• Matlab绘图高级部分

    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。

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23
    <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');

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23
    24
    25
    26
    27
    28
    %% =========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]);

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23
    24
    25
    26
    27
    28
    29
    30
    31
    32
    33
    34
    35
    36
    37
    38
    39
    40
    41
    42
    43
    44
    45
    46
    47
    48
    49
    50
    51
    52
    %% 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');

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    %% 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');

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    %% ========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');

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23
    24
    %% =======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)');

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    %% =========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;

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    %% =========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'});

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    %% 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;

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23
    24
    25
    26
    27
    %% =======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');

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23
    24
    25
    26
    27
    28
    29
    30
    31
    32
    33
    34
    35
    36
    37
    38
    39
    40
    41
    42
    43
    44
    45
    46
    %% =======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');

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23
    24
    %% ==========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');

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    %% ========= 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');

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    %% =========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

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    %% ============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

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23
    24
    25
    26
    27
    28
    29
    30
    31
    %% ==========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');

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23
    24
    25
    26
    27
    28
    %% ======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))');

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    %% ======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。

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23
    24
    25
    %% =======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

    作者：JeromeWang 
      邮箱：yunfeiwang@hust.edu.cn 
      出处：http://www.cnblogs.com/jeromeblog/ 
  • 相关阅读:
    查询避免Unknown column ‘xxx’ in ‘where clause’
    mybatis判断集合长度
    springbootjpa的dao层也会出现找不到javabean的操作
    Kotlin小测试
    java8特性表达式
    layui的入门使用
    tomcat去除项目访问路径限制
    XShell上传文件到Linux服务器上
    git添加新工程
    天气预报
  • 原文地址：https://www.cnblogs.com/GarfieldEr007/p/5517275.html
Copyright © 2020-2023  润新知