最新Matlab第五章-数据和函数的可视化资料ppt课件
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2024版matlab教程(全)资料ppt课件
进行通信系统的建模、仿真和分析。
谢谢聆听
B
C
变量与赋值
在MATLAB中，变量不需要事先声明，可以 直接赋值。变量名以字母开头，可以包含字 母、数字和下划线。
常用函数
MATLAB提供了丰富的内置函数，如sin、 cos、tan等三角函数，以及abs、sqrt等数 学函数。用户可以通过help命令查看函数的
D
使用方法。
02 矩阵运算与数组操作
错误处理
阐述try-catch错误处理机制的语法、 执行流程及应用实例。
04
函数定义与调用
函数概述
阐述函数的概念、作用及分类，包括内置函数和 自定义函数。
函数调用
深入剖析函数的调用方法，包括直接调用、间接 调用及参数传递等技巧。
ABCD
函数定义
详细讲解自定义函数的定义方法，包括函数名、 输入参数、输出参数及函数体等要素。
拟合方法
利用已知数据点构造近似函数，如最小二乘法、多项 式拟合、非线性拟合等。
插值与拟合的比较
插值函数经过所有数据点，而拟合函数则追求整体上 的近似。
数值积分与微分
01
数值积分方法
利用数值技术计算定积分的近似 值，如矩形法、梯形法、辛普森 法等。
02
数值微分方法
通过数值技术求解函数的导数或 微分，如差分法、中心差分法、 五点差分法等。
02
01
矩阵运算
加法与减法
对应元素相加或相减，要求矩阵 大小相同
乘法
使用`*`或`mtimes`函数进行矩阵 乘法，要求内维数相同
点乘与点除
使用`.*`、`./`进行对应元素相乘或 相除，要求矩阵大小相同
特征值与特征向量
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饼图
展示部分与整体的关系，通过扇形面积或角度表 示占比。
三维图形
01
02
03
04
三维散点图
在三维空间中展示两个变量之 间的关系，通过点的位置展示
数据。
三维曲面图
通过曲面表示两个或多个变量 之间的关系，可以展示数据的
分布和趋势。
三维等高线图
表示三维空间中数据的分布和 变化，通过等高线的形状和密
集程度展示数据。
处理运行过程中出现的错误和 异常情况。
通过优化算法和代码结构，提 高程序的运行效率。
对代码进行重新组织，使其更 易于阅读和维护。
03
MATLAB可视化
绘图基础
散点图
描述两个变量之间的关系，通过点的分布展示数 据。
条形图
比较不同类别的数据大小，通过条形的长度或高 度进行比较。
折线图
展示时间序列数据或多个变量之间的关系，通过 线条的走势呈现数据变化。
控制系统仿真
使用MATLAB进行控制系统仿真 ，模拟系统动态性能。
控制系统优化
对控制系统进行优化设计，如权 重优化、多目标优化等。
THANK YOU
感谢聆听
对图像进行几何变换，如缩放、旋转、平移 等操作。
动画制作
帧动画
通过一系列静态图像的连续播放，形 成动态效果。
路径动画
让对象沿指定路径移动，形成动态效 果。
变形动画
让对象从一个形状逐渐变形为另一个 形状，形成动态效果。
交互式动画
允许用户通过交互操作控制动画的播 放、暂停、回放等操作。
04
MATLAB在科学计算中的应用
对函数进行数值积分和微分， 用于解决定积分和微分方程问 题。
数值优化
展示部分与整体的关系，通过扇形面积或角度表 示占比。
三维图形
01
02
03
04
三维散点图
在三维空间中展示两个变量之 间的关系，通过点的位置展示
数据。
三维曲面图
通过曲面表示两个或多个变量 之间的关系，可以展示数据的
分布和趋势。
三维等高线图
表示三维空间中数据的分布和 变化，通过等高线的形状和密
集程度展示数据。
处理运行过程中出现的错误和 异常情况。
通过优化算法和代码结构，提 高程序的运行效率。
对代码进行重新组织，使其更 易于阅读和维护。
03
MATLAB可视化
绘图基础
散点图
描述两个变量之间的关系，通过点的分布展示数 据。
条形图
比较不同类别的数据大小，通过条形的长度或高 度进行比较。
折线图
展示时间序列数据或多个变量之间的关系，通过 线条的走势呈现数据变化。
控制系统仿真
使用MATLAB进行控制系统仿真 ，模拟系统动态性能。
控制系统优化
对控制系统进行优化设计，如权 重优化、多目标优化等。
THANK YOU
感谢聆听
对图像进行几何变换，如缩放、旋转、平移 等操作。
动画制作
帧动画
通过一系列静态图像的连续播放，形 成动态效果。
路径动画
让对象沿指定路径移动，形成动态效 果。
变形动画
让对象从一个形状逐渐变形为另一个 形状，形成动态效果。
交互式动画
允许用户通过交互操作控制动画的播 放、暂停、回放等操作。
04
MATLAB在科学计算中的应用
对函数进行数值积分和微分， 用于解决定积分和微分方程问 题。
数值优化
2020年MATLAB数据和函数的可视化精品版
第五部分 数据和函数的可视化视觉是人们感受世界、认识自然的最重要依靠。
数据可视化的目的在于：通过图形，从一堆杂乱的离散数据中观察数据间的内在关系，感受由图形所传递的内在本质。
MATLAB 一向注重数据的图形表示，并不断地采用新技术改进和完备其可视化功能。
这部分系统地阐述：离散数据表示成图形的基本机理；曲线、曲面绘制的基本技法和指令；特殊图形的生成和使用示例；如何使用线型、色彩、数据点标记凸现不同数据的特征；如何利用着色、灯光照明、反射效果、材质体现和透明度处理渲染、烘托表现高维函数的性状；如何生成和运用标识，画龙点睛般地注释图形；如何显示和转换unit8、unit16、double 三种不同数据类型所体现的变址、灰度和真彩图象，如何读写各种标准图象格式文件；如何通过图形窗的交互操作对图形进行修饰、调整；如何打印和输出图形文件。
本章的图形指令只涉及MATLAB 的“高层”绘图指令。
这种指令的形态和格式友善，易于理解和使用。
整章内容遵循由浅入深、由基本到高级、由算例带归纳的原则。
所有算例都是运行实例，易于用户实践试验，并从中掌握一般规律。
MATLAB 从5.x 向6.x 版本升级后，旧版中的本章全部内容几乎可以不加修改地用于6.x 版。
此外，本章新版为适应升级增加了或改变了如下内容： ● MATLAB 从6.0版起，图形对象“面”、“块”、“象”具备了透明属性，进一步增强了计算结果可视化的感染力。
为此，本章专设第5.5.4节，详细阐述透明度处理的机理和指令协调细节。
● 在MA TLAB 升级过程中，专门用于图像数据存储的 unit8, unit16数据类型进一步完善。
对此，本章专辟第5.6.3节说明这种数据类型的特点和使用注意事项。
● 本章还对升级后的图形窗界面的编辑功能进行了新的全面阐述（见第5.7节）。
5.1引导5.1.1离散数据和离散函数的可视化【例5.1.1-1】用图形表示离散函数1)6(--=n y 。
matlab数据和函数的可视化教学课件
Matlab的数据可视化基础
在开始使用Matlab进行数据可视化之前，我们需要了解一些基本概念和技巧。 这包括如何创建不同类型的图形、设置图形参数以及添加标签和图例等。
ห้องสมุดไป่ตู้
使用plot函数进行二维作图
plot函数是Matlab中最常用的二维作图函数之一。它可以用来绘制折线图、曲线图等，帮助我们直观地展示数 据的变化趋势和关联关系。
除了折线图和曲线图，Matlab还提供了创建散点图和气泡图的功能。这些图 形可以更好地展示数据的分布和关联关系。
三维作图基础
除了二维作图，Matlab还支持三维作图。通过在三维空间中展示数据，我们可以更全面地理解数据的特征和 规律。
生成三维网格数据
在创建三维图形之前，我们需要先生成三维网格数据。这是通过指定x、y和z坐标进行的，用于确定数据点的 位置。
生成直方图
直方图可以用来展示连续型数据的分布情况。在Matlab中，我们可以使用一些特定的函数来生成直方图，并 对其进行进一步的调整和美化。
生成饼图
饼图可以用来展示数据的比例关系。在Matlab中，我们可以使用一些特定的 函数来生成饼图，并对其进行进一步的调整和美化。
用polar函数绘制Polar图
要创建Polar图，我们可以使用Matlab中的polar函数。它可以根据指定的角度 和半径绘制出相应的Polar图，并使其更具有可读性和吸引力。
绘制直方图和饼图
除了曲线图和图形图，Matlab还可以绘制直方图和饼图。这些图形图可以更 好地展示数据的分布和比例关系。
使用contour函数生成等高线
要生成等高线图，我们可以使用contour函数。它可以根据数据的不同水平值 绘制出相应的等高线，以便更直观地展示数据的特征。
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控制流语句
使用条件语句（如if-else）和 循环语句（如for）来控制程序 流程。
变量定义
使用赋值语句定义变量，例如 `a = 5`。
矩阵运算
使用矩阵进行数学运算，如加 法、减法、乘法和除法等。
函数编写
创建自定义函数来执行特定任 务。
02
MATLAB编程语言基础
变量与数据类型
变量命名规则
数据类型转换
编辑器是一个文本编辑器 ，用于编写和编辑 MATLAB脚本和函数。
工具箱窗口提供了一系列 用于特定任务的工具和功 能，如数据可视化、信号 处理等。
工作空间窗口显示当前工 作区中的变量，可以查看 和修改变量的值。
MATLAB基本操作
数据类型
MATLAB支持多种数据类型， 如数值型、字符型和逻辑型等 。
04
MATLAB数值计算
数值计算基础
01
02
03
数值类型
介绍MATLAB中的数值类 型，包括双精度、单精度 、复数等。
变量赋值
讲解如何给变量赋值，包 括标量、向量和矩阵。
运算符
介绍基本的算术运算符、 关系运算符和逻辑运算符 及其优先级。
数值计算函数
数学函数
列举常用的数学函数，如 三角函数、指数函数、对 数函数等。
矩阵的函数运算
总结词：MATLAB提供了许多内置函 数，可以对矩阵进行各种复杂的运算
。
详细描述
矩阵求逆：使用 `inv` 函数求矩阵的 逆。
特征值和特征向量：使用 `eig` 函数 计算矩阵的特征值和特征向量。
行列式值：使用 `det` 函数计算矩阵 的行列式值。
矩阵分解：使用 `factor` 和 `expm` 等函数对矩阵进行分解和计算指数。
自动化软件工具MATLAB自学课件 第5章 数据可视化
4.2 二维曲线绘图
4.2.3 图形控制
e) 多子图 MATLAB允许用户在同一个图形窗里布置几幅独立的子图。 subplot(m,n,k) 使(m×n)幅子图中的第k幅成为当前图. subplot(‘position’,[left bottom widt hight]) 在指定位置开辟子图，并成为当前图. 【说明】 1) subplot(m,n,k) 表示图形窗有(m×n)幅子图,k是子图编号。序号编排 原则是:左上方为第一幅,向右向下依次排号。 2) subplot(‘position’,[left bottom widt hight]) 产生的子图位置由人工指 定，指定位置的四元组采用规划的标称单位，即认为图形窗的高、 宽的取值范围都是[0，1]。
4.2.3 图形控制
b) 分格线和坐标框 grid on 画出分格线 grid off 不画分格线 box on 使当前坐标呈封闭形式 box off 使当前坐标呈开启形式
【说明】缺省时，不 画分格线；坐标呈封 闭形式。
4.2.3 图形控制
c) 图形标识 【说明】S为带单引号的英文或中 title(S) 书写图名 文字符串。 xlable(S) 横坐标轴名 ylable(S) 纵坐标轴名 text(xt,yt,S)在(xt,yt) 处写字符注释 legend(s1,s2,…) 在图右上角建立图例
第4章 数据可视化
数据可视化是数据分析、系统分析的一种重要方法。 MATLAB具有丰富且易于理解和使用的绘图指令，数据和 函数的可视化是MATLAB的重要组成部分。
本章主要内容如下：
4.1 4.2 4.3 4.4 可视化的基本步骤 二维曲线绘图 三维曲线绘图 图形窗功能简介
引子
matlab 第五章 数据和函数的可视化
第五章 数据和函数可视化 例子5-2 利用plot函数绘制矩阵数据。
在MATLAB命令行窗口中，键入下面的指令：
>> A = pascal(5)
A=
1 1 1 1 1 2 3 4 1 3 6 10 1 4 10 20 1 5 15 35
1
5 15 35 70
>> plot(A)
第五章 数据和函数可视化
图像或者曲线的编辑。
第五章 数据和函数可视化
一般地，在MATLAB中进行数据可视化的过程主要有如 下步骤：
* 准备需要绘制在MATLAB图形窗体中的数据。 * 创建图形窗体，并且选择绘制数据的区域。一个 MATLAB图形窗体可以包含多个绘图区域。
* 使用MATLAB的绘图函数绘制图形或者曲线。
* 设置曲线的属性，例如线型、线宽等。 * 设置绘图区域的属性，并且添加数据网格线。 * 为绘制的图形添加标题、轴标签或者标注文本等。 * 打印或者导出图形。
第五章 数据和函数可视化
3.以矩阵作为输入参数 plot(Y) Y为矩阵m×n • 绘出n条曲线，x轴为行索引，矢量1:m或比 这个范围稍大一点 Eg:多峰函数 peaks m 49×49 Z=peaks; plot(Z) 画出49条线 x轴的范围0~50，根据Z的行数自动生成
第五章 数据和函数可视化
得到的图形如图5-7所示。
第五章 数据和函数可视化
1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1 0 1 2 3 4 5 6 7
图5-7 仅绘制曲线点
第五章 数据和函数可视化 MATLAB还允许对利用plot函数绘制的曲线进行更细致的
控制，不过需要通过设置曲线的属性来完成。MATLAB图形对
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汇报人：可编辑
2023-12-24
目录
• MATLAB基础 • MATLAB编程 • MATLAB矩阵运算 • MATLAB数值计算 • MATLAB可视化 • MATLAB应用实例
01
CATALOGUE
MATLAB基础
MATLAB简介
MATLAB定义
MATLAB应用领域
菜单栏
包括文件、编辑、查看、主页 、应用程序等菜单项。
命令窗口
用于输入MATLAB命令并显示 结果。
MATLAB主界面
包括命令窗口、当前目录窗口 、工作空间窗口、历史命令窗 口等。
工具栏
包括常用工具栏和自定义工具 栏。
工作空间窗口
显示当前工作区中的变量。
MATLAB基本操作
变量定义
使用变量名和赋值符号（=）定义变 量。
详细描述
直接输入：在 MATLAB中，可以直 接通过输入矩阵的元 素来创建矩阵。例如 ，`A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]`。
使用函数创建： MATLAB提供了多种 函数来创建特殊类型 的矩阵，如`eye(n)`创 建n阶单位矩阵， `diag(v)`创建由向量v 的元素构成的对角矩 阵。
使用bar函数绘制柱状图 ，可以自定义柱子的宽
度、颜色和标签。
使用pie函数绘制饼图， 可以自定义饼块的比例
和颜色。
三维绘图
01
02
03
04
三维线图
使用plot3函数绘制三维线图 ，可以展示三维空间中的数据
点。
三维曲面图
使用surf函数绘制三维曲面图 ，可以展示三维空间中的曲面
。
三维等高线图
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01
CATALOGUE
MATLAB基础
MATLAB简介
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MATLAB应用领域
菜单栏
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命令窗口
用于输入MATLAB命令并显示 结果。
MATLAB主界面
包括命令窗口、当前目录窗口 、工作空间窗口、历史命令窗 口等。
工具栏
包括常用工具栏和自定义工具 栏。
工作空间窗口
显示当前工作区中的变量。
MATLAB基本操作
变量定义
使用变量名和赋值符号（=）定义变 量。
详细描述
直接输入：在 MATLAB中，可以直 接通过输入矩阵的元 素来创建矩阵。例如 ，`A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]`。
使用函数创建： MATLAB提供了多种 函数来创建特殊类型 的矩阵，如`eye(n)`创 建n阶单位矩阵， `diag(v)`创建由向量v 的元素构成的对角矩 阵。
使用bar函数绘制柱状图 ，可以自定义柱子的宽
度、颜色和标签。
使用pie函数绘制饼图， 可以自定义饼块的比例
和颜色。
三维绘图
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03
04
三维线图
使用plot3函数绘制三维线图 ，可以展示三维空间中的数据
点。
三维曲面图
使用surf函数绘制三维曲面图 ，可以展示三维空间中的曲面
。
三维等高线图
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3
❖ 0.5300 2
❖ 1.912yy
❖ yy =
0
❖ 1.0e+004 * -1
❖ 5.9942
❖ -4.2398
-2
❖ -4.2398
❖ -4.2398
-3
-10 -8 -6 -4 -2
0
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❖ 5.9942
❖ >> for n=1:4
❖ [xx(n),yyv(n)]=fzero(y_c,tt(n));
❖ >> plot(x,y,'r')
❖ >> hold on
❖ >> plot(x,zeros(size(x)))
❖ >> hold off
❖ >> zoom on
%获局部放大图
❖ >>[tt,yy]=ginput(5);zoom off
❖ >> tt
❖ tt =
x 106 4
❖ -0.9908
❖ -0.4378
❖ >> f=[4 7 -5 3] ❖ f= ❖ 4 7 -5 3 ❖ >> g=[7 -2 1] ❖ g= ❖ 7 -2 1 ❖ >> p=conv(f,g) ❖ p= ❖ 28 41 -45 38 -11 3 ❖ >> help roots ❖ ROOTS Find polynomial roots. ❖ ROOTS(C) computes the roots of the polynomial whose coefficients ❖ are the elements of the vector C. If C has N+1 components, ❖ the polynomial is C(1)*X^N + ... + C(N)*X + C(N+1). ❖ See also POLY, RESIDUE, FZERO. ❖ Overloaded methods ❖ help gf/roots.m ❖ help localpoly/roots.m
❖ end
❖ >> xx
❖ xx =
❖ -2.4008 -2.4008 -2.4008 -2.4008
题目4：已知数据如下，请用2阶及4阶多项式对数据进行拟 合，并比较拟合效果。
❖ >> x=[0.0129 0.0247 0.0530 0.1550 0.3010 0.4710 0.8020 1.2700 1.4300 2.4600];
❖ >> y=[9.5600 8.1845 5.2616 2.7917 2.2611 1.7340 1.2370 1.0674 1.1171 0.7620];
❖ >> q=polyfit(x,y,2);w=polyfit(x,y,4); ❖ >> e=0:0.0001:3; ❖ >> r=polyval(q,e);r1=polyval(w,e); ❖ >> plot(e,r,'b',e,r1,'r',x,y,'hb'); ❖ legend('2阶','4阶','原始数据')
Matlab第五章-数据和函数 的可视化资料
上节课作业
❖ 题目1：上网查询矩阵行列式的定义，随机生成一个3阶方 阵，用定义及matlab自带函数分别计算其行列式的值。
❖ A=rand(3) ❖ A= ❖ 0.9501 0.4860 0.4565 ❖ 0.2311 0.8913 0.0185 ❖ 0.6068 0.7621 0.8214 ❖ >> a=(A(1,1)*A(2,2)*A(3,3)+A(1,2)*A(2,3)*A(3,1)+
上网查询极限的定义，并用matlab计算
❖ >> clear ❖ >> syms x ❖ >> limit(((1+tan(x))^0.5-(1+sin(x))^0.5)/(x*(1-cos(x))),x,0) ❖ ❖ ans = ❖ ❖ 1/2
第五章 数据和函数的可视化
离散函数和连续函数的可视化 二维绘图指令plot
❖ >> A=[-1 2 0;2 1 1;4 5 7];b=[2;3;0]; ❖ >> x=A\b
❖ x=
❖ 1.7273
❖ 1.8636
❖ -2.3182
❖ >> A*x-b
❖ ans =
❖ 1.0e-015 *
❖ 0.4441
❖
0
❖
0
题目3：已知f(x)=4x3+7x2-5x+3，g(x)=7x2-2x+1，用roots（上 网查询或使用matlab帮助）命令及图像法求出f(x)*g(x)=0的 解。
坐标控制和图形标识axis 多次叠绘和多子图hold，subplot
获取数据指令ginput
离散函数和连续函数的可视化
离散数据和离散函数的可视化
众所周知：一对实数标量 (x, y)可表示为平面上的一个点；进而， 一对实数“向量”(x, y) 可表现为平面上的一组点。MATLAB就是利用这 种几何比拟法实现了离散数据可视化。
❖ >> roots(p) ❖ ans = ❖ -2.4008 ❖ 0.3254 + 0.4544i ❖ 0.3254 - 0.4544i ❖ 0.1429 + 0.3499i ❖ 0.1429 - 0.3499i ❖ >> polyval(p,ans(1,1)) ❖ ans = ❖ 7.2742e-013 ❖ >> polyval(p,-2.4008) ❖ ans = ❖ -0.0198
A(1,3)*A(2,1)*A(3,2))- (A(1,3)*A(2,2)*A(3,1)+A(1,1)*A(2,3)*A(3,2)+ A(1,2)*A(2,1)*A(3,3)) ❖ a= ❖ 0.4289 ❖ >> b=det(A) ❖ b= ❖ 0.4289
题目2：用matlab求解下列方程组
❖ >> A=[-1 2 0;2 1 1;4 5 7;1 1 5]; ❖ b=[2;3;0;-5]; ❖ >> x=A\b ❖ x= ❖ 1.1818 ❖ 1.3766 ❖ -1.5974 ❖ >> A*x-b ❖ ans = ❖ -0.4286 ❖ -0.8571 ❖ 0.4286 ❖ -0.4286
❖ >> y_c=inline('(4*x.^3+7*x.^2-5*x+3).*(7*x.^2-2*x+1)')
❖ y_c =
❖ Inline function:
❖ y_c(x) = (4*x.^3+7*x.^2-5*x+3).*(7*x.^2-2*x+1)
❖ >> x=-10:0.01:10;
❖ >> y=y_c(x);