中国矿业大学 实验六 MATLAB数据可视化
Matlab中的数据可视化工具简介
Matlab中的数据可视化工具简介Matlab是一种强大的科学计算软件，被广泛应用于各个领域的研究和工程项目中。
除了其强大的计算功能之外，Matlab还提供了丰富的数据可视化工具，帮助研究者和工程师更好地理解和展示数据。
在本文中，我们将介绍Matlab中的数据可视化工具，并探讨其使用方法和应用场景。
1. 图形绘制函数Matlab中的数据可视化从最基础的绘制图形开始。
Matlab提供了一系列的图形绘制函数，包括plot、bar、scatter、histogram等等。
这些函数可以通过输入数据，快速生成各种形式的图形，例如线图、柱状图、散点图和直方图等。
用户可以通过设置函数的输入参数，调整图形的样式和布局，以便更好地展示数据的特征和趋势。
2. 二维数据可视化在二维数据可视化方面，Matlab提供了丰富的功能和工具。
首先，Matlab中的绘图函数支持多种线型、颜色和标记符号的组合，使得用户可以通过修改这些参数来增强图像的可视效果。
其次，Matlab还支持在一个图像中绘制多个曲线，以便比较不同数据集的差异。
此外，Matlab还支持添加标题、坐标轴标签和图例等元素，方便用户对图形进行标注和解释。
这些功能的结合，使得用户可以通过简单的一两行代码，就能够生成精美的二维数据可视化图形。
3. 三维数据可视化除了二维数据可视化，Matlab也提供了强大的三维数据可视化功能。
用户可以使用plot3、bar3、scatter3等函数，在三维坐标系中绘制数据。
这些函数可以通过输入三维数据集，生成线图、柱状图和散点图等图形。
Matlab还支持对三维图像进行旋转、缩放和平移等操作，方便用户从不同角度观察数据。
此外，Matlab还提供了多种颜色映射和角度视图的选项，以进一步增强三维数据可视化的效果。
4. 矩阵可视化Matlab中的矩阵可视化工具可以帮助用户查看和分析大型数据集。
通过使用imagesc或pcolor等函数，用户可以将矩阵数据可视化为热图或伪彩色图。
matlab数据可视化
练习
4. 直方图
直方图又称为频数直方图，适于显示数据集的分布情 况并具有统计的功能。
hist(y,n) %统计每段的元素个数并画出直方图
例3-8 在同一个窗口中建立四个子图，在子图中 分别绘制sin(x)、cos(x)、sin(2x)和cos(2x)曲线，如 图3-8所示。
>> x=0:0.1:10; >> subplot(2,2,1)%第一行左图
>> plot(x,sin(x)) >> subplot(2,2,2) %第一行右图
>> x=[1:4;2:5;3:6] x=
1234 2345 3456 >> y1=[1 2 3]
% y1长度与x的行数相等 y1 =
123 >> plot(x,y1)
3.1.3 多个图形的绘制
1. 同一个窗口多个子图 使用subplot函数建立子图，subplot函数的命令 格式如下：
subplot(m,n,i) %将窗口分成(m×n)幅子图中，第i幅为当前图 说明：subplot中的逗号（,）可以省略；子图的 编排序号原则是：左上方为第1幅，先从左向右后 从上向下依次排列，子图彼此之间独立。
plot(x,y,’s’) 说明：s为字符串，设置曲线的线型、颜 色和数据点形等的，线型、颜色与数据点 形参数。
例3-11 在图形中设置曲线的不同线型和 颜色并绘制图形，如图3-11所示。
>> x=0:0.2:10; >> y=exp(-x); >> plot(x,y,'ro-.') >> hold on >> z=sin(x); >> plot(x,z,'m+:')
在MATLAB中进行数据可视化
在MATLAB中进行数据可视化数据可视化是一种将数据以图形或图表等形式展现出来的方法。
通过可视化，人们能够更直观地理解数据的特征和趋势，从而做出更有效的决策。
MATLAB是一种用于科学计算和数据分析的强大工具，在进行数据可视化方面也有着独到的优势。
一、介绍MATLAB数据可视化的基本功能在MATLAB中，我们可以使用多种方法来进行数据可视化，其中包括绘制二维和三维图形、制作图表以及使用数据仪表盘等。
下面将结合具体示例来介绍这些基本功能。
1. 绘制二维和三维图形MATLAB提供了丰富的绘图函数，使得我们可以轻松地绘制出各种类型的二维和三维图形。
例如，我们可以使用plot函数绘制简单的折线图，使用scatter函数绘制散点图，使用bar函数绘制柱状图等。
此外，MATLAB还支持绘制三维曲面图、等高线图等复杂的图形，以满足不同数据分析需求。
2. 制作图表除了绘制单一的二维或三维图形外，MATLAB还提供了制作图表的功能，可以将多个图形以表格的形式呈现出来。
通过将相关的图形组合在一起，我们可以更直观地对比和分析数据。
例如，可以将多个柱状图放在同一张图中，展示不同类别的数据比较情况。
3. 使用数据仪表盘数据仪表盘是一种通过图形化方式展示数据的界面，可以将多个图表、指标和控件组合在一起，以便更全面地了解数据的情况。
在MATLAB中，我们可以使用App Designer工具创建交互式的数据仪表盘。
通过添加各种组件，例如滑块、按钮和下拉菜单等，我们可以实现对数据的实时控制和展示。
二、数据可视化案例分析为了更好地说明MATLAB的数据可视化功能，我们将使用一个实际的案例进行分析。
假设我们要分析某个城市的天气数据，包括温度、湿度和降水量等指标。
我们可以将数据导入到MATLAB中，然后使用各种图表和图形来展示和分析数据。
首先，我们可以使用plot函数绘制一张温度随时间变化的折线图。
通过观察折线的走势，我们可以了解温度的季节性变化以及可能存在的趋势。
MATLAB数据可视化技巧介绍
MATLAB数据可视化技巧介绍近年来，数据可视化在科研、商业和媒体等领域中扮演着越来越重要的角色。
通过图表、图形和动画等形式展示数据，可以更直观、有效地传达信息，帮助人们进行决策和发现隐藏的模式。
而MATLAB作为一个功能强大的编程语言和数据分析工具，拥有丰富的数据可视化功能，本文将介绍一些MATLAB中常用的数据可视化技巧，包括基本图表绘制、多图合并、动态可视化以及三维可视化等。
一、基本图表绘制在MATLAB中，绘制基本的图表是数据可视化的基础。
可以使用plot函数来绘制折线图，bar函数来绘制柱状图，histogram函数来绘制直方图等。
例如，我们可以使用以下代码绘制一个简单的折线图：```MATLABx = 1:10;y = [2 4 7 9 5 1 6 8 3 2];plot(x, y);```可以通过调整线条颜色、线型和点的样式等参数来美化图表。
此外，还可以在一张图中绘制多个数据系列，使用legend函数添加图例等。
二、多图合并有时候，我们需要将多个相关的图表合并在一起进行展示，便于比较和分析。
在MATLAB中，可以使用subplot函数实现多图合并。
以下示例代码演示了如何在一张图中绘制折线图和柱状图：```MATLABx = 1:10;y = [2 4 7 9 5 1 6 8 3 2];subplot(1, 2, 1);plot(x, y);title('折线图');subplot(1, 2, 2);bar(x, y);title('柱状图');```通过指定subplot函数的行数、列数和当前图的位置，我们可以将多个图表按照自己的需要合并在一起，实现更有组织性的数据呈现。
三、动态可视化动态可视化是数据可视化中一种非常有吸引力的方式，可以通过动画或交互式图形展示数据变化的过程。
在MATLAB中，可以使用animation函数和interactive 函数实现动态可视化。
如何利用MATLAB进行数据可视化
如何利用MATLAB进行数据可视化引言：随着大数据时代的到来，数据可视化变得越来越重要。
数据可视化能够将复杂的数据以图形的方式展现出来，使得用户能够快速准确地理解数据中的信息和模式。
MATLAB是一种强大的工具，能够帮助用户进行数据可视化分析。
在本文中，我们将探讨如何利用MATLAB进行数据可视化。
一、选择适合的图表类型数据可视化的第一步是选择适合的图表类型。
MATLAB提供了丰富多样的图表类型供用户选择，包括折线图、散点图、柱状图、饼图等。
对于不同类型的数据，选择合适的图表类型能够更好地展现数据的特征和关系。
二、数据导入与准备在进行数据可视化之前，需要将数据导入到MATLAB环境中并进行相应的准备。
MATLAB支持多种数据格式的导入，如Excel、CSV、TXT等。
用户可以使用MATLAB提供的数据导入工具或者编写代码来实现数据的导入。
导入数据后，需要对其进行必要的清洗和预处理，例如去除空值、处理异常值等。
三、基本图形绘制当数据导入到MATLAB环境中并进行了准备后，便可以开始进行基本图形的绘制。
例如，可以使用plot函数绘制折线图，scatter函数绘制散点图，bar函数绘制柱状图等。
通过调整图表的颜色、线型、点型等属性，可以使得图表更加美观清晰。
四、高级图形绘制除了基本图形之外，MATLAB还提供了许多高级图形绘制的函数和工具箱。
例如，使用histogram函数可以绘制直方图，boxplot函数可以绘制箱线图，heatmap函数可以绘制热力图等。
这些高级图形可以更加全面地呈现数据的分布、变化和关系，帮助用户更深入地理解数据。
五、图表的注释与标记为了使得图表更加易懂和具有解释性，可以对图表进行注释和标记。
MATLAB 提供了多种方式来实现图表的注释和标记，如添加标题、轴标签、图例、文字说明等。
这些注释和标记可以帮助用户更好地传达数据的含义和结论。
六、动态数据可视化为了更好地展现数据的变化和趋势，可以利用MATLAB的动态数据可视化功能。
使用Matlab进行数据可视化的方法
使用Matlab进行数据可视化的方法导言随着大数据的时代的到来，数据分析与可视化成为了重要的研究和应用领域。
而Matlab作为一种强大的数据处理工具，具备灵活、高效、易用等特点，成为了数据可视化的理想选择。
本文将介绍一些使用Matlab进行数据可视化的方法，帮助读者更好地掌握这一技能。
一、数据的导入与预处理在进行数据可视化之前，我们首先需要将数据导入到Matlab中，并对数据进行一些预处理，以便后续的分析和可视化。
Matlab提供了丰富的函数与工具箱，可以方便地导入各种类型的数据，如文本文件、Excel文件、数据库等。
同时，Matlab还提供了强大的数据处理功能，比如对数据进行清洗、缺失值处理、异常值处理等。
通过合适的数据导入与预处理，可以为后续的数据可视化工作提供一个良好的基础。
二、基本的数据可视化技巧1. 线图线图是一种常见的数据可视化方式，通过连接数据点的方式展示数据的趋势和变化。
在Matlab中，我们可以使用plot函数进行线图的绘制。
首先，我们需要确定x轴和y轴的数据，然后使用plot函数将数据点连接起来，从而绘制出线图。
通过调整线的颜色、线型、线宽等属性，我们可以使得线图更加美观和易读。
2. 散点图散点图用于展示两个变量之间的关系。
在Matlab中，我们可以使用scatter函数绘制散点图。
类似于线图，我们需要确定x轴和y轴的数据，然后使用scatter函数绘制散点图。
通过调整散点的大小、颜色、形状等属性，我们可以使得散点图更加直观和清晰。
3. 条形图条形图用于展示分类变量之间的比较。
在Matlab中，我们可以使用bar函数绘制条形图。
首先，我们需要确定分类变量和对应的数值，然后使用bar函数绘制条形图。
通过调整条形的宽度、颜色、边框等属性，我们可以使得条形图更加易读和美观。
此外，我们还可以使用堆叠条形图和分组条形图等方式展示多个分类变量之间的比较。
4. 饼图饼图用于展示分类变量的占比关系。
Matlab数据处理结果可视化
数据处理结果可视化——Matlab的图形功能用图形来表达实验数据，能清楚地显示出数据的规律和内在本质。
而Matlab有很强的图形处理功能。
1．绘图语句及图形窗口的选择和建立绘图语句plot或plot3等直接产生一个图形窗口，并把该窗口当做当前输出窗口。
格式为：plot(x,y,'参数')。
x、y为表达自变量与函数的值的向量，第三项单引号中的参数为线型、标记、颜色的表达式，可以忽略，也可只标明个别参数。
忽略的参数系统将使用默认值。
在同一坐标系统中画多个图形，只需在同一plot命令中依次输入每个图形的自变量、函数和绘图参数即可。
例：绘一条二维曲线(y=e t/2.sin3t)。
t=0:pi/50:4*pi; %定义横轴向量，从0到4π，每个数据间相差π/50。
y=exp(t/2).*sin(3*t); 计算纵轴向量y。
plot(t,y) %绘制二维图形(图b-1-2)。
subplot（m，n，i）产生一个m行n列的m×n个小图形窗口，选择第i个小窗口为当前输出窗口，i在1~m×n之间。
例：for i=1:4;subplot(2,2,i);plot(sin([0:0.1:8*pi]/i));title(i);end;以上程序需作成.m文件，在Matlab中调用，依次在每个小窗口中画正弦函数（图b-1-3）。
2．选择不同的坐标系统绘二维图形的坐标系可以设定为不同的系统以适应不同的需要。
plot：xy坐标都是线性坐标系；loglog：xy坐标都是对数坐标系；semilogx：x坐标轴是对数坐标系；semilogy：y坐标轴是对数坐标系；plotyy：有两个y坐标轴，一个在左边，一个在右边。
polar：极坐标可以使用坐标转换函数，进行坐标转换。
cart2pol：笛卡尔坐标转换为极坐标或圆柱坐标cart2sph：笛卡尔坐标转换为球坐标pol2cart：极坐标或圆柱坐标转换为笛卡尔坐标sph2cart：球坐标转换为笛卡尔坐标3．绘图参数选择如果没有特别指明，plot函数将用实线来连接数据点，如有不同的数据画在同一图中将自动使用不同的颜色。
matlab数据可视化上机报告
第二次作业上机报告班级:学号:姓名: 完成作业时间：实验目的：练习用MATLAB实现数据和函数的可视化。
实验过程及结果：1、用rand('seed', n)函数以学号1作为随机数的种子初始化随机数2、在[0, 1]2平面上随机生成200个顶点，在图形上输出这200个顶点的位置。
用函数P =rand(N, 1) + i*rand(N, 1)3、如果两个顶点相邻的充要条件为：它们之间的距离不大于r（r为节点的通信半径）。
试选取合适的r，使得节点的平均度为12。
函数A = repmat(P, 1, N) - repmat(P.', N, 1) 的作用是计算所有顶点间的复向量。
D = abs(A)计算所有顶点间的距离。
[Is, Js] = find(D<r) 找出距离小于通信半径的顶点对。
4、画出生成的网络拓扑结构，要求整个网络是联通的，并要求画图时要求在每个节点上标识出每个节点的编号用Dijkstra算法计算出网络中最靠近中心的顶点到其它所有顶点之间的最短路径。
Dijkstra算法的基本思想是：（1）把点集V分成两个子集S和T-S，然后不断扩充S，直到V属于S。
（2）对于T中每一个元素x,计算t(x)即它到初始点集的最小权重，选取满足最小权重的x，加入到S当中。
（3）重复（2）直到V属于S。
初始阶段S={u},任意x属于T,t(x)=w(ux),在之后的迭代中，用min{t(x),t(v)+w(vx)来更新t(x)。
5、附录：%-- 11-4-10 上午11:36 --%a=1;rand('seed', a);X=rand(200,1);Y=rand(200,1);plot(X,Y,'bo');hold onP=X+i*Y;%随机生成200个点A=repmat(P,1,200)-repmat(P.',200,1);D=abs(A);for r=0.01:0.001:1.50[Is,Js] = find(D<r);[m,n]=size(Is);if m/200>=12%找出的r为节点的平均度第一个大于等于12 disp('r=');disp(r);disp(m);plot([P(Is) P(Js)].', '-');title('网络结构并标号')break;endendfor p=1:200text(X(p),Y(p),num2str(p)); endM=length(Is);Value=Inf*ones(200,200);for i=1:MValue(Is(i),Js(i))=D(Is(i),Js(i)); endN=length(Is);Value=Inf*ones(200,200);for i=1:NValue(Is(i),Js(i))=D(Is(i),Js(i)); endpmin=0;dmin=1;for j=1:200d=abs(P(j)-(0.5+0.5i));if(d<dmin)dmin=d;pmin=P(j);point=j;endendv=point;A=Value;n=length(A);V=1:n;s=v;l=A(v,:);Front=v.*ones(1,n);ss=setdiff(V,s);nn=length(ss);for j=1:n-1k=ss(1);for i=1:nnif l(k)>l(ss(i))l(k)=l(ss(i));endendif l(k)==infbreak;elses=union(s,k);ss=setdiff(V,s);nn=length(ss);endif length(s)==nbreak;elsefor i=1:nnif l(ss(i))>l(k)+A(k,ss(i))l(ss(i))=l(k)+A(k,ss(i));Front(ss(i))=k;endendendendfigure(3)plot(X,Y,'b.');hold on;for i=1:200plot([P(i),P(Front(i)).'], 'o-');hold on;endr=0.1420m=2408。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
实验六MATLAB数据可视化
一、实验目的
掌握MATLAB 二维、三维图形绘制，掌握图形属性的设置和图形修饰；掌握图像文件的读取和显示。
二、实验内容
(1) 二维图形绘制。
(2) 三维曲线和三维曲面绘制。
三、实验步骤
1．二维图形绘制
(1) 二维图形绘制主要使用函数plot。
>> clear all;
>> x=linspace(0,2*pi,100);
>> y1=sin(x);
>> plot(x,y)
>> hold on
>> y2=cos(x)
>> plot(x,y)
>> hold off
注：hold on 用于保持图形窗口中原有的图形，hold off解除保持。
(2) 函数plot 的参数也可以是矩阵。
>> close all
>> x=linspace(0,2*pi,100);
>> y1=sin(x);
>> y2=cos(x);
>> A=[y1 ; y2]';
>> B=[x ; x]'
>> plot(B,A)
(3) 选用绘图线形和颜色。
>> close all
>> plot(x,y1,'g+',x,y2, 'r:') >> grid on
(4) 添加文字标注。
>> title('正弦曲线和余弦曲线') >> ylabel('幅度')
>> xlabel('时间')
>> legend('sin(x)', 'cos(x)')
>> gtext('\leftarrowsinx')
(5) 修改坐标轴范围。
>> axis equal
>> axis normal
>> axis([0 pi 0 1.5])
程序如下：
x=linspace(0,2*pi,100);
y1=sin(x);
y2=cos(x);
A=[y1 ; y2]';
B=[x ; x]'
plot(B,A)
plot(x,y1,'g+',x,y2, 'r:') axis equal
axis normal
axis([0 pi 0 1.5])
grid on
title('正弦曲线和余弦曲线') ylabel('幅度')
xlabel('时间')
legend('sin(x)', 'cos(x)') gtext('\leftarrowsinx')
(6) 子图和特殊图形绘制。
>>subplot(2,2,1) >>t1=0:0.1:3; >>y1=exp(-t1); >>bar(t1,y1);
>>subplot(2,2,2) >>t2=0:0.2:2*pi; >>y2=sin(t2); >>stem(t2,y2); >>subplot(2,2,3) >>t3=0:0.1:3;
>>y3=t3.^2+1;
>>stairs(t3,y3);
>>subplot(2,2,4) >>t4=0:.01:2*pi; >>y4= abs(cos(2*t4)); >>polar(t4,y4);
提示：二维图形绘制按照以下的步骤进行
(1)产生曲线的数据；
(2)选择合适的线形、标记、颜色(正弦曲线为红色，余弦曲线为紫色)；
(3)添加图例及文字说明信息；
(4)添加坐标轴说明与图标题。
2. 三维曲线和三维曲面绘制
(1) 三维曲线绘制使用plot3 函数。
绘制一条空间螺旋线：
>>z=0:0.1:6*pi;
>>x=cos(z);
>>y=sin(z);
>>plot3(x,y,z);
(2) 三维曲面图的绘制：MATLAB 绘制网线图和网面图的函数分别是mesh( )和surf( )，
其具体操作步骤是：
①用函数meshgrid( )生成平面网格点矩阵[X,Y]；
②由[X,Y]计算函数数值矩阵Z；
③用mesh( )绘制网线图，用surf( )绘制网面图。
绘制椭圆抛物面：
>>clear all,close all;
>>x=-4:0.2:4;
>>y=x;
>> [X,Y]=meshgrid(x,y);
>>Z=X.^2/9+Y.^2/9;
>>mesh(X,Y,Z);
>>title('椭圆抛物面网线图')
>>figure(2)
>>surf(X,Y,Z);
>>title('椭圆抛物面网面图')
绘制阔边帽面：
>>clear all,close all;
>>x=-7.5:0.5:7.5;
>>y=x;
>> [X,Y]=meshgrid(x,y);
>>R=sqrt(X.^2+Y.^2)+eps; %避开零点，以免零做除数>>Z=sin(R)./R;
>>mesh(X,Y,Z);
>> title('阔边帽面网线图')
>>figure(2)
>>surf(X,Y,Z);
>>title('阔边帽面网面图')
0.1)。
请把z 的值用网线图形象地表示出来。
三、实验体会
plot(x,y) 其中x和y为长度相同的向量，分别用于存储x坐标和y坐标数据。
subplot(m,n,p)函数为分割图形窗口的函数，可以在一个窗口中绘制多幅图形，已达到对比、节省空间的目的。
可以用mesh(x,y,z)、surf(x,y,z)函数绘制三维曲面。
MATLAB定义的NaN常数可以用于表示那些不可使用的数据，利用这种特性，可以将图形中需要裁剪部分对应的函数值设置成NaN。
总之，通过这次实验，我学会了运用matlab绘制各种图形。
能更直观的、确切的了解函数的含义，为以后学习打下了良好的基础。