📄 matlab 特殊图形和高维可视化.htm
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<TR> <TD><IMG src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/p008.gif" width="755" height="7"></TD> </TR> </TBODY></TABLE></TD> <TD valign="top"><TABLE width="230" border="0" align="center" cellpadding="0" cellspacing="0"> <TBODY><TR> <TD><IFRAME border="0" vspace="0" hspace="0" marginwidth="0" marginheight="0" framespacing="0" frameborder="0" scrolling="No" width="229" height="103" src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/229.htm"></IFRAME></TD> </TR> </TBODY></TABLE></TD> </TR></TBODY></TABLE><BR><TABLE width="995" border="0" align="center" cellspacing="0"> <TBODY><TR> <TD width="995" height="60"><SCRIPT type="text/javascript"> var alimama_pid="mm_10142506_381571_611769"; var alimama_titlecolor="0000FF"; var alimama_descolor ="000000"; var alimama_bgcolor="FFFFFF"; var alimama_bordercolor="E6E6E6"; var alimama_linkcolor="008000"; var alimama_bottomcolor="FFFFFF"; var alimama_anglesize="0"; var alimama_bgpic="0"; var alimama_icon="0"; var alimama_sizecode="15"; var alimama_width=950; var alimama_height=90; var alimama_type=2; </SCRIPT> <SCRIPT src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/inf.js" type="text/javascript"> </SCRIPT><IMG name="alimamatmpf0.9469198482111096" id="alimamatmpf0.9469198482111096" style="width:0px;height:0px;padding:0px;margin:0px;border:0px;vertical-align:baseline;" border="0" src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/alimamal.php"><IFRAME name="alimamaf0.9469198482111096" id="alimamaf0.9469198482111096" border="0" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" style="width:950px; height:90px;" src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/alimama.htm"></IFRAME></TD> </TR></TBODY></TABLE><BR><TABLE width="995" border="0" align="center" cellpadding="0" cellspacing="0"> <TBODY><TR> <TD valign="top"><TABLE width="100%" border="0" cellpadding="0" cellspacing="1" bgcolor="#666666"> <TBODY><TR> <TD bgcolor="#FFFFFF"> <DIV class="mframe"> <TABLE width="100%" cellspacing="0" cellpadding="0"> <TBODY><TR> <TD class="tl"> <TD class="tm"><DIV align="left"><SPAN class="m"><A href="http://www.iforchina.com/default.aspx">在线教程频道</A> → <A href="http://www.iforchina.com/list.aspx?cid=5">图形图像</A> → <A href="http://www.iforchina.com/list.aspx?cid=170">Matlab</A></SPAN></DIV></TD> <TD class="tr"> </TR> </TBODY></TABLE> <DIV id="printBody"> <TABLE width="100%" align="center" cellspacing="0" cellpadding="0" style="word-break:break-all;table-layout:fixed;text-align:left"> <TBODY><TR> <TD class="ml"> <TD class="mm" valign="top"><BR> <DIV align="center"> <H1 class="aTitle">Matlab 特殊图形和高维可视化</H1> </DIV> <TABLE width="99%" align="center"> <TBODY><TR> <TD width="120">[日期： <SPAN id="TimeLabel">2005-04-19</SPAN> ]</TD> <TD height="25" align="center">来源： <SPAN id="SourceLabel"></SPAN> 作者： <SPAN id="AuthorLabel">未知</SPAN></TD> <TD width="100" align="right">[字体：<A href="javascript:ContentSize(16)">大</A> <A href="javascript:ContentSize(14)">中</A> <A href="javascript:ContentSize(12)">小</A>] </TD> </TR> </TBODY></TABLE> <TABLE width="99%" cellpadding="0" cellspacing="0" style="clear:both"> <TBODY><TR> <TD height="25" align="right"> 【 <A href="http://www.iforchina.com/mail.aspx?ID=4467" target="_blank">推荐本教程</A> 】 【 <A href="javascript:doPrint()">打印此教程</A> 】 <SPAN class="STYLE1">【<STRONG>我要投稿</STRONG>】</SPAN> </TD> </TR> </TBODY></TABLE> <DIV id="BodyLabel" class="content" style="display:block;padding:0px 10px">7.4 特殊图形和高维可视化<BR>7.4.1 特殊图形指令例示<BR>7.4.1.1 面域图area<BR><BR>【 * 例 7.4.1 .1-1 】面域图指令 <STRONG>area </STRONG>。该指令的特点是：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。 注意：（ 1 ） <STRONG>area </STRONG>的第一输入宗量是单调变化的自变量。第二输入宗量是“各因素”的<A href="http://www.iforchina.com/search.aspx?Where=title&cid=0&Keyword=%BA%AF%CA%FD&x=24&y=8" title="所有函数有关教程">函数</A>值矩阵，且每个“因素”的数据取列向量形式排放。第三输入宗量是绘图的基准线值，只能取标量。当基准值为 0 （即以 x 轴为基准线）时，第三输入宗量可以缺省。（ 2 ）本例第 <4> 条指令书写格式 x' , Y' ， 强调沿列方向画各条曲线的事实。<BR><A name="INPUT_479"><BR>clf;x=-2:2 % </A>注意：自变量要单调变化<BR>Y=[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<BR>Cum_Sum=cumsum(Y) % 各曲线在图上的绝对坐标<BR>area(x',Y',0) %<4><BR>legend(' 因素 A',' 因素 B',' 因素 C'),grid on,colormap(spring)<BR><A name="OUTPUT_479">x = <BR></A>-2 -1 0 1 2<BR>Y =<BR>3 5 2 4 1<BR>3 4 5 2 1<BR>5 4 3 2 5<BR>Cum_Sum =<BR>3 5 2 4 1<BR>6 9 7 6 2<BR>11 13 10 8 7 <P align="center"><IMG src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/050419080759061.gif"><BR>图 7.4.1 .1-1 面域图表现各分量的贡献 </P><P><BR>7.4.1.2 各种直方图bar, barh, bar3, bar3h<BR><BR>【 * 例 7.4.1 .2-1 】二维直方图有两种图型：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。本例选其两种加以表现。<BR><A name="INPUT_480">x=-2:2; % </A>注意：自变量要单调变化<BR>Y=[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<BR>subplot(1,2,1),bar(x',Y','stacked') % “累计式”直方图<BR>xlabel('x'),ylabel('\Sigma y'),colormap(cool)% 控制直方图的用色<BR>legend(' 因素 A',' 因素 B',' 因素 C')<BR>subplot(1,2,2),barh(x',Y','grouped') % “分组式”水平直方图<BR>xlabel('y'),ylabel('x') </P><P align="center"><A name="OUTPUT_480"><IMG src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/050419080759063.gif"><BR></A>图 7.4.1 .2-1 二维直方图 </P><P><A name="INPUT_486">clf;x=-2:2; % </A>注意：自变量要单调变化<BR>Y=[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<BR>subplot(1,2,1),bar3(x',Y',1) % “队列式”直方图<BR>xlabel(' 因素 ABC'),ylabel('x'),zlabel('y')<BR>colormap(summer) % 控制直方图的用色<BR>subplot(1,2,2),bar3h(x',Y','grouped') % “分组式”水平直方图<BR>ylabel('y'),zlabel('x') </P><P align="center"><A name="OUTPUT_486"><IMG src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/050419080759064.gif"><BR></A>图 7.4.1 .2-2 三维直方图 </P><P><BR>7.4.1.3 饼图pie, pie3<BR><BR>【 * 例 7.4.1 .3-1 】饼图指令 <STRONG>pie , pie3 </STRONG>用来表示各元素占总和的百分数。该指令第二输入宗量为与第一宗量同长的 0-1 向量， 1 使对应扇块突出。<BR><A name="INPUT_488">a=[1,1.6,1.2,0.8,2.1]; <BR></A>subplot(1,2,1),pie(a,[1 0 1 0 0]),legend({'1','2','3','4','5'})<BR>subplot(1,2,2),pie3(a,a==min(a)),colormap(cool) </P><P align="center"><A name="OUTPUT_488"><IMG src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/050419080759065.gif"><BR></A>图 7.4.1 .3-1 饼形统计图 </P><P><BR>7.4.1.4 填色图fill,fill3<BR><BR>【 * 例 7.4.1 .4-1 】读者试验本例时，注意三点： MATLAB 画任意多边形的一种方法；保证绘图数据首尾重合，使勾画多边形封闭；使用图柄对图形的属性进行精细设置。<BR><A name="INPUT_482">clf;n=10; % </A>多边形的边数<BR>dt=2*pi/n;t=0:dt:2*pi<BR>t=[t,t(1)]; %fill 指令要求数据向量的首位重合，使图形封闭。<BR>x=sin(t);y=cos(t);<BR>fill(x,y,'c');axis off % 画填色多边形，隐去坐标轴。<BR>ht=text(0,0,'\fontname{ 隶书 }\fontsize{32} 十边形 ');% 文字注释，且得图柄。<BR>set(ht,'Color','k','HorizontalAlignment','Center') % 依靠图柄设置属性。 </P><P align="center"><IMG src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/050419080759066.gif"><BR>图 7.4.1 .4-1 由 fiil 产生的填色多边形 </P><P>【例 7.4.1 .4-2 】三维填色指令 <STRONG>fill3 </STRONG>演示。注意：（ 1 ） X,Y,Z 的相应列元素构成一个三维封闭多边形。本例有 4 列，因此有 4 个多边形。图 7.4.1.4-2 中的“ 1 ， 2 ， 3 ， 4 ” 号三角形分别由 X,Y,Z 的第 1 ， 2 ， 3 ， 4 列生成。（ 2 ）为使多边形封闭，每列的首尾元素应该重合。若不重合，则将默认把最后一点与第一点相连，强行使多边形封闭。（ 3 ）该指令的第 4 输入宗量可取定色单字符（如 'r' , 'g' 等），也可取与 X 同维的数值矩阵。（ 4 ）所填色彩受 C 和色图的双重响应。（ 5 ）本例图中三角形的编号是通过“图形窗”编辑而生成的。<BR><A name="INPUT_495">X=[0.5 0.5 0.5 0.5;0.5 0.5 0.5 0.5;0 1 1 0]; <BR></A>Y=[0.5 0.5 0.5 0.5;0.5 0.5 0.5 0.5;0 0 1 1];<BR>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];<BR>fill3(X,Y,Z,C),view([-10 55]),colormap cool<BR>xlabel('x'),ylabel('y'),box on;grid on </P><P align="center"><A name="OUTPUT_495"><IMG src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/0504190807590617.gif"><BR></A>图 7.4.1 .4-2 三维填色 </P><P><BR>7.4.1.5 射线图compass和羽毛图feather<BR><BR>【 * 例 7.4.1 .5-1 】 <STRONG>compass </STRONG>和 <STRONG>feather </STRONG>指令的区别。<BR><A name="INPUT_483">t=-pi/2:pi/12:pi/2; % </A>在 <IMG src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/47_clip_image002_0005.gif">区间，每 <IMG src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/0504190807590618.gif">取一点。<BR>r=ones(size(t)); % 单位半径<BR>[x,y]=pol2cart(t,r); % 极坐标转化为直角坐标<BR>subplot(1,2,1),compass(x,y),title('Compass')<BR>subplot(1,2,2),feather(x,y),title('Feather') </P><P align="center"><A name="OUTPUT_483"><IMG src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/0504190807590624.gif"><BR></A>图 7.4.1 .5-1 compass 和 feather 指令的区别 </P><P><BR>7.4.1.6 Voronoi图和三角剖分<BR><BR>【 * 例 7.4.1 .6-1 】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。从本例图 7.4.1.6-1 中，可以看到，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。<BR><A name="INPUT_485">clf;rand('state',111) <BR></A>n=30;A=rand(n,1)-0.5;B=rand(n,1)-0.5; % 产生 30 个随机点<BR>T=delaunay(A,B); % 求相邻三点组<BR>T=[T T(:,1)]; % 为使三点剖分三角形封闭而采取的措施<BR>voronoi(A,B) % 画 Voronoi 图<BR>hold on;axis square<BR>fill(A(T(10, :)),B(T(10,:)),'y'); % 画一个剖分三角形<BR>voronoi(A,B) % 重画 Voronoi 图，避免线被覆盖。 </P><P align="center"><A name="OUTPUT_485"><IMG src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/050419080759068.gif"><BR></A>图 7.4.1 .6-1 Voronoi 多边形和 Delaubay 三角剖分 </P><P><BR>7.4.1.7 彩带图ribbon<BR><BR>【 * 例 7.4.1 .7-1 】用彩带绘图指令 <STRONG>ribbon </STRONG>，绘制归化二阶系统 <IMG src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/050419080759069.gif">在不同 <IMG src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/0504190807590619.gif">值时的阶跃响应，如图 7.4.1.7-1 所示。对于本例程序，有以下几点值得注意：（ 1 ）程序中使用了 Control Toolbox 中的两个指令 <STRONG>tf </STRONG>和 <STRONG>step </STRONG>。这 <STRONG>tf </STRONG>是一个（ MATLAB5.x 版起用的）“对象”。（ 2 ）本例构作的 S 是一个单输入 8 输出系统，作用于该 S 的 step 指令也将在一次调用中产生 8 个子系统的阶跃响应。（ 3 ）在下段程序运行后，有兴趣的读者可显示 S ，以观察系统是如何描写的。（ 4 ）本例为了得到较好的表现效果，采用了视角、明暗、色图、光照控制。（ 5 ）为使程序有一定通用性，图例采用元胞数组生成。（ 6 ）本例产生的图 7.4.1.7-1 中，除“ <IMG src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/0504190807590625.gif">”外，所有标识都是由下段指令产生的。（ 7 ）“ <IMG src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/0504190807590626.gif">”中的斜向箭头无法由指令生成，而是直接通过“图形窗”编辑实现的（ MATLAB5.3 版起用）。（ 8 ）本例程序有通用性。只要修改第 <2> 条指令对阻尼系数的设定，就可获得响应的彩带图形。<BR><A name="INPUT_489">clear,clf <BR></A>zeta2=[0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.8 1.0]; %<2><BR>n=length(zeta2); <STRONG>for k=1:n;Num{k,1}=1;Den{k,1}=[1 2*zeta2(k) 1];end<BR></STRONG>S=tf(Num,Den); % 产生单输入多输出系统<BR>t=(0:0.4:30)'; % 时间采样点<BR>[Y,x]=step(S,t); % 单输入多输出系统的响应<BR>tt=t*ones(size(zeta2)); % 为画彩带图，生成与<A href="http://www.iforchina.com/search.aspx?Where=title&cid=0&Keyword=%BA%AF%CA%FD&x=24&y=8" title="所有函数有关教程">函数</A>值 Y 维数相同的时间矩阵。<BR>ribbon(tt,Y,0.4) % 画彩带图<BR><BR>% 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。<BR>view([150,50]),shading interp,colormap(jet)% 设置视角、明暗、色图<BR>light,lighting phong,box on % 设置光源、照射模式、坐标框<BR>for k=1:n;str_lgd{k,1}=num2str(zeta2(k));end,legend(str_lgd)% 图例设置<BR>str1='\itG = (s^{2} + 2\zetas + 1)^{-1}';<BR>str2='\fontsize{16}\fontname{ 隶书 } 取不同 ';<BR>str3='{\fontsize{10}\it\zeta}';<BR>str4='\fontsize{16}\fontname{ 隶书 } 时的阶跃响应 ';<BR>title([str1,str2,str3,str4]),zlabel('\ity(\zeta,t) \rightarrow') </P><P align="center"><A name="OUTPUT_489"><IMG src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/0504190807590631.gif"><BR></A>图 7.4.1 .7-1 二阶系统在不同阻尼系数时的响应 </P><P><BR>7.4.1.8 离散杆图stem , stem3<BR><BR>【 * 例 7.4.1 .8-1 】本例表现一个离散方波的快速 Fourier 变换的幅频。本例左图用极坐标指令 <STRONG>polar </STRONG>绘出，右图用三维离散杆图指令 <STRONG>stem3 </STRONG>绘出。<BR> MATLAB 的 polar 指令是建筑在 plot 基础上的。指令执行后，出现的极坐标轴及分度标识也是由 plot 以一种“固定”模式产生的。因此，极坐标轴的控制很不灵活，它只能以比较简单的方式表达<A href="http://www.iforchina.com/search.aspx?Where=title&cid=0&Keyword=%BA%AF%CA%FD&x=24&y=8" title="所有函数有关教程">函数</A>。如对于本例左图，那图形小、线条细、文字太密的缺陷，就较难克服。相比而言，先借助极坐标和直角坐标转换，然后再通过直角坐标图形指令加以表现，往往更显灵活、方便。如本例的右图。<BR><A name="INPUT_490">th = (0:127)/128*2*pi; % </A>角度采样点<BR>rho=ones(size(th)); % 单位半径<BR>x = cos(th);y = sin(th);<BR>f = abs(fft(ones(10,1),128)); % 对离散方波进行 FFT 变换，并取幅值。<BR>rho=ones(size(th))+f'; % 取单位圆为绘制幅频谱的基准。<BR>subplot(1,2,1),polar(th,rho,'r')<BR>subplot(1,2,2),stem3(x,y,f','d','fill') % 取菱形离散杆头，并填色。<BR>view([-65 30]) % 控制角度，为表现效果。 </P><P align="center"><A name="OUTPUT_490"><IMG src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/0504190807590610.gif"><BR></A>图 7.4.1 .8-1 离散方波的幅频谱 </P><P>7.4.1.9 二维半图指令pcolor, contour, contourf<BR><BR>【 * 例 7.4.1 .9-1 】本例重点演示所谓“二维半”指令：伪彩图 <STRONG>pcolor </STRONG>；等位线指令 <STRONG>contour </STRONG>、 <STRONG>contourf </STRONG>；等位线标高指令 <STRONG>clabel </STRONG>的配合使用和区别。练习本例时注意：（ 1 ）本例等位线指令中的第 4 输入宗量 n 设定高度的等级数，第 5 输入宗量设定等位线的线型、色彩。（ 2 ）左右两图的标高方法不同。左图的标识以“ + ”引导，水平放置。右图沿线布置。这是由 <STRONG>clabel </STRONG>的调用格式不同产生的。（ 3 ）左右两图色彩的形成方法不同，色彩效果也不同。（ 4 ）在左图中， <STRONG>colorbar </STRONG>画出一根垂直色标尺，而 <STRONG>caxis </STRONG>决定该色标尺的刻度。<BR><A name="INPUT_494">clf;clear;[X,Y,Z]=peaks(40); % </A>获得 peaks 图形数据<BR>n=4; % 等高线分级数<BR>subplot(1,2,1),pcolor(X,Y,Z) % 伪彩图<BR>colormap jet,shading interp<BR>hold on,C=contour(X,Y,Z,n,'k:'); % 用黑虚线画等位线，并给出标识数据。<BR>clabel(C) % 随机标识法<BR>zmax=max(max(Z));zmin=min(min(Z));caxis([zmin,zmax]) % 决定色标尺的范围<BR>colorbar % 画垂直色标尺<BR>hold off,subplot(1,2,2)<BR>[C,h,CF]=contourf(X,Y,Z,n,'k:'); % 用黑虚线画填色等位线，并给出标识数据。<BR>clabel(C,h) % 沿线标识法 </P><P align="center"><A name="OUTPUT_494"><IMG src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/0504190807590611.gif"><BR></A>图 7.4.1 .9-1 “二维半”指令的演示 </P><P><BR>7.4.1.10 散点图scatter , scatter3 , plotmatrix<BR><BR>【 * 例 7.4.1 .10-1 】表现<A href="http://www.iforchina.com/search.aspx?Where=title&cid=0&Keyword=%BA%AF%CA%FD&x=24&y=8" title="所有函数有关教程">函数</A> <IMG src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/0504190807590612.gif">。请注意本例中的 3 个指令：（ 1 ）散点图指令 <STRONG>scatter3 </STRONG>，标志三维数据点。它的前三个输入宗量必须是同长的向量，如指令 <5> 。（ 2 ）带垂帘的网线图指令 <STRONG>meshz </STRONG>，它的调用格式与 mesh 没有什么不同。此外，再次提醒读者注意指令 <2> 。这样处理的目的是避免 0/0 的不定性。该处理方法是求极限的一种数值方法。<BR><A name="INPUT_472">x=3*pi*(-1:0.2:1);y=x;[X,Y]=meshgrid(x,y); <BR></A>R=sqrt(X.^2+Y.^2)+eps;Z=sin(R)./R;% 引入 eps 避免 0/0 ， %<2><BR>C=abs(del2(Z)); % 求“五点格式”差分，反映曲面变化。<BR>meshz(X,Y,Z,C) % 由曲面变化决定用色<BR>hold on,scatter3(X(:),Y(:),Z(:),'filled') %<5><BR>hold off,colormap(hot) </P><P align="center"><A name="OUTPUT_472"><IMG src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/0504190807590620.gif"><BR></A>图 7.4.1 .10-1 三维散点图 </P><P>【 * 例 7.4.1 .10-2 】指令 <STRONG>plotmatrix </STRONG>有两种基本调用方式：（ 1 ）对于数据矩阵 <IMG src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/0504190807590627.gif">维的 X 和 <IMG src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/0504190807590632.gif">维的 Y ，调用格式 <STRONG>plotmatrix(X,Y) </STRONG>将画出一个分割成 <IMG src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/0504190807590633.gif">个子散点图。其中第 <IMG src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/0504190807590634.gif">个子散点图是根据 Y 第 <IMG src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/0504190807590635.gif">列和 X 第 <IMG src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/0504190807590636.gif">列数据画出的。（ 2 ）对于数据矩阵 <IMG src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/0504190807590628.gif">维的 X ，调用格式 <STRONG>plotmatrix(X) </STRONG>将画出分割成 <IMG src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/0504190807590637.gif">个子块的图。该图的对角块，画出的是 X 每列的数据的频数直方图；而其他子块是相应列构成的散点图。该指令可用来观察数据矩阵（或同一矩阵列向量）间的统计关系。<BR><A name="INPUT_499">randn('seed',1111),X=randn(100,2);Y=randn(100,2); <BR></A>subplot(1,3,1),plotmatrix(X)<BR>subplot(1,3,2),plotmatrix(X,X)<BR>subplot(1,3,3),plotmatrix(X,Y) </P><P align="center"><A name="OUTPUT_499"><IMG src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/0504190807590638.gif"><BR></A>图 7.4.1 .10-2 plotmatrix 表现数据统计特性</P><P>7.4.1.11 不规则数据的网线图和曲面图<BR><BR>【 * 例 7.4.1 .11-1 】用三角网线、曲面图表现<A href="http://www.iforchina.com/search.aspx?Where=title&cid=0&Keyword=%BA%AF%CA%FD&x=24&y=8" title="所有函数有关教程">函数</A> <IMG src="./Matlab 特殊图形和高维可视化_files/0504190807590613.gif">。<BR><A name="INPUT_496">rand('seed',22),X=6*pi*(rand(20,10)-0.5);Y=6*pi*(rand(20,10)-0.5); <BR></A>R=sqrt(X.^2+Y.^2)+eps;Z=sin(R)./R;<BR>tri=delaunay(X,Y); % 进行三角剖分<BR>subplot(1,2,1),trimesh(tri,X,Y,Z)<BR>subplot(1,2,2),trisurf(tri,X,Y,Z)<BR>colormap(jet);brighten(0.5) % 增强亮度 </P>⌨️ 快捷键说明
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