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Matlab绘图高级部分
转载自:http://www.cnblogs.com/jeromeblog/p/3396494.html
图形是呈现数据的一种直观方式,在用Matlab进行数据处理和计算后,我们一般都会以图形的形式将结果呈现出来。尤其在论文的撰写中,优雅的图形无疑会为文章加分。本篇文章非完全原创,我的工作就是把见到的Matlab绘图代码收集起来重新跑一遍,修改局部错误,然后将所有的图贴上来供大家参考。大家可以先看图,有看中的可以直接把代码Copy过去改成自己想要的。
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<br>%% 直方图图的绘制 %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。 figure; z=[ 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 colormap(cool);% 控制图的用色 subplot( 2 , 3 , 1 ); bar(z);%二维分组式直方图,默认的为 ‘group‘ title( ‘2D default‘ ); subplot( 2 , 3 , 2 ); bar3(z);%三维的分组式直方图 title( ‘3D default‘ ); subplot( 2 , 3 , 3 ); barh(z, 1 );%分组式水平直方图,宽度设置为 1 title( ‘vert width=1‘ ); subplot( 2 , 3 , 4 ); bar(z, ‘stack‘ );%累计式直方图,例如: 1 , 1 + 2 , 1 + 2 + 3 构成了第一个bar title( ‘stack‘ ) subplot( 2 , 3 , 5 ); bar3h(z, 0.5 , ‘stacked‘ );%三维累计式水平直方图 title( ‘vert width=1 stack‘ ); subplot( 2 , 3 , 6 ); bar3(z, 0.8 , ‘grouped‘ );%对相关数据的颜色进行分组,默认的位 ‘group‘ title( ‘width=0.8 grouped‘ ); |
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%% =========柱状图的进阶========== 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‘ ); %使仅有的一组柱状图呈现不同颜色,默认的位相同颜色 data = http://www.mamicode.com/[ 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形式指定每组bar的颜色 set(gca, ‘XTickLabel‘ ,{ ‘C0‘ , ‘C1‘ , ‘C2‘ , ‘C3‘ , ‘C4‘ , ‘C5‘ }) axis([ 0 7 0.0 1.0 ]); ylabel( ‘micro F-measure‘ ); %使每个bar颜色不同,默认的是每个元素在不同组的颜色相同 data = http://www.mamicode.com/[ 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 ]);%设置第一个元素在不同组的颜色 set(ch{ 2 }, ‘FaceVertexCData‘ ,[ 1 ; 2 ; 3 ]);%设置第二个元素在不同组的颜色 set(ch{ 3 }, ‘FaceVertexCData‘ ,[ 1 ; 2 ; 3 ]); set(ch{ 4 }, ‘FaceVertexCData‘ ,[ 1 ; 2 ; 3 ]); |
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%% 彩色柱状图 %用到的数据 n = 8 ; Z = rand(n, 1 ); figure; %默认图片 subplot( 1 , 3 , 1 ); bar(Z); %简单的作图 % 这个图根据数据列中值的大小着色。每列中的值越大,颜色越突出 subplot( 1 , 3 , 2 ); h=bar(Z); colormap(summer(n)); ch = get(h, ‘Children‘ ); fvd = get(ch, ‘Faces‘ );%针对矩阵时,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) %图片会以渐变的方式着色,效果非常不错 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 ; % 准备生成 128 * 3 行的colormap colormap(summer(k)); % 这样会产生一个 128 * 3 的矩阵,分别代表[R G B]的值 % 检视数据 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); % 这里用取整函数获得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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%% 绘制统计直方图 %hist(y):如果y是向量,则把其中元素放入 10 个条目中,且返回每条中的元素的个数;如果y为矩阵,则分别对每列进行处理,显示多组条形。 %[n,xout]=hist(y,x):非递减向量x的指定bin的中心。向量xout包含频率计数与条目的位置。 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 个条目中 title( ‘y1为向量,default,n=10‘ ); subplot( 2 , 2 , 2 ); hist(y2);%分别对每列进行处理,显示多组条形 title( ‘y2为矩阵‘ ); subplot( 2 , 2 , 3 ); hist(y1,x);%用户也可以使用[n,xout]=hist(y1,x);bar(xout,n)绘制条形直方图 title( ‘向量x指定条目‘ ); subplot( 2 , 2 , 4 ); hist(y2, 1000 );%第二个参数为标量时指定bin的数目 title( ‘nbins=1000‘ ); |
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%% ========均值方差直方图======== a=[ 8 9 10 7 8 9 ];%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形式指定每组bar的颜色 hold on; errorbar(a,b, ‘k‘ , ‘LineStyle‘ , ‘none‘ ); |
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%% =======散点图scatter , scatter3 , plotmatrix====== %scatter3(X,Y,Z,S,C):在由向量X、Y和Z指定的位置显示大小和颜色分别由S和C决定的离散点 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)绘出X(p*M)与Y(p*N)的列组成的散度图(N,M) figure; X=randn( 100 , 2 );Y=randn( 100 , 2 ); subplot( 1 , 3 , 1 ),plotmatrix(X);%等价于plotmatrix(X,X),除了对角上的图为X每一列的直方图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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%% =========绘制区域图=========== %区域图特点是: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。 figure; x= 1 : 2 : 9 ;% 注意:自变量要单调变化 y=magic( 5 );% 各因素的相对贡献份额,每一列相当于一个因素 colormap(spring);% 控制图的用色 area(x,y, 4 );%area(y)则以列下标作为自变量,第三个参数为基准线(默认为 0 ) set(gca, ‘layer‘ , ‘top‘ );%图层设置为top层,显示网格 title( ‘basevalue=http://www.mamicode.com/4‘ ); legend( ‘ 因素 A‘ , ‘ 因素 B‘ , ‘ 因素 C‘ , ‘因素D‘ , ‘因素E‘ ); grid on; |
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%% =========绘制饼状图========= %饼图指令pie和pie3用来表示各元素占总和的百分数。该指令第二个参数为与第一参数等长的 0 - 1 %向量, 1 使对应扇块突出。第三个参数指定个扇区的label figure; colormap(summer);% 控制图的用色 x=[ 16 17 21 25 21 ]; subplot( 1 , 2 , 1 ); pie(x,[ 0 0 0 0 1 ],{ ‘0-10岁儿童‘ , ‘10-20岁儿童‘ , ‘20-35岁青年‘ , ‘35-55岁中年‘ , ‘55岁以上老年‘ }); subplot( 1 , 2 , 2 ); pie3(x,[ 0 0 0 0 1 ],{ ‘0-10岁儿童‘ , ‘10-20岁儿童‘ , ‘20-35岁青年‘ , ‘35-55岁中年‘ , ‘55岁以上老年‘ }); |
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%% 绘制填色多边形。若每列的首尾元素不重合,则将默认把最后一点与第一点相连,强行使多边形封闭。 %fill和fill3用于绘制填色多边形 %fill(X1,Y1,C1,X2,Y2,C2,...) %fill3(X1,Y1,Z1,C1,X2,Y2,Z2,C2,...) %参数 1 和 2 为等长向量时,多边形的节点数由项链长度决定;而当其为矩阵时,每一列对应一个多边形 %参数 3 为颜色(用颜色字符r/g/b/c或[r g b]表示) figure; colormap(autumn);% 控制图的用色 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); subplot( 1 , 2 , 1 ); fill(x,y,[ 1 1 0 ]);axis off % 画填色多边形,隐去坐标轴。 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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%% =======绘制离散数据杆状图=========== %stem和stem3函数用于绘制二维或三维的离散数据杆状图 %stem(Y)可以理解成绘制离散点的plot(y)函数 %stem(X,Y)可以理解成绘制离散点的plot(x,y)函数 %stem(..., ‘filled‘ )改变数据点显示的空、实状态。 %stem(..., ‘LINESPEC‘ )Linespec代表直线属性设置参量。 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‘ ); %绘制三维离散杆状图 th=( 0 : 127 )/ 128 * 2 *pi;% 角度采样点 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 stem3(x,y,f ‘,‘ cd ‘,‘ fill‘);%绘制图形 view([- 65 30 ]); xlabel( ‘Real‘ ); %图形标注 ylabel( ‘Imaginary‘ ); zlabel( ‘Amplitude‘ ); title( ‘FFT example‘ ); |
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%% =======绘制方向和速度矢量图======= %compass-绘制罗盘图 %feather-绘制羽毛图 %quiver-绘制二维箭头图 %quiver3-绘制三维箭头图 %绘制罗盘图 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);% 极坐标转化为直角坐标 compass(x,y); title( ‘风向和风力‘ ) %绘制羽毛图 figure; alpha= 90 :- 10 : 0 ; r=ones(size(alpha)); m=alpha*pi/ 180 ; n=r* 10 ; [u,v]=pol2cart(m,n);% 极坐标转化为直角坐标 feather(u,v); title( ‘羽毛图‘ ) %罗盘图和羽毛图的比较 figure; 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‘ ) %绘制箭头图 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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%% ==========轮廓线图的绘制========== %clabel-利用轮廓矩阵生成标签并在当前图形中显示 %contour-利用矩阵所给的值生成二维轮廓线 %contour3-利用矩阵所给的值生成三维轮廓线 %contourf-显示二维轮廓图并用色彩填充个轮廓线的间隙 %contourc-计算被其他轮廓函数占用的轮廓矩阵的低层函数 [x,y,z]=peaks; n= 15 ;% 等高线分级数 figure; subplot( 1 , 3 , 1 ); h=contour(x,y,z,n);%绘制 20 条等高线 clabel(h);%当前图形中显示标签,标签前有 ‘+‘ 号且标签会根据轮廓线旋转,每条轮廓线仅有一个标签 title( ‘simple contour,n=20‘ ); subplot( 1 , 3 , 2 ); z=peaks; [c,h]=contour(z,n);%绘制 15 条等高线 clabel(c,h);%标签前无 ‘+‘ 号,每天轮廓线可能有多个标签 title( ‘调用clabel函数标注轮廓图‘ ) subplot( 1 , 3 , 3 ); z=peaks; [c,h]=contourf(z,n); clabel(c,h, ‘FontSize‘ , 15 , ‘Color‘ , ‘r‘ , ‘Rotation‘ , 0 );%自定义标签 colorbar; title( ‘使用自定义标注并彩色填充轮廓线的间隙‘ ); |
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%% ========= Voronoi图和三角剖分======== %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。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。 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 title( ‘Voronoi图和三角剖分‘ ); |
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%% =========三角网线和三角曲面图======== 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); % 进行三角剖分 subplot( 1 , 2 , 1 ),trimesh(tri,X,Y,Z); title( ‘三角网线‘ ); subplot( 1 , 2 , 2 ),trisurf(tri,X,Y,Z); title( ‘三角曲面图‘ ); colormap(copper);brighten( 0.5 ) % 增强亮度 |
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%% ============彩带图ribbon======== %ribbon(X,Y,WIDTH)和plot(X,Y)一样的,只不过每一列在三维中以分开的ribbon绘制 figure; x= 0 :pi/ 100 : 2 *pi; x=repmat(x‘, 1 , 10 ); y=sin(x); ribbon(x,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(hot)% 设置视角、明暗、色图 light,lighting phong,box on % 设置光源、照射模式、坐标框 |
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%% ==========在特殊坐标系中绘制特殊图形。======= %利用polar函数在极坐标系中绘制图形 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( ‘极坐标系中绘图‘ ); %另外一种和极坐标有关系的坐标系就是柱坐标系了 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);%极坐标系向柱坐标系转化 mesh(x,y,z);%柱坐标系中进行绘图 title( ‘柱坐标系中绘图‘ ); view([- 65 30 ]); %将球坐标系转换为柱面坐标系 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);%球坐标向柱坐标转化 mesh(x,y,z);%球坐标系中进行绘图 title( ‘球坐标系中绘图‘ ); |
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%% ======四维表现======== %用色彩表现函数的特征 %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 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‘ ); %色彩分别表现函数的高度和半径特征 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)‘ ); %色彩分别表现函数的 x 方向和 y 方向导数特征 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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%% ======切片图和切片等位线图======= %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 [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 figure; slice(X,Y,Z,V,sx,sy,sz); % 画切片图 view([- 12 , 30 ]);shading interp;colormap jet;axis off;colorbar; % 以下指令用等位线表现射流速度 v1=min(min(min(V)));v2=max(max(max(V))); % 射流速度上下限 cv=linspace(v1,v2, 15 ); % 在射流上下限之间取 15 条等位线 figure; contourslice(X,Y,Z,V,sx,sy,sz,cv);view([- 12 , 30 ]); colormap jet;colorbar;box on; |
下面两段程序均不便上图,自己拿到Matlab里面运行一下看效果吧。
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%% =======动态图形========= %简单二维示例-彗星状轨迹图 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 %卫星返回地球的运动轨线示意 figure; 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 %色彩变幻‘在 256 色情况下,才可被正确执行.图片刷新可能会卡,单独执行spinmap可查看到效果 figure; peaks; spinmap; |
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%% =======影片动画 ======= %三维图形的影片动画 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); %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 |
Matlab绘图高级部分
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