MATLAB 画等温线
matlab绘图课件
柱状图
总结词
用于比较不同类别数据的数值大小。
详细描述
柱状图是一种常用的数据可视化工具，它通过在垂直或水平方向上绘制一系列的柱子，每个柱子代表一个数据类 别，高度或长度表示该类别的数值大小。柱状图可以清晰地展示不同类别之间的数值差异和比较。
饼图
总结词
用于表示各部分在总体中所占的比例。
VS
详细描述
饼图是一种圆形图表，它将一个完整的圆 分割成若干个扇形，每个扇形代表一个数 据类别，扇形的面积或角度表示该类别的 比例大小。饼图可以清晰地展示各部分在 总体中所占的比例和比较。
动画制作
帧动画
通过在连续的帧上绘制图形或改 变图形属性来创建动画效果。
交互式动画
使用鼠标或键盘控制动画的播放 暂停和停止等操作。
运动轨迹
绘制物体在运动过程中的轨迹， 以展示物体的运动规律和特点。
三维图形
三维曲线
在三维空间中绘制曲线，可以展 示不同变量之间的关系和变化趋
势。
三维曲面
通过绘制三维曲面来展示两个或多 个变量之间的关系和分布情况。
函数调用与执行
在主程序中调用自定义函数，执行绘图操作，实现特定图形的绘 制。
数据导入和导
1 2
数据导入
将外部数据文件（如Excel、CSV等格式）导入 Matlab中，用于后续的绘图分析。
数据处理
对导入的数据进行必要的预处理和清洗，以满足 绘图需求。
3
数据导出
将绘制好的图形和数据导出为特定格式（如PNG 、JPEG、PDF等），方便分享和保存。
三维体图
绘制三维体图来展示数据的空间分 布和密度变化，如云图、等高线图 等。
04
实例分析
绘制正弦函数图像
MATLAB绘图初步讲解实例教程
详细描述
MATLAB提供了交互式图形工具，如 `ginput`、`axes_crossing_info`等，使用户 能够与图形进行交互。通过这些工具，用户 可以获取图形的坐标值、筛选数据等操作， 从而更深入地分析数据。交互式图形在数据 探索和可视化方面具有很高的实用价值。
04
实例教程
绘制正弦函数和余弦函数
等，可以提高绘图效率和精度。
实践项目
02
通过实践项目来巩固和加深对MATLAB绘图的理解，例如数据
拟合、图像处理等。
参加在线课程和论坛
03
参加在线课程和论坛，与其他用户交流和学习，可以扩展视野
和知识面。
THANKS
感谢观看
mat制基本图形 • 图形进阶技巧 • 实例教程 • 总结与扩展
01
MATLAB绘图基础
绘图函数简介
bar()
绘制条形图，用于 展示分类数据或离 散数据。
hist()
绘制直方图，用于 展示数据的分布情 况。
plot()
绘制二维线图，是 MATLAB中最常用 的绘图函数。
05
总结与扩展
MATLAB绘图的优势与不足
强大的数据处理能力
MATLAB提供了丰富的数据处理函数，方便 用户进行数据分析和可视化。
丰富的图形样式
MATLAB支持多种图形样式，包括散点图、 线图、柱状图等，可以满足各种绘图需求。
MATLAB绘图的优势与不足
• 交互式绘图：MATLAB支持交互式绘图，用户可以通过鼠 标操作对图形进行缩放、旋转等操作。
```
绘制饼状图
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总结词：饼状图用于展示各类别数据在总数据中所占的比 例。
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[整理]Matlab学习笔记--Matlab画图.
![[整理]Matlab学习笔记--Matlab画图.](https://img.taocdn.com/s3/m/91443f3876c66137ee0619eb.png)
1.基本绘图函数：2.Matlab绘图步骤3.plot(x,y,s) s是字符串，不同的字符串代表不同的线型plot(x1,y1,s1,x2,y2,s2,…..)是将多个图形或函数曲线拼接放置在同一个图形框中。
函数曲线的颜色、线型和数据点型上面左边的b代表蓝色，-.代表点线型，就是x取的各点之间的连线为-.，而x取值的各个点的类型为空，就代表是默认的点型上面那个是r代表红色，--代表线型，而点型是*就是x取了多少个点，就多少个*,而*和*直接的连接为—上面的s里面的写法为：线型+颜色+点型线性为-.，颜色为k代表黑色，点型为h代表六角星型。
我们还可以不定义线性，为空，那么两个点之间就不连线了。
4.我们还可以定义曲线的颜色和线宽LineWidth:设定绘图曲线的粗细MarkerEdgeColor:数据点型或边界的颜色(圆形、菱形、六角星型等) MarkerFaceColor:数据点型的天聪颜色。
MarkerSize:数据点的大小从上可以看出：线型为--,颜色为r代表红色,点型为s代表方形,线的粗细为3，点标记的颜色为r代表红色，点标记的填充颜色为y代表黄色，点标记的大小为10.5.很多时候，需要在一张图上多次画多条曲线。
就需要hold函数：即图形保持命令，主要用于暂存当前的图形窗口，可以让用户继续在命令窗口中绘制其他函数图形，并且后续的图形曲线与当前窗口中的曲线在同一个图形界面中显示。
Hold函数不会因后面画的图形的坐标值不一样而改变当前坐标轴的定义范围。
Hold on函数：作用同上，但可以根据新的图形曲线的坐标轴极限值来自动调整当前坐标轴的坐标值。
Hold off函数：结束当前的图形保持状态，一般与Hold on匹配，hold off函数后就需要从新设置坐标轴的属性。
Hold All函数：保留当前的颜色和线型，这样在绘制后面的图形时就是用当前的颜色和线型。
这里x变换是从0—1我们通过hold on之后，就把后面的1—2的变换接上去了，效果很好。
matlab 径向传热
matlab 径向传热
径向传热是指热量沿着物体的半径方向传播的过程。
在MATLAB 中，我们可以使用不同的方法来模拟和分析径向传热现象。
首先，
我们可以使用热传导方程来描述物体内部的温度分布随时间的变化。
热传导方程是一个偏微分方程，可以通过MATLAB的偏微分方程求解
器来求解。
另外，我们还可以使用有限元分析（FEM）来模拟径向传热。
MATLAB中有专门的工具箱可以用于有限元分析，例如Partial Differential Equation Toolbox和Finite Element Method Toolbox。
使用这些工具，我们可以建立物体的几何模型，设定边界
条件和热源，然后进行传热模拟和分析。
此外，MATLAB还提供了一些用于可视化和分析传热过程的工具，比如plot函数可以用来绘制温度分布随半径的变化，contour函数
可以用来绘制等温线图，surf函数可以用来绘制三维温度分布图等等。
除了数值模拟，MATLAB还可以用于分析实验数据。
我们可以将
实验测得的温度数据导入MATLAB，然后利用MATLAB的数据处理和
统计分析工具来分析径向传热的规律，比如拟合温度分布曲线，计算传热速率等等。
总之，MATLAB提供了丰富的工具和函数，可以帮助我们从多个角度全面地分析和模拟径向传热现象，包括数值模拟、可视化分析和实验数据处理等方面。
通过合理的使用这些工具，我们可以更深入地理解和研究径向传热过程。
MATLAB-考试试题-（1）汇总
MATLAB-考试试题-（1）汇总MATLAB 考试试题 (1)产⽣⼀个1x10的随机矩阵，⼤⼩位于（-5 5），并且按照从⼤到⼩的顺序排列好！（注：要程序和运⾏结果的截屏）答案：a=10*rand(1,10)-5;b=sort(a,'descend')1.请产⽣⼀个100*5的矩阵，矩阵的每⼀⾏都是[1 2 3 4 5]2. 已知变量：A=’ilovematlab’；B=’matlab’, 请找出：（A） B在A中的位置。
（B）把B放在A后⾯，形成C=‘ilovematlabmatlab’3. 请修改下⾯的程序，让他们没有for循环语句！A=[1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];[r c]=size(A);for i=1:1:rfor j=1:1:cif (A(i,j)>8 | A(i,j)<2)A(i,j)=0;endendend4. 请把变量A=[1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]写到⽂件⾥(output.xls)，写完后⽂件看起来是这样的1 2 3 4 5 6 7 8 95.试从Yahoo⽹站上获得微软公司股票的2008年9⽉的每⽇收盘价。
6.编写M⽂件，从Yahoo⽹站批量读取60000.SH⾄600005.SH在2008年9⽉份的每⽇收盘价（提⽰：使⽤字符串函数）。
7. 将⾦⽜股份（000937）2005年12⽉14⽇⾄2006年1⽉10⽇的交易记录保存到Excel中，编写程序将数据读⼊MATLAB中，进⼀步将数据读⼊Access数据库⽂件。
8.已知资产每⽇回报率为0.0025，标准差为0.0208，资产现在价值为0.8亿，求5％⽔平下资产的10天在险价值(Var)。
9.a=[1 2 3 4 5],b=a(1)*a(5)+a(2)*a(4)+a(3)*a(3)+a(4)*a(2)+a(5)*a(1).试⽤MATLAB 中最简单的⽅法计算b，注意最简单哦。
matlab中绘制多条曲线的方法
在MATLAB中，绘制多条曲线是非常常见的需求。
通过绘制多条曲线，我们可以直观地比较不同数据之间的关系，分析数据的变化趋势，从而更好地理解数据的特点和规律。
在本文中，我们将介绍在MATLAB中绘制多条曲线的方法，希望能够帮助读者更加熟练地使用MATLAB进行数据可视化和分析。
一、使用plot函数绘制多条曲线在MATLAB中，最常用的绘制曲线的函数是plot函数。
通过plot函数，我们可以轻松地将多组数据绘制成曲线，并在同一张图上进行比较和分析。
下面是使用plot函数绘制多条曲线的基本步骤：1. 准备数据我们需要准备要绘制的多组数据。
假设我们有两组数据x1和y1，以及另外两组数据x2和y2。
这些数据可以是向量、矩阵，甚至是函数表达式。
2. 绘制曲线接下来，我们可以使用plot函数将数据绘制成曲线。
具体的代码如下所示：```matlab绘制第一组数据plot(x1, y1, 'r-'); 'r-'表示红色实线hold on; 将图形保持在同一张图上绘制第二组数据plot(x2, y2, 'b--'); 'b--'表示蓝色虚线hold off; 取消保持图形在同一张图上```通过以上代码，我们可以将两组数据分别绘制成红色实线和蓝色虚线的曲线，并显示在同一张图上。
这样，我们就可以方便地对两组数据进行比较和分析了。
3. 添加图例和标签我们可以通过legend函数添加图例，通过xlabel和ylabel函数添加坐标轴标签，通过title函数添加图标题，使得图像更加清晰和易懂。
二、使用plot3函数绘制三维曲线除了在二维平面上绘制曲线外，MATLAB还提供了plot3函数用于在三维空间中绘制曲线。
使用plot3函数绘制多条三维曲线的步骤与使用plot函数类似，只是需要将数据扩展到三维空间，并指定绘制的坐标系。
具体的代码如下所示：```matlab准备三维数据[x1, y1, z1] = meshgrid(-2:0.2:2, -2:0.2:2, -2:0.2:2);[x2, y2, z2] = meshgrid(-2:0.2:2, -2:0.2:2, -2:0.2:2);v1 = x1.*exp(-x1.^2 - y1.^2 - z1.^2);v2 = x2.*exp(-x2.^2 - y2.^2 - z2.^2);绘制三维曲线plot3(x1, y1, z1, 'r-', 'LineWidth', 2); 'r-'表示红色实线hold on;plot3(x2, y2, z2, 'b--', 'LineWidth', 2); 'b--'表示蓝色虚线hold off;xlabel('X');ylabel('Y');zlabel('Z');legend('Exp(-x^2 - y^2 - z^2)', 'X*Exp(-x^2 - y^2 - z^2)');title('Three-Dimensional Curve');```通过以上代码，我们可以将两组三维数据绘制成红色实线和蓝色虚线的曲线，并显示在同一张图上。
MATLAB作图(超详细)
MATLAB作图
2021/8/19
1
二维图形 三维图形 图形处理
特殊二、三维图形
实例
作 业
2021/8/19
2
1.曲线图
MATLAB作图是通过描点、连线来实现的，故在
画一个曲线图形之前，必须先取得该图形上的
一系列的点的坐标（即横坐标和纵坐标），然
后将该点集的坐标传给MATLAB函数画图.
4
-0.4
2.符号函数(显函数、隐函数和参数方程)画图
(1) ezplot
ezplot(‘f(x)’,[a,b])
表示在a<x<b绘制显函数f=f(x)的函数图.
ezplot(‘f(x,y)’,[xmin,xmax,ymin,ymax])
表示在区间xmin<x<xmax和 ymin<y<ymax绘制 隐函数f(x,y)=0的函数图.
20
2. 定制坐标 Axis([xmin xmax ymin ymax zmin zmax])定制图形坐标
x、y、z的最大、最小值
Axis
将坐标轴返回到自动缺省值
auto
例 在区间[0.005,0.01]显示sin(1/x)的图形.
解 x=linspace(0.0001,0.01,1000);
y=sin(1./x); plot(x,y);
解 x=linspace(0,2*pi,30);
y=sin(x);
z=cos(x)
plot(x,z,:) hold on
MATLAB liti5
Plot(x,y)
2021/8/19
22
(2) figure(h)新建h窗口，激活图形使其可见，并把它置 于其它图形之上
(完整word版)西安交通大学——温度场数值模拟(matlab)
温度场模拟matlab代码：clear,clc,clfL1=8;L2=8;N=9;M=9;% 边长为8cm的正方形划分为8*8的格子T0=500;Tw=100; % 初始和稳态温度a=0.05; % 导温系数tmax=600;dt=0.2; % 时间限10min和时间步长0.2sdx=L1/(M-1);dy=L2/(N-1);M1=a*dt/(dx^2);M2=a*dt/(dy^2);T=T0*ones(M,N);T1=T0*ones(M,N);t=0;l=0;k=0;Tc=zeros(1,600);% 中心点温度，每一秒采集一个点for i=1:9for j=1:9if(i==1|i==9|j==1|j==9)T(i,j)=Tw;% 边界点温度为100℃elseT(i,j)=T0;endendendif(2*M1+2*M2<=1) % 判断是否满足稳定性条件while(t<tmax+dt)t=t+dt;k=k+1;for i=2:8for j=2:8T1(i,j)=M1*(T(i-1,j)+T(i+1,j))+M2*(T(i,j-1)+T(i,j+1))+(1-2*M1-2*M2)*T(i,j);endendfor i=2:8for j=2:8T(i,j)=T1(i,j);endendif(k==5)l=l+1;Tc(l)=T(5,5);k=0;endendi=1:9;j=1:9;[x,y]=meshgrid(i); figure(1);subplot(1,2,1);mesh(x,y,T(i,j))% 画出10min 后的温度场 axis tight;xlabel('x','FontSize',14);ylabel('y','FontSize',14);zlabel('T/℃','FontSize',14) title('1min 后二维温度场模拟图','FontSize',18) subplot(1,2,2);[C,H]=contour(x,y,T(i,j)); clabel(C,H);axis square;xlabel('x','FontSize',14);ylabel('y','FontSize',14); title('1min 后模拟等温线图','FontSize',18) figure(2); xx=1:600;plot(xx,Tc,'k-','linewidth',2)xlabel('时间/s','FontSize',14);ylabel('温度/℃','FontSize',14);title('中心点的冷却曲线','FontSize',18)else disp('Error!') % 如果不满足稳定性条件，显示“Error ！” end实验结果：时间/s温度/℃中心点的冷却曲线x1min后二维温度场模拟图T /℃xy1min 后模拟等温线图x5min 后二维温度场模拟图T /℃xy5min 后模拟等温线图x10min后二维温度场模拟图T /℃xy10min 后模拟等温线图x10min 后二维温度场模拟图（不满足稳定性条件）yT /℃21时间/s温度/℃中心点的冷却曲线（不满足稳定性条件）。
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测量到不同坐标点的高度值,如何用matlab画三维图附上部分数据：A=[-210.6627 -33391.1192 5.0273-221.3052 -33387.7415 4.5969-210.9391 -33393.0068 5.5647-221.8901 -33390.7396 5.0077-211.384 -33394.7093 5.6505-222.6117 -33392.778 5.0554-212.7074 -33397.5459 5.7381-225.8973 -33397.5869 5.5587];解：代码在matlab2009a版以上均可运行。
A=[-210.6627 -33391.1192 5.0273-221.3052 -33387.7415 4.5969-210.9391 -33393.0068 5.5647-221.8901 -33390.7396 5.0077-211.384 -33394.7093 5.6505-222.6117 -33392.778 5.0554-212.7074 -33397.5459 5.7381-225.8973 -33397.5869 5.5587];xData = A(:,1);yData = A(:,2);zData = A(:,3);fitresult = fit( [xData, yData], zData, 'linearinterp');figure( 'Name', '三维图' );plot( fitresult, [xData, yData], zData );xlabel( 'x' );ylabel( 'y' );zlabel( 'z' );grid onview( -53, 50 );试一试：A=[-210.6627 -33391.1192 5.0273-221.3052 -33387.7415 4.5969-210.9391 -33393.0068 5.5647-221.8901 -33390.7396 5.0077 -211.384 -33394.7093 5.6505-222.6117 -33392.778 5.0554-212.7074 -33397.5459 5.7381 -225.8973 -33397.5869 5.5587];xData = A(:,1);yData = A(:,2);zData = A(:,3);minx = min(xData);maxx = max(xData);miny = min(yData);maxy = max(yData);tx = linspace(minx,maxx)';ty = linspace(miny,maxy);[XI,YI] = meshgrid(tx,ty);ZI = griddata(xData,yData,zData,XI,YI); mesh(XI,YI,ZI), holdplot3(xData,yData,zData,'o'), hold offxlabel( 'x' );ylabel( 'y' );zlabel( 'z' );grid onview( -53, 50 );.................x=[7392 7392 7392 7392 5608 5608 5608 5608 80 00 5000 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500];y=[476 404 476 404 476 404 476 404 440 440 440 440 500 380 440 440 440 440 440 44 0];z=[17.06 16.93 17.8 17.4 17.17 16.89 17.28 17.26 17.04 16.94 16.92 17.3 17.37 17.17 17.34 17.11 17.22 17.24 17.11 17.2];minx = min(x);maxx = max(x);miny = min(y);maxy = max(y);[X,Y,Z]=griddata(x,y,z,linspace(minx,maxx)',linspace(miny,maxy),'v4') ; %插值figure,surf(X,Y,Z) %三维曲面...%% Initialization.% Convert all inputs to column vectors.x = x(:);y = y(:);z = z(:);%% Fit: ' fit 1'.ft = 'linearinterp';opts = fitoptions( ft );opts.Weights = zeros(1,0);opts.Normalize = 'on';[fitresult, gof] = fit( [x, y], z, ft, opts );% Plot fit with data.figure( 'Name', 'untitled fit 1' );h = plot( fitresult, [x, y], z );% legend( h, ' fit 1', 'z vs. x, y', 'Location', 'NorthEast' );% Label axesxlabel( 'x' );ylabel( 'y' );zlabel( 'z' );grid on.......................x=[7392 7392 7392 7392 5608 5608 5608 5608 80 00 5000 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500 6500];y=[476 404 476 404 476 404 476 404 440 440440 440 500 380 440 440 440 440 440 44 0];z=[17.06 16.93 17.8 17.4 17.17 16.89 17.28 17.26 17.04 16.94 16.92 17.3 17.37 17.17 17.34 17.11 17.22 17.24 17.11 17.2];% Convert all inputs to column vectors.x = x(:);y = y(:);z = z(:);%% Fit: ' fit 1'.ft = fittype( 'poly22' );opts = fitoptions( ft );opts.Lower = [-Inf -Inf -Inf -Inf -Inf -Inf];opts.Upper = [Inf Inf Inf Inf Inf Inf];opts.Weights = zeros(1,0);[fitresult, gof] = fit( [x, y], z, ft, opts );fitresult% Plot fit with data.figure( 'Name', 'z' );h = plot( fitresult, [x, y], z );% legend( h, 'z fit 1', 'z vs. x, y', 'Location', 'NorthEast' );% Label axesxlabel( 'x' );ylabel( 'y' );zlabel( 'z' );grid onview( -57.5, 42 );.................A=[18467 17001 308 20177 17642 276 26852 16114 225 23785 17643 194 27823 14737 189 18906 16346 173 25981 18051 173 22046 17634 171 23238 6502 169 27696 11621 169 27700 11609 16516607 17365 155 23146 15382 153 14405 18032 152 27232 14482 150 27380 18202 136 26591 13715 126 14074 16516 124 15801 3966 115 21684 13101 114 15255 5110 110 24580 13319 107 23325 16701 105 24065 7353 104 25021 16290 104 15952 18397 103 27346 13331 100 24685 14278 98 17414 15476 97 12778 5799 93 17044 10691 93 17981 18449 93 20983 15862 93 22605 14301 93 5451 2757 92 19041 15769 90 24003 15286 90 7100 2449 89 18413 11721 88 21475 8540 85 19007 11488 84 17008 4775 82 17079 5894 81 13855 3345 79 13920 5354 79 22193 12185 79 16569 6055 78 18993 12371 78 22965 13535 78 15517 17034 77 24631 9422 76 4153 2299 73 11702 4480 71 24153 12450 71 15007 5535 7019569 7348 7015087 3512 6922846 9149 6925461 9834 6816823 4207 6721766 12348 6712625 16259 66];x=A(:,1);y=A(:,2);z=A(:,3);minx = min(x);maxx = max(x);miny = min(y);maxy = max(y);[X,Y,Z]=griddata(x,y,z,linspace(minx,maxx)',linspace(miny,maxy),'v4') ; %插值figure,surf(X,Y,Z) %三维曲面...%% Initialization.% Convert all inputs to column vectors.x = x(:);y = y(:);z = z(:);%% Fit: 'untitled fit 1'.ft = 'linearinterp';opts = fitoptions( ft );opts.Weights = zeros(1,0);opts.Normalize = 'on';[fitresult, gof] = fit( [x, y], z, ft, opts ); % Plot fit with data.figure( 'Name', ' fit 1' );h = plot( fitresult, [x, y], z );% legend( h, ' fit 1', 'z vs. x, y', 'Location', 'NorthEast' ); % Label axesxlabel( 'x' );ylabel( 'y' );zlabel( 'z' );grid on。