MATLAB绘制三维图像（实现多组二维曲线的叠加显示）_matlab 多次plot叠加显示

目录

一、功能说明  

二、plot3函数说明

三、代码实现

四、代码优化

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一、功能说明  

    近期在实验中采集了多组二维样本数据，每组数据都是随时间变化的曲线（如下图1.1），现在需要将所有样本都放在1张三维图中显示出来，从而直观的对比各组数据的差异。最终使用MATLAB的plot3函数实现了此功能，现将此方法记录下来。

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 二、plot3函数说明

    MATLAB官方使用说明：

plot3(X,Y,Z) 绘制三维空间中的坐标。

• 要绘制由线段连接的一组坐标，请将 X、Y、Z 指定为相同长度的向量。

• 要在同一组坐标轴上绘制多组坐标，请将 X、Y 或 Z 中的至少一个指定为矩阵，其他指定为向量。

    在绘制图象时我是这样理解：(x,y,z)对应着空间中的每个点，在绘图时，先将Y轴全部视为某一常数值，然后再将X轴视为自变量，Z轴视为因变量，这样的话，plot3(x,常数值,z)实际上与plot(x,y)函数的使用方式是一样的了。下面这张图是将Y向量全部赋值常数3（即第3组），X向量取值1:100，Z向量取X对应的样本值。

Q：为什么Y轴的值是个向量而非一个常数值呢？

    这是因为第3组数据平面上的点不止一个，确切的说是由length(x)这么多个，也就是有length(x)个这样的点(x,常数值,z)，所以在上面的情况中，Y轴的值是个长度为length(x)，数值全为3的向量。

    如果实在不能理解上述说明，可以先尝试将下面的代码运行起来，一边调整参数，一边理解使用方法。

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三、代码实现

    有了前面的基础，现在可以这样编写代码：

    首先，生成一个样本集Data用于后续绘图展示(移植代码时，要根据自身数据大小来定义Data尺寸，并为其赋值)，这个样本集共有10组样本，每组样本有100个数据，分别存储在Data的每一行中，所以Data初始值暂时定义为zeros(20,100)。[!行与列不要弄混!]

clc;clf;close;clear;
 
%% 产生数据源 Data
% 待显示数据的大小：20组数据样本，每组样本100个数据
Data = zeros(20,100);   
% 为待显示数据(Data)赋值，自定义曲线
t = 1:100;
for i = 1 :10
    Noise = randn(1,length(t))*0.1; %生成随机噪声
    Data(i,:) = [ones(1,20)*2 ones(1,60)*4 ones(1,20)*2] + Noise; 
end

    然后对Data中的数据进行绘图(核心代码):

    x为1:100的向量；y为常数值向量Group_num*ones(size(x))，Group_num的值对应组别的序号；z是x对应的因变量，每次取Data矩阵的第Group_num行即可。

%% 绘制三维图像
figure(1);
for Group_Num = 1:10 
    
    x = 1:100; % 数据长度为100，将全部显示出来
    
    y = Group_Num * ones(size(x));  % 共10组数据(组别号：1:10)
    
    z = Data(Group_Num, 1:100); % 每组数据的曲线值
    
    plot3(x,y,z);   % 绘图
    hold on;        % 保持
end
 
grid on; 
title(['多组样本值变化曲线']);
xlabel("时间");ylabel("组别");zlabel("曲线值");

运行结果如下所示：

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四、代码优化

    实验中有时只需要观察部分数据，比如只看第4组到第8组的数据，或是只看曲线中间部分的数据，所以根据需求可以优化一下代码。

1. 限制X轴范围(设置起止数据点)
2. 限制Y轴范围(选取样本集组别)
3. 限制Z轴范围(设置数据值范围)

    优化后的代码全部附在下面（可以直接编译运行）：

clc;clf;close;clear;
 
%% 产生数据源 Data
% 待显示数据的大小：20组数据样本，每组样本100个数据
Data = zeros(20,100);   
% 为待显示数据(Data)赋值，自定义曲线
t = 1:100;
for i = 1 :10
    Noise = randn(1,length(t))*0.1; %生成随机噪声
    Data(i,:) = [ones(1,20)*2 ones(1,60)*4 ones(1,20)*2] + Noise; 
end
 
%% 绘图代码优化
%---3D图中显示数据的起始点---
Range  = [20,90];   
%---导入数据量的组别范围---
Number = [3,9] ;
%---三维样本值变化曲线---%
figure(2);
for Group_Num = Number(1) : Number(2)
    
    x = Range(1) : Range(2);
    
    y = Group_Num*ones(size(x));   
    
    z = Data(Group_Num, Range(1):Range(2) );
    
    plot3(x,y,z);
    hold on;
end
grid on; 
 
%---3D图中数据值显示范围---
zlim([1,5]); 
 
title(['多组样本值变化曲线']);
xlabel("时间");ylabel("组别");zlabel("样本值");

     下图为选取第3组至第9组样本，每组只显示第30到90数据点的结果。

     如果想固定观察角度，可以在代码结尾处添加view(a,b)函数进行调整：

view(az,el) 为当前坐标区设置照相机视线的方位角和仰角。

    将两个参数都设置为0，则是相当于从正前方观察，运行结果如下图所示。

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~---Over---~

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