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Matlab绘图高级部分

原作者: [db:作者] 来自: [db:来源] 收藏 邀请

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 = [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 = [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=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12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');

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matlab只保存图像不生成边框发布时间:2022-07-18
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