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【Matlab中高清图片保存：print -dpng -r600 figname % 高质量输出图片】
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。
<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'
);
|
%% =========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
]);
|
%% 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'
);
|
%% 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'
);
|
|
%% ========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'
);
|
|
%% =======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)'
);
|
|
%% =========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;
|
|
%% =========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'
});
|
%% 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;
|
|
%% =======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'
);
|
|
%% =======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'
);
|
|
%% ==========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'
);
|
|
%% ========= 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'
);
|
|
%% =========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
|
%% ============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
|
|
%% ==========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'
);
|
|
%% ======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))'
);
|
|
%% ======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。
%% =======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;
|
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
|
%% =======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
|
|