实验2大数据可视化处理实验
商务数据分析实验报告实验收获(3篇)
第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来，商务数据分析在商业决策、市场预测、客户关系管理等方面发挥着越来越重要的作用。
为了提高自身在数据分析领域的技能，我们进行了一系列商务数据分析实验。
通过本次实验，我们不仅掌握了数据分析的基本方法，还深入了解了数据分析在商务领域的应用。
以下是本次实验的收获总结。
二、实验目的1. 熟悉商务数据分析的基本概念和常用工具；2. 学习运用数据分析方法解决实际问题；3. 提高团队协作能力和沟通能力；4. 培养批判性思维和创新能力。
三、实验内容本次实验主要分为以下几个部分：1. 数据采集与处理2. 数据可视化3. 数据分析4. 商务应用案例分析四、实验收获1. 理论知识收获（1）熟悉了商务数据分析的基本概念，如数据采集、数据清洗、数据预处理、数据挖掘等；（2）了解了常用的数据分析工具，如Excel、Python、R、Tableau等；（3）掌握了数据可视化技巧，能够通过图表清晰地展示数据信息；（4）学习了数据分析方法，如描述性统计、推断性统计、预测分析等。
2. 实践能力收获（1）通过实际操作，掌握了数据采集、处理、可视化和分析的方法；（2）运用所学知识解决实际问题，如通过数据分析发现市场趋势、预测销售业绩等；（3）提高了团队协作能力和沟通能力，学会了在团队中发挥自己的优势，共同完成任务；（4）培养了批判性思维和创新能力，能够从多个角度分析问题，提出解决方案。
3. 商务应用案例分析收获（1）通过分析真实案例，了解了数据分析在商务领域的广泛应用；（2）学习了如何将数据分析方法应用于实际业务场景，如客户细分、市场定位、产品优化等；（3）掌握了数据分析在提升企业竞争力、降低成本、提高效率等方面的作用；（4）拓展了视野，了解了国内外优秀企业在数据分析领域的实践经验和创新成果。
4. 个人成长收获（1）提高了自己的数据分析技能，为今后的职业发展奠定了基础；（2）培养了良好的学习习惯和解决问题的能力；（3）增强了自信心，相信自己能够应对各种挑战；（4）拓展了人际关系，结识了志同道合的朋友。
电子商务专业综合实训DEEP大数据分析实验报告
电子商务专业综合实训实验报告2022年9 月13日其中列“predict”表示在不同的媒体上投放广告所得的预测销售收入。
从计算结果可以看出，分别在报纸，广播，电视上投放40万元、60万元、100万元预计所得销售收入最大，为1800多万元，因此可以参选这种方案的广告投放预算方案进行实施线性回归的运行结果：项目七：如何进行自行车精准营销？8.1性别、年收入、年龄是否影响购买？8.1.1性别、年收入对购买结果影响购买自行车在个人免费数猎场上增加项目重命名为“自行车精准营销”，在该项目上创建一个数据工作流命名为“性别，年收入对购买结果影响”并打开新建一个【课程数据库】节点，连接大数据理论基础与应用实战后，抽取【数据源】面板中选中targetmail 表创建一个【转换】节点重命名为“统计性别”，连接上游选择“统计性别”节点，在【数据转换】面板上将Gender一列从源列拖动到目标列，并勾选Group属性新建一列命名为”BuyerCount”，其【类型】属性设为INT，【聚合】属性设置为【求和】，然后创建从源列“BikeBuyer” 到“BuyerCount”列的连线新建一列命名为“Count”，其【聚合】属性设为【计数】，然后创建从BikeBuyer到Count的连线运行及结果创建一个年收入节点，与性别统计分析同样的方式创建【年收入分组购买率】节点运行结果可视化年收入和自行车购买情况柱状图年收入和自行车购买情况玫瑰图在本实验中，我们按照不同性别和年收入的人进行分组，分别统计了购买自行车的人数，还对年收入分组计算不同年龄的购买率8.1.2客户年龄离散化在本实验中，我们首先计算年龄的最大值和最小值，然后根据最大值和最小值，把年龄离散化成7个年龄段，通过比较不同年龄段用户的购买情况来评估年龄对购买行为的影响8.1.3年龄对购买结果影响购买自行车在本实验中，我们把年龄数据进行离散化，用来查看各个年龄段的总人数和购买者是否有明显的差异，得到33岁到63岁之间人群是购买自行车的主要人群8.2用神经网络发现潜在购买自行车客户8.2.1用神经网络发现潜在购买自行车客户在本实验中，我们对上下班距离进行量化，将其从字符串类型转换成数值类型，并进行了首次购买自行车年龄的计算，最后训练了一个多层感知机分类模型，并用该模型预测新的人员是否购买自行车，用于进行精准营销项目十一：法务部门事故自行车理赔预测12.1用决策树审核交通事故是否理赔12.1.1计算交通事故理赔数据的相关在本实验中，我们学习了在抽取数据时把数据从字符串类型转换成DECIMAL类型的法，进行两列数据的皮尔逊相关系数的计算过程12.1.2用决策树审核交通事故是否理赔其中“col_1”是预测结果，0表示理赔，1表示不理赔，“CaseId”是其Id。
大数据基础编程、实验和案例教程实验报告
大数据基础编程、实验和案例教程实验报告本实验报告的主要内容：一、大数据基础编程1. 什么是大数据编程？大数据编程指的是对海量复杂数据进行合理处理的编程，它涉及到计算机科学、数据计算和应用领域以及统计理论等多个领域，旨在通过数据管理、分析和可视化等方式来解决复杂数据困境。
2. 主要编程语言大数据开发主要使用Java、Python和C++等语言进行编程。
Java作为非常成熟的编程语言，在处理大数据和计算机视觉等方面应用非常广泛。
Python的语言特性和遍布全球的社群支持使它成为受欢迎的大数据编程语言之一。
R和Matlab是用于机器学习和数据挖掘的统计工具，也在大数据编程中使用广泛。
3. 大数据技术栈大数据技术栈是大数据编程所使用的多种组件和工具的集合。
它通常涵盖如Hadoop、Spark、Kafka、HBase、SQL、NoSQL等内容。
二、实验1. Hadoop实验Hadoop实验涉及到安装、使用和管理Hadoop系统。
它可以帮助大数据开发者更深入的了解Hadoop系统的工作原理和掌握它的应用。
2. Spark实验Spark实验主要是基于Apache Spark框架进行的实验，让开发者更加全面的理解和体会Spark框架的特点和优势，学习如何使用Spark来进行大数据开发和处理任务。
3. Kafka实验Kafka实验是以Kafka作为中间件的实验，它使用Kafka来提供高可用性和可伸缩性，可用于大型企业级业务架构。
三、案例1. 智能家居系统智能家居系统是一个基于大数据的智能家居解决方案，主要应用于家庭安全和安全检测、家庭节能和节能管理等当今非常流行的方案。
它通过数据分析研究用户的活动习惯，以智能化识别方式，提供针对性及有针对性性别推荐系统，实现家庭特定的智能化解决方案。
2. 数字医疗数字医疗是一种基于互联网的医疗服务，主要是以大数据技术为核心，借助智能算法，以及建立在数据库架构上的AI算法，用于诊断和治疗某些疾病。
数据分析及优化实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来，数据分析已成为各个行业提高效率、优化决策的重要手段。
本实验旨在通过实际案例分析，运用数据分析方法对某一特定数据集进行深入挖掘，并提出相应的优化策略。
本实验选取了一个典型的电商数据集，通过对用户行为数据的分析，旨在提高用户满意度、提升销售业绩。
二、实验目的1. 熟练掌握数据分析的基本流程和方法。
2. 深入挖掘用户行为数据，发现潜在问题和机会。
3. 提出针对性的优化策略，提升用户满意度和销售业绩。
三、实验内容1. 数据收集与预处理实验数据来源于某电商平台，包含用户购买行为、浏览记录、产品信息等数据。
首先，对数据进行清洗，去除缺失值、异常值，确保数据质量。
2. 数据探索与分析（1）用户画像分析通过对用户性别、年龄、地域、职业等人口统计学特征的统计分析，绘制用户画像，了解目标用户群体特征。
（2）用户行为分析分析用户浏览、购买、退货等行为，探究用户行为模式，挖掘用户需求。
（3）产品分析分析产品销量、评价、评分等数据，了解产品受欢迎程度，识别潜力产品。
3. 数据可视化运用图表、地图等可视化工具，将数据分析结果直观展示，便于理解。
四、实验结果与分析1. 用户画像分析通过分析，发现目标用户群体以年轻女性为主，集中在二线城市，职业以学生和白领为主。
2. 用户行为分析（1）浏览行为分析用户浏览产品主要集中在首页、分类页和搜索页，其中搜索页占比最高。
（2）购买行为分析用户购买产品主要集中在促销期间，购买产品类型以服饰、化妆品为主。
（3）退货行为分析退货率较高的产品主要集中在服饰类，主要原因是尺码不合适。
3. 产品分析（1）销量分析销量较高的产品主要集中在服饰、化妆品、家居用品等类别。
（2）评价分析用户对产品质量、服务、物流等方面的评价较好。
五、优化策略1. 提升用户体验（1）优化搜索功能，提高搜索准确度。
（2）针对用户浏览行为，推荐个性化产品。
（3）加强客服团队建设，提高用户满意度。
数据分析实训报告范文(3篇)
第1篇一、引言随着大数据时代的到来，数据分析已经成为企业、政府以及各类组织进行决策的重要手段。
为了提升自身的数据分析能力，我们参加了为期一个月的数据分析实训。
本次实训旨在通过实际操作，掌握数据分析的基本方法，提高对数据的敏感度和分析能力。
以下是对本次实训的总结报告。
二、实训背景随着互联网、物联网等技术的快速发展，数据已经成为现代社会的重要资源。
数据分析可以帮助我们从海量数据中挖掘有价值的信息，为企业、政府等提供决策支持。
为了适应这一发展趋势，我们参加了本次数据分析实训。
三、实训目标1. 熟悉数据分析的基本流程和方法；2. 掌握常用的数据分析工具和软件；3. 提高对数据的敏感度和分析能力；4. 培养团队协作和沟通能力。
四、实训内容1. 数据收集与整理在实训过程中，我们首先学习了数据收集与整理的方法。
数据收集包括从互联网、数据库、传感器等渠道获取数据。
数据整理则是对收集到的数据进行清洗、筛选、整合等操作，以便后续分析。
2. 数据可视化数据可视化是将数据转化为图形、图表等形式，使人们更容易理解数据背后的信息。
在实训中，我们学习了如何使用Excel、Python等工具进行数据可视化。
3. 描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本特征进行描述，包括数据的集中趋势、离散程度等。
在实训中，我们学习了如何使用Excel、Python等工具进行描述性统计分析。
4. 推断性统计分析推断性统计分析是对数据进行分析，得出关于总体特征的结论。
在实训中，我们学习了假设检验、方差分析等推断性统计方法。
5. 机器学习与数据挖掘机器学习与数据挖掘是数据分析的重要手段，可以帮助我们从海量数据中挖掘有价值的信息。
在实训中，我们学习了线性回归、决策树、聚类分析等机器学习算法。
五、实训过程1. 数据收集与整理在实训初期，我们首先了解了数据收集的方法，包括网络爬虫、数据库查询等。
随后，我们选取了某电商平台的数据进行收集和整理，包括用户购买记录、商品信息、促销活动等。
山海经可视化实验总结
山海经可视化实验总结一、实验目的本实验旨在通过对《山海经》中的神话传说进行可视化分析，深入挖掘其中的文化内涵，以全新的视角理解古代神话的魅力。
通过数据可视化的方法，我们可以直观地展示《山海经》中的神话传说分布、主题、特点等信息，为研究者提供新的研究思路和方法。
二、实验过程1.数据收集在实验过程中，我们首先收集了《山海经》的原文内容，整理成结构化的数据。
通过对原文的解析，我们提取了其中的神话传说信息，包括故事名称、主要人物、情节等。
2.数据清洗与处理在数据收集完成后，我们对数据进行清洗和处理，以消除错误和重复信息。
我们采用自然语言处理技术，对文本进行分词、词性标注、句法分析等处理，提取出关键信息和特征。
3.可视化设计基于处理后的数据，我们设计了一系列的可视化方案。
首先，我们通过地理信息系统（GIS），将神话传说的发生地点在地图上进行可视化展示。
其次，我们采用时间序列图，展示了神话传说的时间分布情况。
此外，我们还设计了人物关系图、情节流程图等，以多角度展示神话传说的内容。
4.可视化实现在可视化设计的基础上，我们使用Python、R等编程语言，借助数据可视化库如Matplotlib、Seaborn等，实现了设计的可视化方案。
三、实验结果及分析通过可视化实验，我们获得了《山海经》中神话传说的多维度视图。
在地理分布上，我们发现神话传说主要集中在某些特定的地点，这可能与古代人们对自然环境的认知和想象有关。
在时间分布上，我们发现不同时期的神话传说有着不同的特点和主题，反映了不同历史时期的文化背景和社会风貌。
在人物关系和情节流程上，我们深入挖掘了神话传说中的角色关系和故事情节，揭示了古代人们的思维方式和文化价值观。
四、总结与展望本实验通过可视化方法对《山海经》中的神话传说进行了深入分析，不仅提高了对古代神话传说的认识和理解，也丰富了文化研究的手段和方法。
未来的研究可以进一步挖掘其他文化经典的可视化方法，例如对《诗经》、《楚辞》等经典进行可视化分析，以更全面地了解古代文化的多样性和丰富性。
大数据实训结果与总结报告
大数据实训结果与总结报告1.引言1.1 概述概述本篇长文是关于大数据实训结果与总结的报告。
在这篇报告中，我们将详细介绍我们所进行的大数据实训的背景、内容以及最终的结果总结。
通过这次实训，我们旨在提高对大数据技术的理解和应用能力，并探索该领域的新趋势和挑战。
在现代社会中，数据已经成为了一种宝贵资源。
大数据技术的发展和应用已经对我们的生活和工作产生了深远的影响。
为了掌握和应对这一趋势，我们参与了一次为期数周的大数据实训。
通过这次实训，我们希望能够通过实践学习大数据技术和工具，提高我们的数据处理和分析能力。
在实训内容方面，我们学习了大数据技术的基础概念和相关工具。
我们了解了大数据的特点和挑战，学习了Hadoop、Spark等大数据处理框架的使用方法，并通过实际操作来进行数据清洗、分析和可视化。
在实训过程中，我们也进行了一些案例研究，以应用所学知识解决真实世界的问题。
通过这次实训，我们获得了一些宝贵的经验和收获。
我们不仅深入理解了大数据技术的概念和原理，还学会了如何运用这些技术解决实际问题。
我们发现，大数据技术对于数据处理和分析的效率和准确性有着显著的提升作用，可以帮助我们更好地理解数据、发现规律并做出有针对性的决策。
然而，我们也发现在实际应用中还存在一些挑战和问题。
例如，大数据的处理速度和规模对于计算资源和存储资源有较高的要求，这可能对一些中小型企业和个人来说是一个挑战。
此外，数据的质量和隐私问题也需要引起足够的重视和解决。
总之，通过这次大数据实训，我们对大数据技术有了更深入的了解，也积累了一定的实践经验。
我们相信，大数据技术将会在未来的各个领域中起到重要作用，为我们带来更多的机遇和挑战。
在本文的后续部分，我们将详细介绍实训背景、实训内容以及总结出的实训结果，并提出可能的改进方向。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包括以下内容：文章结构部分旨在介绍本篇长文的整体结构和各个部分的主要内容，以使读者更好地了解文章的框架和组织。
健康大数据应用模型构建及实验分析
健康大数据应用模型构建及实验分析健康大数据是当下热门的话题，它对于人们的健康、疾病预防等方面都有着重要的意义。
但是随着数据越来越多，数据的使用和分析也成为了一个挑战。
因此本文将从健康大数据应用的角度出发，探讨健康大数据应用模型的构建及实验分析。
一、健康大数据应用模型的构建1. 定义数据需求：在构建健康大数据应用模型之前，需要先明确数据需求。
由于健康领域的数据种类繁多，数据需求也会因人而异，因此需要根据不同的需求对数据进行筛选和分类。
2. 数据采集：数据采集是构建健康大数据应用模型的基础，同时也是最困难的一步。
数据来源主要包括医院、社区卫生服务中心、移动医疗设备、智能穿戴设备等，数据采集可以通过电子病历、移动应用、传感器等方式完成。
3. 数据清洗：数据清洗是为了去除脏数据、缺失值等不良数据。
这里可以利用数据清洗工具，对数据进行分析和处理，使数据更加合理和规范。
4. 数据存储：数据存储是健康大数据应用的重要一步，正确地存储数据，可以方便后续对数据的呈现和分析。
数据存储可以采用关系型数据库或非关系型数据库等不同的方式。
5. 数据分析：通过数据分析，可以从数据中提取有用的信息。
数据分析方法主要包括数据挖掘、机器学习、统计分析等。
二、健康大数据应用模型实验分析1. 健康数据分析实验通过分析健康数据，可以了解疾病的发病规律、病因等，同时可以提高诊断和治疗的效率。
为了验证健康数据分析的效果，我们可以利用机器学习算法对糖尿病数据集进行分析，预测病人是否会患上糖尿病。
实验结果表明，机器学习算法可以有效地预测糖尿病的发生。
2. 健康数据可视化实验数据可视化是将数据转换为视觉元素的过程，可以直观地反映数据的特征和变化趋势。
我们可以利用开源的数据可视化工具D3.js对一段时间内人群患病率的变化趋势进行可视化分析，以此来探究不同健康状况下患病率的变化情况。
实验结果表明，使用可视化工具可以更加直观地了解健康状况下患病率的变化趋势。
大数据编程实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在使学生熟悉大数据编程的基本概念和技能，掌握Hadoop生态系统中的关键技术，包括HDFS、MapReduce、Spark等。
通过实验，学生能够了解大数据编程的流程，提高编程能力和问题解决能力。
二、实验环境1. 操作系统：Ubuntu 18.042. Hadoop版本：Hadoop3.2.13. Java版本：JDK 1.84. 编程语言：Java5. 开发工具：Eclipse三、实验内容1. HDFS基本操作（1）创建HDFS目录```javaFileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://localhost:9000"), new Configuration());fs.mkdirs(new Path("/test/hdfs"));```（2）上传文件到HDFS```javafs.copyFromLocalFile(new Path("/home/user/test.txt"), newPath("/test/hdfs/test.txt"));```（3）下载HDFS文件```javafs.copyToLocalFile(new Path("/test/hdfs/test.txt"), newPath("/home/user/download.txt"));```（4）删除HDFS文件```javafs.delete(new Path("/test/hdfs/test.txt"), true);```2. MapReduce编程实践（1）WordCount程序```javapublic class WordCount extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {private final static IntWritable one = new IntWritable(1);private Text word = new Text();public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {String[] words = value.toString().split("\\s+");for (String word : words) {context.write(new Text(word), one);}}}```（2）WordCount程序运行```shellhadoop jar wordcount.jar WordCount /test/hdfs/test.txt/test/hdfs/output```3. Spark编程实践（1）WordCount程序（Spark版）```javaval sc = new SparkContext("local", "WordCount")val lines = sc.textFile("/test/hdfs/test.txt")val wordCounts = lines.flatMap(line => line.split("\\s+")) .map(word => (word, 1)).reduceByKey((a, b) => a + b)wordCounts.saveAsTextFile("/test/hdfs/output")sc.stop()```4. 数据可视化（1）使用Python进行数据可视化```pythonimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pddata = pd.read_csv("/test/hdfs/output/part-r-00000")plt.bar(data["_1"], data["_2"])plt.xlabel("Words")plt.ylabel("Counts")plt.show()```四、实验总结通过本次实验，我们学习了大数据编程的基本概念和技能，掌握了Hadoop生态系统中的关键技术。
《大数据可视化技术》教学大纲
《大数据可视化技术》教学大纲第一部分大纲说明一、课程性质与任务《大数据可视化技术》课程是计算机与数据工程学院计算机和大数据专业的公共基础课。
通过本课程的学习，使学生了解大数据可视化的基础知识，掌握大数据可视化的应用操作技能，学会利用数据可视化软件工具进行数据可视化的基本方法，培养学生数据可视化设计的美学素养和数据可视化的设计水平，提高学生解决数据可视化实际问题的能力。
二、教学对象计算机专业大学本科。
三、教学目的和要求本课程是一门技术性、实践性和实用性很强的课程，教学过程中要坚持“精讲多练”的指导思想，综合运用案例式、任务驱动式、项目式、研讨式、启发式等多种教学方法，充分利用网络、多媒体等现代教学手段，通过理论讲授、实例操作演示、上机实验等环节，培养学生的大数据可视化应用和操作能力、自主学习能力、独立思考能力和开拓创新能力。
通过本课程的学习，了解数据可视化的发展历程及数据可视化的应用范围；了解常见的数据可视化工具；掌握数据可视化的流程；掌握应用数据可视化的原则；熟练应用数据可视化设计组件；能够运用数据可视化设计的技巧，根据数据类型进行数据可视化设计；掌握使用Excel、Python创建常见图表的方法；了解如何通过Tableau、ECharts创建常见的图表。
四、先修课程本课程的先修课程是《计算机应用基础》。
五、使用教材及参考资料使用教材：大数据可视化技术参考资料：[1].Excel数据处理与可视化.[2].Python数据可视化方法、实践与应用.六、教学形式、教学方法及实践性环节教学形式：理实一体化教学方法：讲授与上机实验结合七、考核考核形式：上机考试；试卷结构：单项选择题、判断题、操作题。
成绩评定：期末考试（80%），平时考核（20%）；八、课时分配表九、教学进度表第二部分教学内容项目一了解大数据可视化教学目的和要求了解：学生了解什么是数据可视化，在哪些领域可以应用到数据可视化；掌握：数据可视化的发展历程。
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实用标准文档 文案大全 科学计算与数据处理实验报告 学 号 姓 名
实验名称
数据可视化处理实验
实验目的
1、 掌握MATLAB中二维曲线图、三维曲线图、三维曲面图的绘制方法 2、 掌握MATLAB中常用统计图的绘制方法 3、 熟悉MATLAB中三维图形常用编辑方法 4、 了解MATLAB中动画的绘制方法
实验方案
1、 离散数据可视化实验：绘制离散函数4)9n(11)3n(1y22的图形，其中自变量的取值范围是(0,16)的整数。 2、 二维曲线绘制实验：设计实验演示验证plot、subplot、axis、set、legend、xlabel、ylabel、zlabel、title、text、grid、box、hold、plotyy、fplot等函数在绘制二维曲线中的功能和使用方法。 3、 三维曲线绘制实验：设计实验演示验证plot3、mesh、surf等函数在绘制三维曲线、曲面中的功能和使用方法。 4、 统计图绘制实验：设计实验演示验证面域图（area）、直方图（bar、barh、bar3、bar3h）、饼图（pie、pie3）、散点图（scatter、scatter3、plotmatrix）等统计图的绘制方法。 5、 三维图形编辑（精细控制）实验：设计实验演示验证用view、rotate、colordef、colormap、shading、light、lighting、material、surfl等函数对三维图形进行精细控制的方法。 6、 动画绘制实验：设计实验演示验证getframe与movie相结合绘制动画的方法。
实验记录
（1）绘制离散函数4)9n(11)3n(1y22的图形 >> n=1:0.5:16; >> y=1./((n-3).^2+1)+1./((n-9).^2+4)
y = 实用标准文档 文案大全 Columns 1 through 9 0.2147 0.3243 0.5189 0.8216 1.0250 0.8292 0.5345 0.3489 0.2500
Columns 10 through 18 0.1995 0.1769 0.1730 0.1838 0.2071 0.2385 0.2673 0.2770 0.2584
Columns 19 through 27 0.2200 0.1775 0.1404 0.1112 0.0891 0.0725 0.0599 0.0502 0.0427
Columns 28 through 31 0.0367 0.0319 0.0280 0.0248 >> plot(n,y,'*')
（2）plot、subplot、axis、set、legend、xlabel、ylabel、zlabel、title、text、grid、box、hold、plotyy、fplot函数演示 >> x=0:0.1:5; >> y=sin(x); >> z=cos(x); >> h=tan(x); >> subplot(2,1,1); 实用标准文档 文案大全 >> plot(x,y); >> subplot(2,1,2); >> plot(x,z); >> axis([0 4 0 20]); >> h=plot(x,y); >> set(h,'color','b'); >> set(gca,'XGrid','on','YGrid','off'); >> set(gca,'color','g');
>> clear >> x=0:0.05:10; >> plot(x,sin(x),'*b',x,cos(x),'+r',x,tan(x)./100,'+'); >> legend('sin','cos','tan'); 实用标准文档
文案大全 >> clear >> x=0:0.05:15; >> plot3(x,sin(x),cos(x),'b','linewidth',1); >> xlabel('X'); >> ylabel('Y'); >> zlabel('Z'); >> title('三维曲线') >> text(1,1,'图像示例') >> grid('on') >> box on 实用标准文档
文案大全 >> hold on >> plot3(x,x.^2,x.^(1./2)) >> plot3(x,sin(x),cos(x),'b','linewidth',5);
>> clear 实用标准文档
文案大全 >> x = 0:0.01:20; >> y1 = 200*exp(-0.05*x).*sin(x); >> y2 = 0.8*exp(-0.5*x).*sin(10*x); >> [AX,H1,H2] = plotyy(x,y1,x,y2,'plot');
（3）实验演示plot3、mesh、surf函数 Plot3函数已在上面演示。 >> clear >> z=peaks(25); >> subplot(1,2,1); >> mesh(z) >> title('mesh函数'); >> subplot(1,2,2); >> surf(z) >> title('surf函数'); 实用标准文档
文案大全 （4）实验演示面域图（area）、直方图（bar、barh、bar3、bar3h）、饼图（pie、pie3）、散点图（scatter、scatter3、plotmatrix） >> x=magic(6); >> area(x);
>> clear 实用标准文档
文案大全 >> x=0:0.2:2*pi; >> y=sin(x); >> subplot(2,2,1); >> bar(y); >> title('bar'); >> subplot(2,2,2); >> barh(y); >> title('barh'); >>Y=[1,2,3;4,5,6]; >> subplot(2,2,3); >> bar3(Y); >> title('bar3'); >> subplot(2,2,4); >> bar3h(Y); >> title('bar3h');
>> x=[1 2 3 4 5 6 7]; >> y=[0 0 0 1 0 0 0]; >> subplot(1,2,1); >> pie(x,y); >> subplot(1,2,2); >> pie3([4 3 6 8 9]); 实用标准文档 文案大全 >> clear >> a=rand(200,1); >> b=rand(200,1); >> c=rand(200,1); >> scatter(a,b,100,c,'p')
>> clear >> x=[1:10]; 实用标准文档 文案大全 >> y=x+rand(size(x)); >> z=rand(size(x))+rand(size(y)); >> scatter3(x,y,z,'filled');
>> clear >> x=randn(100,2); >> plotmatrix(x) 实用标准文档
文案大全 （5）实验演示用view、rotate、colordef、colormap、shading、light、lighting、material、surfl等函数对三维图形进行精细控制的方法 >> clear >> z=peaks(25); >> colordef black; >> colormap hot; >> shading interp; >> surfl(z) 实用标准文档
文案大全 >> clear >> z=peaks(25); >> subplot(1,2,1);surf(z);title('Default'); >> subplot(1,2,2);h=surf(z);title('Rotated'); >> rotate(h,[-2,-2,0],30,[2,2,0]); 实用标准文档
文案大全 >> clear >> z=peaks(25); >> subplot(1,2,1);surf(z);title('Default'); >> subplot(1,2,2); >> subplot(1,2,2);h=surf(z);title('view'); >> view(0,45);
（6）实验演示getframe与movie相结合绘制动画 >> [x,y,z]=peaks(25); >>surf(x,y,z); >>m=moviein(10); >>for i=1:10; view(24*(i-1),30); m(:,i)=getframe; end >>movie(m,2);
实验总结
通过本次实验，我对Matlab作图有了更深刻的认识，感受到了它强大的作图功能。本次实验我学会了二维作图和三维作图，并掌握了用legend、xlabel、ylabel、zlabel、title等函数对图像标注，用colordef、colormap、shading等函数对图像进行着色等更精细的控制，最后用getframe与movie相结合绘制动画技术。本次实验获益匪浅，但这只是Matlab一些浅显的功能，我将继续更进一步的探索学习。