圖形是呈現數據的一種直觀方式，在用Matlab進行數據處理和計算后，我們一般都會以圖形的形式將結果呈現出來。尤其在論文的撰寫中，優雅的圖形無疑會為文章加分。本篇文章非完全原創，我的工作就是把見到的Matlab繪圖代碼收集起來重新跑一遍，修改局部錯誤，然后將所有的圖貼上來供大家參考。大家可以先看圖，有看中的可以直接把代碼Copy過去改成自己想要的。
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<br>%% 直方圖圖的繪制
%直方圖有兩種圖型：垂直直方圖和水平直方圖。而每種圖型又有兩種表現模式：累計式：分組式。
figure;
z=[
3
,
5
,
2
,
4
,
1
;
3
,
4
,
5
,
2
,
1
;
5
,
4
,
3
,
2
,
5
]; % 各因素的相對貢獻份額
colormap(cool);% 控制圖的用色
subplot(
2
,
3
,
1
);
bar(z);%二維分組式直方圖,默認的為
'group'
title(
'2D default'
);
subplot(
2
,
3
,
2
);
bar3(z);%三維的分組式直方圖
title(
'3D default'
);
subplot(
2
,
3
,
3
);
barh(z,
1
);%分組式水平直方圖，寬度設置為
1
title(
'vert width=1'
);
subplot(
2
,
3
,
4
);
bar(z,
'stack'
);%累計式直方圖，例如:
1
,
1
+
2
,
1
+
2
+
3
構成了第一個bar
title(
'stack'
)
subplot(
2
,
3
,
5
);
bar3h(z,
0.5
,
'stacked'
);%三維累計式水平直方圖
title(
'vert width=1 stack'
);
subplot(
2
,
3
,
6
);
bar3(z,
0.8
,
'grouped'
);%對相關數據的顏色進行分組，默認的位
'group'
title(
'width=0.8 grouped'
);
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%% =========柱狀圖的進階==========
figure;
y=[
300
311
;
390
425
;
312
321
;
250
185
;
550
535
;
420
432
;
410
520
;];
subplot(
1
,
3
,
1
);
b=bar(y);
grid on;
set(gca,
'XTickLabel'
,{
'0'
,
'1'
,
'2'
,
'3'
,
'4'
,
'5'
,
'6'
})
legend(
'算法1'
,
'算法2'
);
xlabel(
'x axis'
);
ylabel(
'y axis'
);
%使僅有的一組柱狀圖呈現不同顏色，默認的位相同顏色
data = [
1.0
,
1.0
,
0.565
,
0.508
,
0.481
,
0.745
];
subplot(
1
,
3
,
2
);
b = bar(data);
ch = get(b,
'children'
);
set(ch,
'FaceVertexCData'
,[
4
;
2
;
3
;
1
;
5
;
6
]);%使用Indexed形式指定每組bar的顏色
set(gca,
'XTickLabel'
,{
'C0'
,
'C1'
,
'C2'
,
'C3'
,
'C4'
,
'C5'
})
axis([
0
7
0.0
1.0
]);
ylabel(
'micro F-measure'
);
%使每個bar顏色不同,默認的是每個元素在不同組的顏色相同
data = [
3
,
7
,
5
,
2
;
4
,
3
,
2
,
9
;
6
,
6
,
1
,
4
];
subplot(
1
,
3
,
3
);
b = bar(data);
ch = get(b,
'children'
);
set(ch{
1
},
'FaceVertexCData'
,[
1
;
2
;
3
]);%設置第一個元素在不同組的顏色
set(ch{
2
},
'FaceVertexCData'
,[
1
;
2
;
3
]);%設置第二個元素在不同組的顏色
set(ch{
3
},
'FaceVertexCData'
,[
1
;
2
;
3
]);
set(ch{
4
},
'FaceVertexCData'
,[
1
;
2
;
3
]);
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%% 彩色柱狀圖
%用到的數據
n =
8
;
Z = rand(n,
1
);
figure;
%默認圖片
subplot(
1
,
3
,
1
);
bar(Z);
%簡單的作圖
% 這個圖根據數據列中值的大小着色。每列中的值越大，顏色越突出
subplot(
1
,
3
,
2
);
h=bar(Z);
colormap(summer(n));
ch = get(h,
'Children'
);
fvd = get(ch,
'Faces'
);%針對矩陣時，只能用fvd=get(ch{col},
'Faces'
),下同
fvcd = get(ch,
'FaceVertexCData'
);
[~, izs] = sortrows(Z,
1
);
for
i =
1
:n
row = izs(i);
fvcd(fvd(row,:)) = i;
end
set(ch,
'FaceVertexCData'
,fvcd)
%圖片會以漸變的方式着色，效果非常不錯
subplot(
1
,
3
,
3
);
h=bar(Z);
ch = get(h,
'Children'
);
fvd = get(ch,
'Faces'
);
fvcd = get(ch,
'FaceVertexCData'
);
[zs, izs] = sortrows(Z,
1
);
k =
128
; % 准備生成
128
*
3
行的colormap
colormap(summer(k)); % 這樣會產生一個
128
*
3
的矩陣，分別代表[R G B]的值
% 檢視數據
whos ch fvd fvcd zs izs
% Name Size Bytes Class Attributes
%
% ch 1x1
8
double
% fvcd 66x1
528
double
% fvd 13x4
416
double
% izs 13x1
104
double
% zs 13x1
104
double
%
shading interp % Needed to graduate colors
for
i =
1
:n
color = floor(k*i/n); % 這里用取整函數獲得color在colormap中行
row = izs(i); % Look up actual row # in data
fvcd(fvd(row,
1
)) =
1
; % Color base vertices 1st index
fvcd(fvd(row,
4
)) =
1
;
fvcd(fvd(row,
2
)) = color; % Assign top vertices color
fvcd(fvd(row,
3
)) = color;
end
set(ch,
'FaceVertexCData'
, fvcd); % Apply the vertex coloring
set(ch,
'EdgeColor'
,
'k'
);
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%% 繪制統計直方圖
%hist(y)：如果y是向量，則把其中元素放入
10
個條目中，且返回每條中的元素的個數；如果y為矩陣，則分別對每列進行處理，顯示多組條形。
%[n,xout]=hist(y,x)：非遞減向量x的指定bin的中心。向量xout包含頻率計數與條目的位置。
x=-
10
:.
1
:
10
;
y1=randn(
2008
,
1
);
y2=randn(
2008
,
3
);
figure;
colormap(winter);
subplot(
2
,
2
,
1
);
hist(y1);%把其中元素放入
10
個條目中
title(
'y1為向量，default,n=10'
);
subplot(
2
,
2
,
2
);
hist(y2);%分別對每列進行處理，顯示多組條形
title(
'y2為矩陣'
);
subplot(
2
,
2
,
3
);
hist(y1,x);%用戶也可以使用[n,xout]=hist(y1,x);bar(xout,n)繪制條形直方圖
title(
'向量x指定條目'
);
subplot(
2
,
2
,
4
);
hist(y2,
1000
);%第二個參數為標量時指定bin的數目
title(
'nbins=1000'
);
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%% ========均值方差直方圖========
a=[
8
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];%mean
b=[
1
1
1
1
1
1
];%std
figure();
h=bar(a);
ch=get(h,
'children'
);
set(ch,
'FaceVertexCData'
,[
4
;
2
;
3
;
1
;
5
;
6
]);%使用Indexed形式指定每組bar的顏色
hold on;
errorbar(a,b,
'k'
,
'LineStyle'
,
'none'
);
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%% =======散點圖scatter , scatter3 , plotmatrix======
%scatter3(X,Y,Z,S,C):在由向量X、Y和Z指定的位置顯示大小和顏色分別由S和C決定的離散點
figure;
[x,y,z] = sphere(
16
);
X = [x(:)*.
5
x(:)*.
75
x(:)];
Y = [y(:)*.
5
y(:)*.
75
y(:)];
Z = [z(:)*.
5
z(:)*.
75
z(:)];
S = repmat([
10
2
5
]*
10
,numel(x),
1
);
C = repmat([
1
2
3
],numel(x),
1
);
subplot(
1
,
2
,
1
);
scatter(X(:),Y(:),S(:),C(:));
title(
'scatter'
);
subplot(
1
,
2
,
2
);
scatter3(X(:),Y(:),Z(:),S(:),C(:),
'filled'
), view(-
60
,
60
);
title(
'scatter3'
);
%plotmatrix(X,Y)繪出X(p*M)與Y(p*N)的列組成的散度圖(N,M)
figure;
X=randn(
100
,
2
);Y=randn(
100
,
2
);
subplot(
1
,
3
,
1
),plotmatrix(X);%等價於plotmatrix(X,X),除了對角上的圖為X每一列的直方圖hist(X(:,col))
title(
'plotmatrix(X)'
);
subplot(
1
,
3
,
2
),plotmatrix(X,X);
title(
'plotmatrix(X,X)'
);
subplot(
1
,
3
,
3
),plotmatrix(X,Y);
title(
'plotmatrix(X,Y)'
);
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%% =========繪制區域圖===========
%區域圖特點是：在圖上繪制多條曲線時，每條曲線（除第一條外）都是把“前”條曲線作基線，再取值繪制而成。因此，該指令所畫的圖形，能醒目地反映各因素對最終結果的貢獻份額。
figure;
x=
1
:
2
:
9
;% 注意：自變量要單調變化
y=magic(
5
);% 各因素的相對貢獻份額，每一列相當於一個因素
colormap(spring);% 控制圖的用色
area(x,y,
4
);%area(y)則以列下標作為自變量,第三個參數為基准線(默認為
0
)
set(gca,
'layer'
,
'top'
);%圖層設置為top層，顯示網格
title(
'basevalue=4'
);
legend(
' 因素 A'
,
' 因素 B'
,
' 因素 C'
,
'因素D'
,
'因素E'
);
grid on;
|
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1
2
3
4
5
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8
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10
|
%% =========繪制餅狀圖=========
%餅圖指令pie和pie3用來表示各元素占總和的百分數。該指令第二個參數為與第一參數等長的
0
-
1
%向量，
1
使對應扇塊突出。第三個參數指定個扇區的label
figure;
colormap(summer);% 控制圖的用色
x=[
16
17
21
25
21
];
subplot(
1
,
2
,
1
);
pie(x,[
0
0
0
0
1
],{
'0-10歲兒童'
,
'10-20歲兒童'
,
'20-35歲青年'
,
'35-55歲中年'
,
'55歲以上老年'
});
subplot(
1
,
2
,
2
);
pie3(x,[
0
0
0
0
1
],{
'0-10歲兒童'
,
'10-20歲兒童'
,
'20-35歲青年'
,
'35-55歲中年'
,
'55歲以上老年'
});
|
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%% 繪制填色多邊形。若每列的首尾元素不重合，則將默認把最后一點與第一點相連，強行使多邊形封閉。
%fill和fill3用於繪制填色多邊形
%fill(X1,Y1,C1,X2,Y2,C2,...)
%fill3(X1,Y1,Z1,C1,X2,Y2,Z2,C2,...)
%參數
1
和
2
為等長向量時,多邊形的節點數由項鏈長度決定；而當其為矩陣時，每一列對應一個多邊形
%參數
3
為顏色(用顏色字符r/g/b/c或[r g b]表示)
figure;
colormap(autumn);% 控制圖的用色
n=
10
; % 多邊形的邊數
dt=
2
*pi/n;t=
0
:dt:
2
*pi;
t=[t,t(
1
)]; %fill 指令要求數據向量的首位重合，使圖形封閉。
x=sin(t);y=cos(t);
subplot(
1
,
2
,
1
);
fill(x,y,[
1
1
0
]);axis off % 畫填色多邊形，隱去坐標軸。
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
];
subplot(
1
,
2
,
2
);
fill3(X,Y,Z,C);
view([-
10
55
]);
xlabel(
'x'
),ylabel(
'y'
);box on;grid on;
|
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%% =======繪制離散數據桿狀圖===========
%stem和stem3函數用於繪制二維或三維的離散數據桿狀圖
%stem(Y)可以理解成繪制離散點的plot(y)函數
%stem(X,Y)可以理解成繪制離散點的plot(x,y)函數
%stem(...,
'filled'
)改變數據點顯示的空、實狀態。
%stem(...,
'LINESPEC'
)Linespec代表直線屬性設置參量。
x=
1
:.
1
:
10
;
y=exp(x.*sin(x));
figure;
subplot(
1
,
3
,
1
);
plot(x,y,
'.-r'
);
title(
'plot(x,y)'
);
subplot(
1
,
3
,
2
);
stem(x,y,
'b'
);
subplot(
1
,
3
,
3
);
stem(x,y,
':g'
,
'fill'
);
%繪制三維離散桿狀圖
th=(
0
:
127
)/
128
*
2
*pi;% 角度采樣點
x=cos(th);
y=sin(th);
f=abs(fft(ones(
10
,
1
),
128
)); %對離散方波進行 FFT 變換，並取幅值
stem3(x,y,f
','
cd
','
fill');%繪制圖形
view([-
65
30
]);
xlabel(
'Real'
); %圖形標注
ylabel(
'Imaginary'
);
zlabel(
'Amplitude'
);
title(
'FFT example'
);
|
|
1
2
3
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45
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%% =======繪制方向和速度矢量圖=======
%compass-繪制羅盤圖
%feather-繪制羽毛圖
%quiver-繪制二維箭頭圖
%quiver3-繪制三維箭頭圖
%繪制羅盤圖
figure;
wdir=[
45
90
90
45
360
335
360
270
335
270
335
335
];
knots=[
6
6
8
6
3
9
6
8
9
10
14
12
];
rdir=wdir*pi/
180
;
[x,y]=pol2cart(rdir,knots);% 極坐標轉化為直角坐標
compass(x,y);
title(
'風向和風力'
)
%繪制羽毛圖
figure;
alpha=
90
:-
10
:
0
;
r=ones(size(alpha));
m=alpha*pi/
180
;
n=r*
10
;
[u,v]=pol2cart(m,n);% 極坐標轉化為直角坐標
feather(u,v);
title(
'羽毛圖'
)
%羅盤圖和羽毛圖的比較
figure;
t=-pi/
2
:pi/
12
:pi/
2
; % 在 區間，每 取一點。
r=ones(size(t)); % 單位半徑
[x,y]=pol2cart(t,r); % 極坐標轉化為直角坐標
subplot(
1
,
2
,
1
),compass(x,y),title(
'Compass'
)
subplot(
1
,
2
,
2
),feather(x,y),title(
'Feather'
)
%繪制箭頭圖
figure;
[x,y] = meshgrid(-
2
:.
2
:
2
,-
1
:.
15
:
1
);
z = x .* exp(-x.^
2
- y.^
2
);
[px,py] = gradient(z,.
2
,.
15
);
subplot(
1
,
2
,
1
);
contour(x,y,z), hold on
quiver(x,y,px,py), hold off, axis image
title(
'quiver示例'
);
[x,y,z]=peaks(
15
);
[nx,ny,nz]=surfnorm(x,y,z);%surfnorm求平面的法向量
subplot(
1
,
2
,
2
)
surf(x,y,z);
hold on;
quiver3(x,y,z,nx,ny,nz);
title(
'quiver3示例'
);
|
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%% ==========輪廓線圖的繪制==========
%clabel-利用輪廓矩陣生成標簽並在當前圖形中顯示
%contour-利用矩陣所給的值生成二維輪廓線
%contour3-利用矩陣所給的值生成三維輪廓線
%contourf-顯示二維輪廓圖並用色彩填充個輪廓線的間隙
%contourc-計算被其他輪廓函數占用的輪廓矩陣的低層函數
[x,y,z]=peaks;
n=
15
;% 等高線分級數
figure;
subplot(
1
,
3
,
1
);
h=contour(x,y,z,n);%繪制
20
條等高線
clabel(h);%當前圖形中顯示標簽,標簽前有
'+'
號且標簽會根據輪廓線旋轉，每條輪廓線僅有一個標簽
title(
'simple contour,n=20'
);
subplot(
1
,
3
,
2
);
z=peaks;
[c,h]=contour(z,n);%繪制
15
條等高線
clabel(c,h);%標簽前無
'+'
號,每天輪廓線可能有多個標簽
title(
'調用clabel函數標注輪廓圖'
)
subplot(
1
,
3
,
3
);
z=peaks;
[c,h]=contourf(z,n);
clabel(c,h,
'FontSize'
,
15
,
'Color'
,
'r'
,
'Rotation'
,
0
);%自定義標簽
colorbar;
title(
'使用自定義標注並彩色填充輪廓線的間隙'
);
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%% ========= Voronoi圖和三角剖分========
%用Voronoi多邊形勾畫每個點的最近鄰范圍。Voronoi多邊形在計算幾何、模式識別中有重要應用。三角形頂點所在多邊形的三條公共邊是剖分三角形邊的垂直平分線。
n=
30
;
A=rand(n,
1
)-
0.5
;
B=rand(n,
1
)-
0.5
; % 產生
30
個隨機點
T=delaunay(A,B); % 求相鄰三點組
T=[T T(:,
1
)]; %為使三點剖分三角形封閉而采取的措施
voronoi(A,B) % 畫 Voronoi 圖
hold on;axis square
fill(A(T(
10
,:)),B(T(
10
,:)),
'y'
); % 畫一個剖分三角形
voronoi(A,B) % 重畫 Voronoi 圖，避免線被覆蓋
title(
'Voronoi圖和三角剖分'
);
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10
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%% =========三角網線和三角曲面圖========
figure;
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); % 進行三角剖分
subplot(
1
,
2
,
1
),trimesh(tri,X,Y,Z);
title(
'三角網線'
);
subplot(
1
,
2
,
2
),trisurf(tri,X,Y,Z);
title(
'三角曲面圖'
);
colormap(copper);brighten(
0.5
) % 增強亮度
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10
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%% ============彩帶圖ribbon========
%ribbon(X,Y,WIDTH)和plot(X,Y)一樣的,只不過每一列在三維中以分開的ribbon繪制
figure;
x=
0
:pi/
100
:
2
*pi;
x=repmat(x',
1
,
10
);
y=sin(x);
ribbon(x,y,
0.4
);% 畫彩帶圖
% 至此彩帶圖已經生成。以下指令都是為了使圖形效果更好、標識更清楚而用。
view([
150
,
50
]),shading interp,colormap(hot)% 設置視角、明暗、色圖
light,lighting phong,box on % 設置光源、照射模式、坐標框
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%% ==========在特殊坐標系中繪制特殊圖形。=======
%利用polar函數在極坐標系中繪制圖形
figure;
theta=
0
:.
1
:pi;
rho1=sin(theta);
rho2=cos(theta);
subplot(
1
,
3
,
1
);
polar(theta,rho1,
'.-r'
);
hold on;
polar(theta,rho2,
'--g'
);
title(
'極坐標系中繪圖'
);
%另外一種和極坐標有關系的坐標系就是柱坐標系了
theta=
0
:pi/
100
:
3
*pi;
rho=sin(theta)+cos(theta);
[t,r]=meshgrid(theta,rho);
z=r.*t;
subplot(
1
,
3
,
2
);
[x,y,z]=pol2cart(t,r,z);%極坐標系向柱坐標系轉化
mesh(x,y,z);%柱坐標系中進行繪圖
title(
'柱坐標系中繪圖'
);
view([-
65
30
]);
%將球坐標系轉換為柱面坐標系
subplot(
1
,
3
,
3
);
delta=pi/
100
;
theta=
0
:delta:pi; % theta is zenith angle
phi=
0
:delta:pi; % phi is azimuth angle
[t p]=meshgrid(theta,phi);
r=ones(size(t));
[x,y,z]=sph2cart(t,p,r);%球坐標向柱坐標轉化
mesh(x,y,z);%球坐標系中進行繪圖
title(
'球坐標系中繪圖'
);
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%% ======四維表現========
%用色彩表現函數的特征
%當三維網線圖、曲面圖的第四個輸入宗量取一些特殊矩陣時，色彩就能表現或加強函數的某特征，如梯度、曲率、方向導數等。
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
); % 計算對 r 的全導數
dz2=del2(Z); % 計算曲率
figure;
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'
);
%色彩分別表現函數的高度和半徑特征
figure;
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)'
);
%色彩分別表現函數的 x 方向和 y 方向導數特征
figure;
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));
shading faceted;colorbar(
'horiz'
);
title(
'No. 6 surf(X,Y,Z,abs(dz2))'
);
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%% ======切片圖和切片等位線圖=======
%利用 slice 和 contourslice 表現 MATLAB 提供的無限大水體中水下射流速度數據 flow 。 flow 是一組定義在三維空間上的函數數據。
%在本例中，從圖中的色標尺可知，深紅色表示“正速度”（向圖的左方），深藍表示“負速度”（向圖的右方）。
% 以下指令用切面上的色彩表現射流速度
[X,Y,Z,V]=flow; % 取
4
個 的射流數據矩陣， V 是射流速度。
x1=min(min(min(X)));x2=max(max(max(X))); % 取 x 坐標上下限
y1=min(min(min(Y)));y2=max(max(max(Y))); % 取 y 坐標上下限
z1=min(min(min(Z)));z2=max(max(max(Z))); % 取 z 坐標上下限
sx=linspace(x1+
1.2
,x2,
5
); % 確定
5
個垂直 x 軸的切面坐標
sy=
0
; % 在 y=
0
處，取垂直 y 軸的切面
sz=
0
; % 在 z=
0
處，取垂直 z 軸的切面
figure;
slice(X,Y,Z,V,sx,sy,sz); % 畫切片圖
view([-
12
,
30
]);shading interp;colormap jet;axis off;colorbar;
% 以下指令用等位線表現射流速度
v1=min(min(min(V)));v2=max(max(max(V))); % 射流速度上下限
cv=linspace(v1,v2,
15
); % 在射流上下限之間取
15
條等位線
figure;
contourslice(X,Y,Z,V,sx,sy,sz,cv);view([-
12
,
30
]);
colormap jet;colorbar;box on;
|
下面兩段程序均不便上圖，自己拿到Matlab里面運行一下看效果吧。
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%% =======動態圖形=========
%簡單二維示例-彗星狀軌跡圖
figure;
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
%衛星返回地球的運動軌線示意
figure;
R0=
1
; % 以地球半徑為一個單位
a=
12
*R0;b=
9
*R0;T0=
2
*pi; %T0 是軌道周期
T=
5
*T0;dt=pi/
100
;t=[
0
:dt:T]';
f=sqrt(a^
2
-b^
2
); % 地球與另一焦點的距離
th=
12.5
*pi/
180
; % 衛星軌道與 x-y 平面的傾角
E=exp(-t/
20
); % 軌道收縮率
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'
) % 畫全程軌線
[X,Y,Z]=sphere(
30
);X=R0*X;Y=R0*Y;Z=R0*Z; % 獲得單位球坐標
grid on,hold on,surf(X,Y,Z),shading interp % 畫地球
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]) % 確定坐標范圍
view([
117
37
]),comet3(x,y,z,
0.02
),hold off % 設視角、畫運動軌線
%色彩變幻‘在
256
色情況下,才可被正確執行.圖片刷新可能會卡,單獨執行spinmap可查看到效果
figure;
peaks;
spinmap;
|
|
1
2
3
4
5
6
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9
10
11
12
|
%% =======影片動畫 =======
%三維圖形的影片動畫
figure;
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(cool);axis off
n=
12
;mmm=moviein(n); %預設畫面矩陣。新版完全可以取消此指令 。
for
i=
1
:n
rotate(h,[
0
0
1
],
25
); %是圖形繞 z 軸旋轉
25
度 / 每次
mmm(:,i)=getframe; %捕獲畫面。新版改為 mmm(i)=getframe 。
end
movie(mmm,
5
,
10
) %以每秒
10
幀速度，重復播放
5
次
|
作者：JeromeWang
郵箱：yunfeiwang@hust.edu.cn
出處：http://www.cnblogs.com/jeromeblog/