超強的MATLAB作圖功能MATLAB不僅是處理矩陣的神器,還是矩陣可視化的神器。 什么叫矩陣可視化? 其實,我們分析數(shù)據(jù)/處理信號/解析圖像等等這一類的操作,都是對矩陣的操作,并把它可視化出來。 水波圖像看著復(fù)雜,其實無非是可視化的矩陣而已 直接上手最常用作圖函數(shù)——plotplot,用來繪制二維的圖線。 x = 0:pi/100:2*pi;y = sin(x);plot(x,y) 自動彈出一個界面并顯示結(jié)果 觀察一下代碼,x是從0到2pi(也就是360度),間隔是pi/100,也就是說,分成了200小段。 x是個向量,所以y=sin(x)也是一個相同尺寸的向量。 plot(x,y)就是把對應(yīng)位置的xy連成直線。 有同學(xué)會問了,我明明看到的是曲線,你怎么說是直線? 這樣,我把x變成 x = 0:pi/5:2*pi ,再看看結(jié)果: 分的段過少,圖線誤差就大,變成折線了 所以說,完全取決于分成多少小段,類似于圖像處理中的分辨率。 常用技術(shù):一圖畫多線一張圖中,為了方便對比,想一起畫n條曲線,怎么做呢? x = linspace(-2*pi,2*pi);y1 = sin(x);y2 = cos(x);figureplot(x,y1,x,y2) 一圖多線,方便對比 說明:linspace的用法類似于冒號;需要寫2遍x,不可遺漏。 plot其它功能介紹plot太常用了,是繪圖的基礎(chǔ),大家一定help看一下,這里再詳細補充一下。 plot還有太多功能了,比如:
來個例子吧。 ax1 = subplot(2,1,1); % top subplotx = linspace(0,3);y1 = sin(5*x);plot(ax1,x,y1)title(ax1,'Top Subplot')ylabel(ax1,'sin(5x)')ax2 = subplot(2,1,2); % bottom subploty2 = sin(15*x);plot(ax2,x,y2)title(ax2,'Bottom Subplot')ylabel(ax2,'sin(15x)') 一張大圖中包含兩個小圖 這里的subplot(2,1,1)明顯又是矩陣思維,“2,1” 不就是代表2行1列的意思么! 所以說,矩陣思維貫穿MATLAB始終。 三種常用2D作圖之——條形圖bary = [2 2 3; 2 5 6; 2 8 9; 2 11 12];bar(y) 自動分組,自動上色 挺方便的吧,幾個數(shù)字就完成一張圖的繪制。 這里觀察y的結(jié)構(gòu)和bar圖的對應(yīng)關(guān)系,可以知道,每一行被認為是一組,每一列是一類數(shù)據(jù)共用同樣的顏色。 誤差線圖errorbar是條形圖中很常用的形式了,尤其學(xué)工程尤其醫(yī)學(xué)工程類的同學(xué),是不可不知的—— x = linspace(0,10,15);y = sin(x/2);err = 0.3*ones(size(y)); % 這里的誤差是“生成”出來的并不是實驗的真實數(shù)據(jù)errorbar(x,y,err,'-s','MarkerSize',10,... 'MarkerEdgeColor','red','MarkerFaceColor','red') 誤差線圖——每個“工”字形代表這個數(shù)據(jù)的誤差范圍 三種常用2D作圖之——直方圖histx = randn(1000,3); hist(x) 能看出正態(tài)分布的趨勢么? 這里使用了一個正態(tài)分布的隨機函數(shù)randn,1000行3列。
一看名字就知道她的美麗了,為啥叫“玫瑰”呢?請看—— theta = [0.4 1.4 3.1 2.3 0.4 2.5 3.9 2.8 2.3 1.6 4.6 4.5 6.1 3.9 5.1];rose(theta,10) 多像一朵玫瑰花 這是極坐標下的直方圖形式,需要注意的是,雖然有點像,但它并不是傳統(tǒng)意義上的餅圖,因為餅圖有專用的函數(shù)—— 三種常用2D作圖之——餅圖pieX = [1 3 0.5 2.5 2];pie(X) 自動產(chǎn)生比重值和顏色 X是一個向量,每個元素代表一類對象的值。 再來一個高級用法: X = categorical({'North','South','North','East','South','West'});explode = {'West'};labels = {'E','N','S','W'};pie(X,explode,labels) ![]() MATLAB的餅圖也挺好看的吧 |
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