.5s+1)的对数幅频特性曲线,横坐标为w,纵坐标为Lw,w的范围为10-2-103,按对数分布。

实验二 matlab图形绘制

实验二matlab图形绘制 一、实验目的 1、学习MATLAB图形绘制的基本方法; 2、熟悉和了解MATLAB图形绘制程序编辑的基本指令; 3、熟悉掌握利用MATLAB图形编辑窗口编辑和修改图形界面,并添加图形的各种标注; 二、实验原理 1.二维数据曲线图 (1)绘制单根二维曲线plot(x,y); (2)绘制多根二维曲线plot(x,y) 当x是向量,y是有一维与x同维的矩阵时,则绘制多根不同颜色的曲线。当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。 (3)含有多个输入参数的plot函数plot(x1,y1,x2,y2,…,xn,yn) (4)具有两个纵坐标标度的图形plotyy(x1,y1,x2,y2) 2.图形标注与坐标控制 1)title (图形名称) 2)xlabel(x轴说明) 3)ylabel(y轴说明) 4)text(x,y图形说明) 5)legend(图例1,图例2,…) 6)axis ([xmin xmax ymin ymax zmin zmax]) 3.图形窗口的分割 subplot(m,n,p) 4.三维曲线 plot3(x1,y1,z1,选项1,x2,y2,选项2,…,xn,yn,zn,选项n)

5.三维曲面 mesh(x,y,z,c) 与surf(x,y,z,c)。一般情况下,x ,y ,z 是维数相同的矩阵。X ,y 是网格坐标矩阵,z 是网格点上的高度矩阵,c 用于指定在不同高度下的颜色范围。 三、实验内容及步骤 1.绘制下列曲线: (1) 2 1100 x y += x=0:0.02:10; y=100./(1+x.^2); plot(x,y) title('my first plot'); xlabel('x'); ylabel('y'); grid on 截图:

基于MATLAB平台的可视化图像处理系统设计方法

[收稿日期]20050228 [作者简介]黄书先(1962),女,1983年大学毕业,硕士,副教授,现主要从事石油勘探开发研究与科研管理工作。 基于MATLAB 平台的可视化图像处理系统 设计方法 黄书先 (长江大学科学技术处,湖北荆州434023) [摘要]以MATLAB 为工作语言和开发环境,开发了一个在M AT LAB 平台下的可视化图像处理系统, 可实现包括对测井图像在内的一般图像的精细处理,并能和用户开发的程序接口。为M AT LAB 的再开发 和可视化系统的设计作了有益的探索。 [关键词]MATLAB;图像处理;可视化GUI 界面 [中图分类号]TP 311111 [文献标识码]A [文章编号]16731409(2005)04015803 MAT LAB 的图像处理工具为自然科学各学科领域的学者、研究人员和工程师提供了一个直观的灵活的环境,用以解决复杂的图像处理问题。用MAT LAB 语言开发的图像处理算法可以在所有支持MAT LAB 的平台上共享。也可以将m 语言算法和现存的C 程序集成在一起或者将MATLAB 开发的m 语言算法和GU Is 编译为C/C++代码,供其他程序调用,或者发布为一个独立的应用程序。下面笔者提出一个基于MATLAB 平台的可视化图像处理系统设计方法,可用于包括测井图像资料在内的一般图像的精细处理。 1 系统总体设计 在MAT LAB 中有个重要的图像处理工具包[1],该工具包是由一系列支持图像处理操作的函数组成的,按功能可以分为以下几类:图像显示;图像文件输入与输出;几何操作;像素值统计;图像增强;图像识别;图像滤波;图像变换;邻域和块操作;二值图像操作;颜色映射和颜色空间转换;图像格式转换等。和其他工具包一样,用户还可以根据需要书写自己的函数,以满足特定的需要;也可以将这个工具包和信号处理工具包或小波工具包等其他工具包联合起来使用。 MAT LAB 提供了交互式的GU I 开发环境[2~4],用户只需要设置各个对象相应的属性,系统自动生成与之对应的界面,大大减少了开发的难度。本设计的MAT LAB 图像处理系统由封面、主界面和各个子功能界面组成,其框图如图1所示。程序总流程图如图2所示。 2 封面界面设计 首先用MAT LAB 编辑封面的脚本文件,生成系统的封面界面,然后再进入处理的主界面。 在设计封面时,要做好封面的总体布局,力求完美。要插入背景,首先要找到所用的函数(这在一般的书中很难找到);其次要注意设置axes 的属性。在显示背景图像时,不能用imshow ()函数,如果用此函数,背景图像只能显示在封面的一部分,不能整屏覆盖;而要用imagesc ()函数。MATLAB 提供修改文本中文字的字体,它支持华文中宋、华文彩云、华文仿宋、楷书、黑体等,功能较强。 在设计封面的过程中,最主要的技术是要解决时间的显示,如果只用MATLAB 中的clock ()函数,则显示的是静态时间,而不会显示和电脑同步的动态时间。为了解决这个问题,需做一个循环判断语句:while find (get (0,'c hildren'))==h0。成立的条件是,只要是当前窗口循环,否则停止,这样可以减少CPU 的负担。同时,要实时提取clock ()函数,可用fix (clock),使提取的时间更美观。#158#长江大学学报(自科版)2005年4月第2卷第4期/理工卷第2卷第2期 Jour nal of Yangtze University (Nat Sci Edit)Apr 12005Vol 12No 14/Sci &Eng V,Vol 12No 12

计算机图形与可视化课程设计

课程设计课程名称:计算机图形学与可视化学生姓名: 学号: 专业班级: 指导老师: 院系名称:

课程设计任务书 设 计 题 目 利用迭代函数系统生成分形图案成绩课 程设计主要内容迭代函数系统(Iteration Function System,简称IFS)是以仿射变换为框架,根据几何对象的整体与局部具有自相似的结构,将总体形状以一定的概率按不同的仿射变换迭代下去,直至得到满意的分型图形。迭代函数系统绘制分形图形有两种方法:确定性迭代算法和随机性迭代算法。本文将以此原理出发,分析分形图形的生成方法,探索一些利用IFS产生丰富的分形图形的简便方法及具体应用。 具体内容请看下面的正文。 指导教师评语建议:从学生的工作态度、工作量、设计(论文)的创造性、学术性、实用性及书面表达能力等方面给出评价。 签名: 20 年月日

目录 一.系统功能介绍 (4) 二.设计思路 (6) 三.模块图 (6) 四.小组成员及任务分配 (7) 五.主要算法介绍 (7) 六.源代码 (8) 七.程序使用说明 (8) 八.调试结果 (8) 九.总结 (14) 十.参考文献 (15)

正文: 一.系统功能介绍 迭代函数系统(Iteration Function System,简称IFS)最早是由Hutchision 在1981年提出的。美国佐治亚理工学院的M F Bamsley等人在SIGGRAMPH’88国际会议上对IFS所作的专题报告,使IFS成为分形图像压缩的基础,从而使IFS成为分形图形学最有生命力的领域之一。 迭代函数系统(IFS)是以仿射变换为框架,根据几何对象的整体与局部具有自相似的结构,将总体形状以一定的概率按不同的仿射变换迭代下去,直至得到满意的分形图形。 目前使用的迭代函数系统绘制分形图的算法主要有两种:确定性迭代算法和随机性迭代算法。它们都是通过IFS码进行迭代而产生图形的方法。 确定性迭代算法是通过仿射变换得到的。其基本原理就是找一个初始集,对集上的每一个点,根据给定的仿射变换公式进行数据变换,便可得到新的点集。这样通过多次迭代,便可绘制所需的图形。并且每个图形的局部和整体相似。只要其仿射变换系数相同,即IFS码相同,当迭代次数足够大时,最终生成的图形是相同的。 随机性迭代算法用到了概率,从而可以对图形的细节和颜色进行控制。随机性迭代算法的基本原理就是利用一个给定的IFS码{:j=1,2,…,N}(每一个仿射变换对应于一个概率),从任选的一个初始点(,)出发,依据其概率分布{,,,…,},从{:j=1,2,…,N}中选择相应的进行仿射变换,可得到新的点(,)。然后再由概率选择相应的进行变换,进而得到新的点(,)。这样反复迭代,便可得到一系列的点{(,),(,),(,),…}。这些点集显示在屏幕上,便得到一个完整的分形图。 分形,又称碎形,通常被定义为“一个粗糙或零碎的几何形状,可以分成数个部分,且每一部分都(至少近似地)是整体缩小后的形状”,即具有自相似的性质。分形思想的根源可以追溯到公元17世纪,而对分形使用严格的数学处理则始于一个世纪后卡尔·魏尔施特拉斯、格奥尔格·康托尔和费利克斯·豪斯多夫对连续而不可微函数的研究。但是分形一词直到1975年才由本华·曼德博创造出,来自拉丁文,有“零碎”、“破裂”之意。一个数学意义上分形的生成是基于一个不断迭代的方程式,即一种基于递归的反馈系统。分形有几种类型,可以分别依据表现出的精确自相似性、半自相似性和统计自相似性来定义。虽然分形是一个数学构造,它们同样可以在自然界中被找到,这使得它们被划入艺术作

可视化图形编程的介绍

可视化图形编程的介绍 什么是可视化图形编程?. 所谓可视化图形编程,关于小孩们来讲,编程不再是枯燥复杂的 代码,反而更像是画画。在操作界面中代码编辑区相当于画布,五光十色 的程序块相当于颜料盒,小孩们通过拖拽的方式进行编程,“画”出一幅幅动态的画。如此,关于没有编程基础的小孩来讲,难度就降低专门多。 目前全球少儿可视化图形编程最常用到的工具是Scratch Scratch由麻省理工学院(MIT) 设计开发,基于Logo语言,跃过了高级语言中那些繁难的概念和语法,用图形化的表现和拖拽的交互来完成 编程的核心逻辑和成果交付。 整个编程就像儿童在搭有味的积木玩具,同时在Scratch的舞台区,会对小孩的积木式程序自动进行演示,小孩能够专门直观地看到各种脚本 设计所出现出来的实际成效。 学习图形化编程,小孩将有哪些收成? zho 因为scratch不用学习代码,而是通过像积木一样的拖拽来实现编程。这又会给家长带来另一个担忧——学scratch会可不能学不到什么真正的东西? 美国专家按照近10年来,小孩对scratch学习成效数据的分析,总结了学scratch的三大好处:

1、学习Scratch能够培养逻辑思维能力 在大年龄段小孩学习Scratch编程时,会涉及许多数学知识,小孩需要结合学校内学到的数学知识,来解决编程咨询题。因此,在持续探究 的过程中,小孩们的数学知识也会越累越丰富,创作能力也越来越强。 2、学习Scratch能够提升学习的主动性 小孩在创作的过程中不仅习得了Science(科学),Technology(技术),Engineering(工程),Arts(艺术),Maths(数学)等多个领域的知识,而且也获得了成就感和满足感。通过网络上传分享自己的编程作品,让小 孩们能够互相提出改进方法方式,那个过程大大鼓舞了小孩的成就感和学 习欲望。 3、学习Scratch能够激发制造力 Scratch软件的优势是易学且功能强大,有助于小孩们发挥自己的 想象力,而在动手创作过程中,他们的学习主动性、想象力和制造力会得 到极大的锤炼。小孩们能够用Scratch中已有的素材,发挥自己的想象力制作游戏、动画,还能够自己设计素材。 除此之外,小孩在学习图形化编程的过程中会持续地尝试、持续 地面对挑战、持续地经历失败,持续地从错误中学习,只有经历了这些, 才能最终获得程序的正确运行。这整个的过程,会锤炼小孩的挫折承担能 力。

实验4、matlab的计算可视化和GUI设计

p345 subplot(2,2,1) t1=0:0.1:2; y1=sin(2*pi*t1); plot(t1,y1); title('y=sin(2\pit)') 练习: subplot(2,2,2) t2=0:0.1:2; y2=[exp(-t2);exp(-2*t2);exp(-3*t2)]; plot(t2,y2) axis([0 2 -0.2 1.2]); title('y=e-t,y=e-2t,y=e-3t') 练习: subplot(2,2,3); t3=[0 1 1 2 2 3 4]; y3=[0 0 2 2 0 0 0]; plot(t3,y3); axis([0 4 -0.5 3]); title('脉冲信号') 练习: subplot(2,2,4); t4=0:0.1:2*pi; plot(sin(t4),cos(t4));

axis([-1.2 1.2 -1.2 1.2]); axis equal; title('圆') 练习: P346 x=0:0.1:20; zeta=0 y1=1-1/sqrt(1-zeta^2)*exp(-zeta*x).*sin(sqrt( 1-zeta^2)*x+acos(zeta)); plot(x,y1) zeta=0.3; y2=1-1/sqrt(1-zeta^2)*exp(-zeta*x).*sin(sqrt( 1-zeta^2)*x+acos(zeta)); hold on plot(x,y2,'r:') zeta=0.5; y3=1-1/sqrt(1-zeta^2)*exp(-zeta*x).*sin(sqrt( 1-zeta^2)*x+acos(zeta)); plot(x,y3,'g*') zeta=0.707; y4=1-1/sqrt(1-zeta^2)*exp(-zeta*x).*sin(sqrt( 1-zeta^2)*x+acos(zeta)); plot(x,y4,'m-') title('二阶系统曲线') legend('\zeta=0','\zeta=0.3','\zeta=0.5','\zeta=0. 707') grid on gtext('\zeta=0') gtext('\zeta=0.3') gtext('\zeta=0.5') gtext('\zeta=0.707') ginput(3) zeta = ans = 2.6037 0.9035 13.1106 2.0029 4.2166 1.0380 P347 h_fig=gcf h_axis=gca h_line1=gco h_title=get(gca,'title') h_text2=findobj(h_fig,'string','\zeta=0.3') h_fig = 1 h_axis = 151.0018 h_line1 = 1 h_title = 152.0018 h_text2 = Empty matrix: 0-by-1 set(h_line1,'linewidth',5)

matlab计算结果的可视化

第五讲计算结果的可视化 本节介绍MATLAB 的两种基本绘图功能:二维平面图形和三维立体图形。 5.1 二维平面图形 5.1.1 基本图形函数 plot 是绘制二维图形的最基本函数,它是针对向量或矩阵的列来绘制曲线的。也就是说,使用plot 函数之前,必须首先定义好曲线上每一点的x 及y 坐标,常用格式为:(1)plot(x) 当x 为一向量时,以x 元素的值为纵坐标,x 的序号为横坐标值绘制 曲线。当x 为一实矩阵时,则以其序号为横坐标,按列绘制每列元素值相对于其序号的曲线, 当x 为m× n 矩阵时,就由n 条曲线。 (2)plot(x,y) 以x 元素为横坐标值,y 元素为纵坐标值绘制曲线。 (3)plot(x,y1,x,y2,…) 以公共的x 元素为横坐标值,以y1,y2,… 元素为纵坐标值绘 制多条曲线。 例5.1.1 画出一条正弦曲线和一条余弦曲线。 >> x=0:pi/10:2*pi; >> y1=sin(x); >> y2=cos(x); >> plot(x,y1,x,y2) 图5.1.1 函数plot 绘制的正弦曲线 在绘制曲线图形时,常常采用多种颜色或线型来区分不同的数据组,MATLAB 软件专 门提供了这方面的参数选项(见表5.1.1),我们只要在每个坐标后加上相关字符串,就可实 现它们的功能。 - 2 - 表5.1.1 绘图参数表 色彩字符颜色线型字符线型格式标记符号数据点形式标记符号数据点形式 y 黄- 实线. 点<小于号 m 紫:点线o 圆s 正方形 c 青-. 点划线x 叉号 d 菱形 r 红- - 虚线+ 加号h 六角星 g 绿* 星号p 五角星 b 蓝v 向下三角形 w 白^ 向上三角形 k 黑>大于号 例如,在上例中输入 >> plot(x,y1,'r+-',x,y2,'k*:') 则得图5.1.2 图5.1.2 使用不同标记的plot 函数绘制的正弦曲线 5.1.2 图形修饰 MATLAB 软件为用户提供了一些特殊的图形函数,用于修饰已经绘制好的图形。 表5.1.2 图形修饰函数表

数据可视化常用图形都有哪些(四)

在前面三篇文章中我们给大家介绍了很多关于数据可视化需要掌握的图形,这些图在数据可视化中占据十分重要的地位,因为图文结合的方式能够更直观地表达数据,比单纯的文字表达或口述的效果要好得多,在这篇文章中我们给大家介绍数据可视化常用图形的最后一部分内容。 首先我们给大家介绍一下hierarchical edge bundling,hierarchical edge bundling也表示节点间的网络关系,不过它把边扭曲成曲线,这样就适合节点比较多的可视化。 而矩形树图,矩形树图本质就是决策树的可视化,只不过排成矩形。它也是把各个变量层层细分,这一点跟sunburst图类似。当变量比较多的时候,做成交互可缩放的形式更合适。 平行坐标图的优点是可以把多个变量并形排开,把每一个记录都以折线连接上。这样当数据量大的时候,其实可以很方便地观察各个变量的分布情况。 桑基图看起来跟平行坐标图有点像,但含义不一样。桑基图主要的用法是表征流量在各个层级的流动关系,上一层如何向下一层分散,下一层如何由下一层汇聚。

下面我们给大家介绍一下漏斗图,互联网运营有一个很重要的概念就是层级转化,这个每层 的转化率用漏斗图来可视化,形神俱佳。如果两层之间的宽度近似,表征该层的转化率高; 如果两层之间的宽度一下子减小了很多,表示转化率低。 而仪表盘这种图也是大家经常遇到的,仪表盘的观赏性大于实用性,实际上它的功能很简单,就是表征一个数值型变量在最小值和最大值之间的什么分位。 接着我们给大家介绍一下象柱形图,象柱形图其实就是柱形图,只不过把柱子换成了其它的 图形。如果数据本身有比较具体、形象的含义和背景,那么用象柱形图是一种比较新颖的选择。 大家可能听说过主题河流图吧,主题河流图好看,但不好解释,如果不是交互式的,最好不 要用。它一般是把多个类别随时间的变化数据堆叠起来,表征随时间变化的趋势。 最后我们给大家介绍一下词云图,词云图即是对词汇的频数进行可视化,一个词越大它出现 的次数就越多,一般与文本挖掘配合使用。在实际的数据可视化中,往往不是孤立地用一个 基本图形,把多个图形组合、邻接,能交叉对比出更多的信息。比如在柱状图上叠加折线图,在地图上叠加散点图,把多个柱状图放在一起对比等等。记住数据可视化展现信息是第一位的,好看倒是其次。 在这篇文章中我们给大家介绍了数据可视化常用图形的最后一部分内容截止到目前,小编已 经把数据可视化常用图形的内容全部介绍完毕了,希望大家能够学有所获,充分运用到日常 工作中。

大数据可视化常见图形系列之一

大数据可视化常见图形系列之一 1 Line Graph (线图) 描述 线状图是用来显示定量值在一个连续时间间隔或时间跨度。是最常用来显示趋势和关系(与其他行分组时)。线形图帮助给一个“大画面”在一个区间,它开发了在此期间。 线图绘制首先绘制数据点在笛卡儿坐标网格,然后点之间的连接一条线。通常,轴有一个量化值,而轴有一个类别或测序规模。负值可以显示以下轴。 解析 功能:样式,时间序列数字 2 Bubble Chart(气泡图) 描述 气泡图是一个多变量图,散点图和比例面积图组合。泡沫和散点图类似,都是使用笛卡儿坐标系统沿着网格绘制点的X 和Y轴表现独立的变量,然而与散点图不同,每个点被分配一个标签或类别(同时显示或一个图例)。每个泡沫点面积代表第三个变量,颜色也可以用来区分类别或用于表示一个额外

的数据变量。还可以亮度和透明度。时间可以通过显示的变量在一个轴或通过动画数据变量随时间变化。 泡沫图通常用于比较的图表显示标签/分类之间的关系圈,通过使用定位和大小比例。泡沫的整体图片图表可以使用来分析模式/相关性。 泡沫图上如果有太多点会让图表难以阅读,所以泡沫图表数据大小容量有限。这点可以稍微通过交互性弥补:点击或停留在泡沫点显示隐藏信息,有一个选项来过滤掉分组类别。 像面积比例图表,圆圈的大小需要根据圆的区域,而不是它的直径或半径。圈的大小不仅会改变指数,但这将导致误解的人类视觉系统。 解析 功能:对比、时间数据、分布、样式、比例、关系 3 Choropleth Map(地区分布图) 描述 地区分布图用颜色、阴影或花纹展示数据变量来进行地理区域或地区划分。这提供了一个地理区域可视化数值,它可以显示变异或模式。 数据变量在每个区域的地图使用颜色级数来表示。通常情况下,这可能是一个混合从一种颜色到另一个极端,一个单一的

中国矿业大学 实验六 MATLAB数据可视化

实验六MATLAB数据可视化 一、实验目的 掌握MATLAB 二维、三维图形绘制,掌握图形属性的设置和图形修饰;掌握图像文件的读取和显示。 二、实验内容 (1) 二维图形绘制。 (2) 三维曲线和三维曲面绘制。 三、实验步骤 1.二维图形绘制 (1) 二维图形绘制主要使用函数plot。 >> clear all; >> x=linspace(0,2*pi,100); >> y1=sin(x); >> plot(x,y) >> hold on >> y2=cos(x) >> plot(x,y) >> hold off

注:hold on 用于保持图形窗口中原有的图形,hold off解除保持。 (2) 函数plot 的参数也可以是矩阵。 >> close all >> x=linspace(0,2*pi,100); >> y1=sin(x); >> y2=cos(x); >> A=[y1 ; y2]'; >> B=[x ; x]' >> plot(B,A)

(3) 选用绘图线形和颜色。>> close all >> plot(x,y1,'g+',x,y2, 'r:') >> grid on

(4) 添加文字标注。 >> title('正弦曲线和余弦曲线') >> ylabel('幅度') >> xlabel('时间') >> legend('sin(x)', 'cos(x)') >> gtext('\leftarrowsinx')

(5) 修改坐标轴范围。 >> axis equal >> axis normal >> axis([0 pi 0 1.5]) 程序如下: x=linspace(0,2*pi,100); y1=sin(x); y2=cos(x); A=[y1 ; y2]'; B=[x ; x]' plot(B,A) plot(x,y1,'g+',x,y2, 'r:') axis equal axis normal axis([0 pi 0 1.5])

3-MATLAB图形可视化

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

数据可视化常用图形都有哪些(一)

在数据分析中,数据可视化是一个十分重要的步骤,而数据可视化中经常用到很多的图形去表达数据,正是由于这些图形使得数据更直观地表达出来。在这篇文章中我们就给大家介绍一下数据可视化中的常用图形,希望这篇文章能够更好的帮助大家理解数据可视化。 第一,我们给大家介绍的是散点图,散点图用来表征两个,数值型变量间的关系,每个点的位置(即x轴和y轴坐标)映射着两个变量的值。当然对于三个数值型变量,也有三维散点图,不过用得不多。散点图使用到的情况还是比较广泛的。 第二我们给大家介绍的是气泡图。气泡图简单来说就是在散点图的基础上加一个维度,把各个点的面积大小映射一个新的变量,这样不仅点的位置还有大小表示数据特征。 而折线图是很多企业中使用的最常见,比如股票常用的就是折线图,折线图就是把散点图各个散点用折线连接起来就成了折线图,当然不仅仅只是为了好看,当散点越多,折线就越平滑地趋近于曲线,能更加贴切地反映连续型变量的规律。 而面积图把折线图进一步往坐标轴投影就成了面积图,本质其实跟折线图没区别,只是看起来更加饱满一点。

下面我们给大家说一下柱状图,柱状图是一种用得很广泛的图形,它表征分类型变量和数值 型变量的关系。如果分类型变量的每一个取值还能继续分类,那么简单的柱状图就变成了复 杂的柱状图,每一个类别仅由一根柱变成多根柱,多根柱可以串列,也可以并列。而值得一 提的是,柱状图一般需要排序,如果分类型变量是有序的,按照它本身的顺序排列即可。如 果分类型变量无序,那么则根据数值型变量的大小进行排序,使柱状图的高度单调变化。 而条形图是一种十分常见的图,条形图只不过把柱状图坐标旋转一下,竖着的变成横着的, 这个可根据版面自由选择。 下面我们给大家说一下南丁格尔玫瑰图,这个名字很新鲜,其实玫瑰图本质还是柱状图,只 不过把直角坐标系映射成极坐标系。看起来比柱状图更美观。 接着我们给大家说一下瀑布图。瀑布图是柱状图的一种延伸,它一般表示某个指标随时间的 涨跌规律,每一个柱状也不都是从0开始的,而是从前一个柱状的终点位置开始,这样既反 映了每一个时刻的涨跌情况,也反映了数值指标在每一个时刻的值。 在这篇文章中我们给大家介绍了很多的有关数据可视化的常用图形。当然,数据可视化涉及 到的图形还有很多,我们会在后面的文章中继续为大家介绍数据可视化中涉及到的其他图形。

【原创】MATLAB实验报告-第二次-用MATLAB实现计算数据可视化-北京交通大学

MATLAB 上机实验报告( 2 ) 实验内容: 一、试用如下几种方法来建立向量,观察结果 ( 1) x=1:5, x=(1:5) ' 实验结果:x=1:5是行向量,x=(1:5)是列向量.且1为初始值,5为终止值,默认的步长为 1. >> x=1:5 1 2 3 4 5 >> x=(1:5)' x = 1 2

3 4 5 ( 2) x=0:pi/4:pi 实验结果:x=0:pi/4:pi 指的是x=(0,0.25*pi,0.50*pi,0.75*pi,pi). 其中pi为圆周率初始值为0,终止值为pi,步长为pi/4. >> x=0:pi/4:pi x = 0 0.7854 1.5708 2.3562 3.1416 (3)x=(0:0.2:3) ', y=e-x)p.(*sin(x) 实验结果:x的初始值为0,终止值为3,步长为0.2.而函数y表示将x向量中的每一个数代入函数y=e%x)*sin(x)得到的函数值组成的向量. >> x=(0:0.2:3)', y=exp(-x).*sin(x)

x = 0.2000 0.4000 0.6000 0.8000 1.0000 1.2000 1.4000 1.6000 1.8000 2.0000 2.2000 2.4000 2.6000 2.8000 3.0000

0.1627 0.2610 0.3099 0.3223 0.3096 0.2807 0.2430 0.2018 0.1610 0.1231 0.0896 0.0613 0.0383 0.0204 0.0070 (4) k=linspace(-pi,pi,5), k=logspace(-3,-1,5) 实验结果:k=linspace(-pi,pi,5)产生的是初始值为-pi,终止值为 pi,元素总数为5的行向量,即k的步长为pi/2. k=logspace(-3,-1,5产生的是初始值为10八(-3),终止值为10八(-1),元素总数为5的列向量.

基于matlab的可视化界面制作

MATLAB可视化设界面计(上) 一个可发布的应用程序通常都需要具备一个友好的图形界面(比如,我们开课时或给学生上课而使用课件时,我们一般就会用到可视化界面)。这样用户不需要知道应用程序究竟是怎样执行各种命令的, 而只需要了解可见界面组件的使用方法用户也不需要知道命令是如何执行, 只要通过与界面交互就可以使指定行为得以正确执行。MA TLAB可视化界面的设计, 一般有两种方法, 一是直接通过编辑M脚本文件产生GUI(这个方法就是我们在前面学习过的如何编写、调用M文件), 二是通过MA TLAB图形用户界面开发环境GUIDE(Graphical User Interface Development Environment)来形成相应文件。这里只讲述在GUIDE环境中利用控件实现可视化界面功能, 不探讨直接通过编辑脚本文件实现可视化界面的方法。 MA TLAB软件GUIDE为用户提供了一个方便高效的集成环境, 所有GUI支持的用户控件都集成在这个环境中, 并提供界面外观、属性和行为响应方式的设置方法。GUIDE将用户保存设计好的GUI界面保存在一个FIG资源文件中, 同时自动生成包含GUI初始化和组件界面布局控制代码的M文件, 为实现回调函数提供了一个参考框架。 下面以一个具体实例来说明GUIDE的开发使用以下所讲解的关于各控件的使用, 我们以MA TLAB7.0版本为调试环境, 如果版本的环境和版本略有不同,但基本思想和方法一致。为了方便大家学习,此处提供二个版本(即文字和视频,文字的即为下面的叙述,视频请点击此处。) 实例要完成的功能如下: 首先运行M文件后,出现一个主画面

图形可视化技术图形功能

图形功能 ■一图形的生成 (1) ◇1二维图形 (2) ◇2三维图形 (3) ■二二维图形的绘制 (4) ◇1二维函数图 (4) ◇2二维分析图 (4) ■三三维图形的绘制 (22) ◇1三维网图的高级处理 (22) ◇2三维等高线图的绘制 (25) ◇3三维旋转体的绘制 (26) ◇4建立表面图 (27) ■四四维表现图 (28) ■五图形标注处埋 (28) ◇1图形名称和坐标轴名称标注 (28) ◇2图形的文字标注 (28) ■六图形控制 (28) ◇1同一图窗绘制多图 (28) ◇2图形分格线的控制 (28) ◇3图形的坐标轴控制 (28) ◇4其它 (29) ■七图形窗口的控制 (29) ◇1图形窗口的创建和控制 (29) ◇2子图形的绘制和控制 (29) ◇3图线窗口控制其他操作函数 (30) ■八色彩的控制 (30) ◇1色图 (30) ◇2色彩的调制 (31) ◇3色彩的渲染 (31) ◇4光照控制 (32) ◇5设置灯光 (33) 图形可视化技术一直是数学计算人员所喜爱和追求的一项技术,因为不管是数值计算还是符号计算,无论计算多么完美,结果多么准确,人们还是很难直接从大量的数据或符号中感受它们的具体含义。人们更喜爱直接从眼睛看到直观的图形。因此,对任何数学计算人员,可视化技术是必要的。当然这不是说要去研究“苦涩”的可视化理论。因为MATLAB早已为用户提供了完整的可视化工具。 从最原始版本的MATLAB开始,图形功能就已经成为基本的功能之一。随着MATLAB版本的逐步升级,MATLAB的图形工具箱从简单的点、线、面处理发展到了集各种功能的二维图形、三维图形甚至四维表现图和对图形进行着色、消隐、光线、渲染及多视角处理等多项功能于一身的强大功能包。 本章将对MATLAB的图形功能进行介绍。 ■一图形的生成 ·1·

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