20个MATLAB高级数据可视化案例-MATLAB高级绘图教程_matlab累积和控制图

图形是呈现数据的一种直观方式，在用Matlab进行数据处理和计算后，我们一般都会以图形的形式将结果呈现出来。尤其在论文的撰写中，优雅的图形无疑会为文章加分。

1、绘制直方图

%%
close all
clear all
clc
 
 
%% 直方图的绘制
%直方图有两种图型：垂直直方图和水平直方图。而每种图型又有两种表现模式：累计式：分组式。
figure;
z=[3,5,2,4,1;3,4,5,2,1;5,4,3,2,5]; % 各因素的相对贡献份额
colormap(cool);% 控制图的用色
subplot(2,3,1);
bar(z);%二维分组式直方图,默认的为'group'
title('2D default');
subplot(2,3,2);
bar3(z);%三维的分组式直方图
title('3D default');
subplot(2,3,3);
barh(z,1);%分组式水平直方图，宽度设置为1
title('vert width=1');
subplot(2,3,4);
bar(z,'stack');%累计式直方图，例如:1,1+2,1+2+3构成了第一个bar
title('stack')
subplot(2,3,5);
bar3h(z,0.5,'stacked');%三维累计式水平直方图
title('vert width=1 stack');
subplot(2,3,6);
bar3(z,0.8,'grouped');%对相关数据的颜色进行分组，默认的位'group'
title('width=0.8 grouped');

2、绘制进阶柱状图

%%
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clear all
clc
 
%% =========柱状图的进阶==========
figure;
y=[300 311;390 425; 312 321; 250 185; 550 535; 420 432; 410 520;];
subplot(1,3,1);
b=bar(y);
grid on;
set(gca,'XTickLabel',{'0','1','2','3','4','5','6'})
legend('算法1','算法2');
xlabel('x axis');
ylabel('y axis');
%使仅有的一组柱状图呈现不同颜色，默认的位相同颜色
data = [1.0, 1.0, 0.565, 0.508, 0.481, 0.745];
subplot(1,3,2);
b = bar(data);
ch = get(b,'children');
set(ch,'FaceVertexCData',[4;2;3;1;5;6]);%使用Indexed形式指定每组bar的颜色
set(gca,'XTickLabel',{'C0','C1','C2','C3','C4','C5'})
axis([0 7 0.0 1.0]);
ylabel('micro F-measure');
%使每个bar颜色不同,默认的是每个元素在不同组的颜色相同
data = [3, 7, 5, 2;4, 3, 2, 9;6, 6, 1, 4];
subplot(1,3,3);
b = bar(data);
ch = get(b,'children');
set(ch{1},'FaceVertexCData',[1;2;3]);%设置第一个元素在不同组的颜色
set(ch{2},'FaceVertexCData',[1;2;3]);%设置第二个元素在不同组的颜色
set(ch{3},'FaceVertexCData',[1;2;3]);

3、绘制三维彩色柱状图

close all
clear all
clc
 
%%
N = 1e3;                  % number of points
rng(7)
signalIn = rand(N, 2)*30;
signalIn(1:10,:) = 5.5;    % 密集
signalIn(51:70,:) = 15.5;  % 密集
[xy_count, xy_cent]=getDist2D(signalIn,2);
 
%% 三维柱状图
close all
[x15,y15]=size(xy_count);
X15=1:x15;
Y15=1:y15;
figure
% mesh( xy_cent{1}, xy_cent{2},xy_count);
% mesh(Y15,X15,(xy_count));
% imagesc(xy_count)
% % bar3( xy_cent{1}', xy_cent{2}',xy_count);
thisFig=bar3(xy_count);
% ----根据柱子高度设置颜色----
if 0
    % https://blog.csdn.net/weixin_40398103/article/details/89380310
    for k = 1:length(thisFig)
        zdata = thisFig(k).ZData;
        %zdata=ones(size(zdata))*0.2;  % all use the same color
        thisFig(k).CData = zdata;
        thisFig(k).FaceColor = 'interp';  % 渐变色
        %         thisFig(k).FaceColor = 'r';
        %           thisFig(k).FaceColor = [0.30 0.75 0.93];
        %         thisFig(k).FaceColor =  [0.62 0.91 0.97];
        %         thisFig(k).FaceColor =  [.75,.85,.95]; % Plot the bars in a light steel blue.in hist3
    end
    %      set(gcf,'renderer','opengl');
    %      set(get(gca,'child'),'FaceColor','interp','CDataMode','auto');
end
% h.XTickLabel =xy_cent{1};  % 直接用会有问题
% h.YTickLabel =(101:1:124);
% set(gca,'xticklabel',{'a','b','c','d','e'});
% set(gca, 'FontSize',12','XTick', (101:106));
% 1、xticklabel：xticklabel是刻度标签。
% 2、xtick：xtick是坐标轴刻度。
% ----改变刻度显示值----
h = gca;
if 1
    % https://www.cnblogs.com/fengsf/p/14643905.html
    % https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/creating_plots/color-3-d-bars-by-height-1.html?searchHighlight=bar3&s_tid=srchtitle
    %x的坐标
    xt=get(gca,'XTick');
    if min(xt)==0
        a=1;
    else
        a=xt(1);
    end
    if max(xt)>length(xy_cent{1})
        b=length(xy_cent{1});
    else
        b=xt(end);
    end
    newXIdx=[a xt(2:end-1) b];
    newXTickLabel=xy_cent{1}(newXIdx);
    h.XTickLabel=newXTickLabel;
    % y的坐标
    yt=get(gca,'YTick');  % 首0改1，末超用end
    newYIdx=[1 yt(2:end-1) length(xy_cent{2})];
    newYTickLabel=xy_cent{2}(newYIdx);
    h.YTickLabel=newYTickLabel;
end
colorbar
title('分布')
xlabel('x')
ylabel('y')
zlabel('z')
 
%%
function [xy_count, xy_cent]=getDist2D(xy,type,x_range,y_range)
if ~(isreal(xy))
    xy=[real(xy) imag(xy)];
end
N=size(xy,1);
K1 = 64/2;    % number of intervals along x
K2 = 64/2;
% int_x = [min(xy(:,1)) :1/K1: max(xy(:,1))+1/K1];
% int_y = [min(xy(:,2)) :1/K2: max(xy(:,2))+1/K2];
int_x=linspace(min(xy(:,1)) , max(xy(:,1))+1/K1, K1);
int_y=linspace(min(xy(:,2)) , max(xy(:,2))+1/K2, K2);
 
if nargin > 2
    int_x = x_range;
    int_y = y_range;
end
% K1=length(int_x)-1;
% K2=length(int_y)-1;
K1=length(int_x);
K2=length(int_y);
switch type
    case 1
        %% hist3
        [count_cells_hist,xy_cent] = hist3(xy, 'Edges', {int_x int_y});
        % 注意hist3得到的矩阵是K1+1*K2+1的, 所以把最后一行和一列去掉.
        % 最后一行或一列表示的是 X(k,1)= edges{1}(end)或者X(k,2) = edges{2}(end)的点数
        xy_count=count_cells_hist;
    case 2
        %% histcounts2
        [xy_count,Xedges,Yedges] = histcounts2(xy(:,1),xy(:,2),int_x,int_y);
        %         [N,Xedges,Yedges] = histcounts2(x,y,6,'Normalization','probability')
        %         [N,Xedges,Yedges] = histcounts2(x,y,6,'Normalization','pdf')
        %          all(count_cells_hist(:) == xy_count(:))
        xy_cent{1}=Xedges;
        xy_cent{2}=Yedges;
        xy_cent{1}(end) = [];
        xy_cent{2}(end) = [];
end
end

4、绘制统计直方图

%% 绘制统计直方图
%hist(y)：如果y是向量，则把其中元素放入10个条目中，且返回每条中的元素的个数；如果y为矩阵，则分别对每列进行处理，显示多组条形。
%[n,xout]=hist(y,x)：非递减向量x的指定bin的中心。向量xout包含频率计数与条目的位置。
x=-10:.1:10;
y1=randn(2008,1);
y2=randn(2008,3);
figure;
colormap(winter);
subplot(2,2,1);
hist(y1);%把其中元素放入10个条目中
title('y1为向量，default,n=10');
subplot(2,2,2);
hist(y2);%分别对每列进行处理，显示多组条形
title('y2为矩阵');
subplot(2,2,3);
hist(y1,x);%用户也可以使用[n,xout]=hist(y1,x);bar(xout,n)绘制条形直方图
title('向量x指定条目');
subplot(2,2,4);
hist(y2,1000);%第二个参数为标量时指定bin的数目
title('nbins=1000');

5、绘制均值方差直方图

%% ========均值方差直方图========
a=[8 9 10 7 8 9];%mean
b=[1 1 1 1 1 1];%std
figure();
h=bar(a);
ch=get(h,'children');
set(ch,'FaceVertexCData',[4;2;3;1;5;6]);%使用Indexed形式指定每组bar的颜色
hold on;
errorbar(a,b,'k','LineStyle','none');

6、绘制散点图

%% =======散点图scatter , scatter3 , plotmatrix======
%scatter3(X,Y,Z,S,C):在由向量X、Y和Z指定的位置显示大小和颜色分别由S和C决定的离散点
figure;
[x,y,z] = sphere(16);
X = [x(:)*.5 x(:)*.75 x(:)];
Y = [y(:)*.5 y(:)*.75 y(:)];
Z = [z(:)*.5 z(:)*.75 z(:)];
S = repmat([10 2 5]*10,numel(x),1);
C = repmat([1 2 3],numel(x),1);
subplot(1,2,1);
scatter(X(:),Y(:),S(:),C(:));
title('scatter');
subplot(1,2,2);
scatter3(X(:),Y(:),Z(:),S(:),C(:),'filled'), view(-60,60);
title('scatter3');
%plotmatrix(X,Y)绘出X(p*M)与Y(p*N)的列组成的散度图(N,M)
figure;
X=randn(100,2);Y=randn(100,2); 
subplot(1,3,1),plotmatrix(X);%等价于plotmatrix(X,X),除了对角上的图为X每一列的直方图hist(X(:,col))
title('plotmatrix(X)');
subplot(1,3,2),plotmatrix(X,X);
title('plotmatrix(X,X)');
subplot(1,3,3),plotmatrix(X,Y);
title('plotmatrix(X,Y)');

7、绘制区域图

%% =========绘制区域图===========
%区域图特点是：在图上绘制多条曲线时，每条曲线（除第一条外）都是把“前”条曲线作基线，再取值绘制而成。因此，该指令所画的图形，能醒目地反映各因素对最终结果的贡献份额。
figure;
x=1:2:9;% 注意：自变量要单调变化
y=magic(5);% 各因素的相对贡献份额，每一列相当于一个因素
colormap(spring);% 控制图的用色
area(x,y,4);%area(y)则以列下标作为自变量,第三个参数为基准线(默认为0)
set(gca,'layer','top');%图层设置为top层，显示网格
title('basevalue=4');
legend(' 因素 A',' 因素 B',' 因素 C','因素D','因素E');
grid on;

8、绘制饼状图

%% =========绘制饼状图=========
%饼图指令pie和pie3用来表示各元素占总和的百分数。该指令第二个参数为与第一参数等长的 0-1
%向量，1使对应扇块突出。第三个参数指定个扇区的label
figure;
colormap(summer);% 控制图的用色
x=[16 17 21 25 21];
subplot(1,2,1);
pie(x,[0 0 0 0 1],{'0-10岁儿童','10-20岁儿童','20-35岁青年','35-55岁中年','55岁以上老年'});
subplot(1,2,2);
pie3(x,[0 0 0 0 1],{'0-10岁儿童','10-20岁儿童','20-35岁青年','35-55岁中年','55岁以上老年'});

9、绘制填色多边形

%% 绘制填色多边形。若每列的首尾元素不重合，则将默认把最后一点与第一点相连，强行使多边形封闭。
%fill和fill3用于绘制填色多边形
%fill(X1,Y1,C1,X2,Y2,C2,...)
%fill3(X1,Y1,Z1,C1,X2,Y2,Z2,C2,...)
%参数1和2为等长向量时,多边形的节点数由项链长度决定；而当其为矩阵时，每一列对应一个多边形
%参数3为颜色(用颜色字符r/g/b/c或[r g b]表示)
figure;
colormap(autumn);% 控制图的用色
n=10; % 多边形的边数
dt=2*pi/n;t=0:dt:2*pi;
t=[t,t(1)]; %fill 指令要求数据向量的首位重合，使图形封闭。
x=sin(t);y=cos(t);
subplot(1,2,1);
fill(x,y,[1 1 0]);axis off % 画填色多边形，隐去坐标轴。
X=[0.5 0.5 0.5 0.5;0.5 0.5 0.5 0.5;0 1 1 0]; 
Y=[0.5 0.5 0.5 0.5;0.5 0.5 0.5 0.5;0 0 1 1];
Z=[1 1 1 1;0 0 0 0;0 0 0 0];
C=[1 0 0 1;0 1 0 1;0 0 1 0];
subplot(1,2,2);
fill3(X,Y,Z,C);
view([-10 55]);
xlabel('x'),ylabel('y');box on;grid on;

10、绘制离散数据杆状图

%% =======绘制离散数据杆状图===========
%stem和stem3函数用于绘制二维或三维的离散数据杆状图
%stem(Y)可以理解成绘制离散点的plot(y)函数
%stem(X,Y)可以理解成绘制离散点的plot(x,y)函数
%stem(...,'filled')改变数据点显示的空、实状态。
%stem(...,'LINESPEC')Linespec代表直线属性设置参量。
x=1:.1:10;
y=exp(x.*sin(x));
figure;
subplot(1,3,1);
plot(x,y,'.-r');
title('plot(x,y)');
subplot(1,3,2);
stem(x,y,'b');
subplot(1,3,3);
stem(x,y,':g','fill');
%绘制三维离散杆状图
th=(0:127)/128*2*pi;% 角度采样点
x=cos(th);
y=sin(th);
f=abs(fft(ones(10,1),128)); %对离散方波进行 FFT 变换，并取幅值
stem3(x,y,f','cd','fill');%绘制图形
view([-65 30]);
xlabel('Real'); %图形标注
ylabel('Imaginary');
zlabel('Amplitude');
title('FFT example');

11、绘制方向和速度矢量图

%% =======绘制方向和速度矢量图=======
%compass-绘制罗盘图
%feather-绘制羽毛图
%quiver-绘制二维箭头图
%quiver3-绘制三维箭头图
 
%绘制罗盘图
figure;
wdir=[45 90 90 45 360 335 360 270 335 270 335 335];
knots=[6 6 8 6 3 9 6 8 9 10 14 12];
rdir=wdir*pi/180;
[x,y]=pol2cart(rdir,knots);% 极坐标转化为直角坐标
compass(x,y);
title('风向和风力')
%绘制羽毛图
figure;
alpha=90:-10:0;
r=ones(size(alpha));
m=alpha*pi/180;
n=r*10;
[u,v]=pol2cart(m,n);% 极坐标转化为直角坐标
feather(u,v);
title('羽毛图')
%罗盘图和羽毛图的比较
figure;
t=-pi/2:pi/12:pi/2; % 在 区间，每 取一点。
r=ones(size(t)); % 单位半径
[x,y]=pol2cart(t,r); % 极坐标转化为直角坐标
subplot(1,2,1),compass(x,y),title('Compass')
subplot(1,2,2),feather(x,y),title('Feather')
%绘制箭头图
figure;
[x,y] = meshgrid(-2:.2:2,-1:.15:1);
z = x .* exp(-x.^2 - y.^2); 
[px,py] = gradient(z,.2,.15);
subplot(1,2,1);
contour(x,y,z), hold on
quiver(x,y,px,py), hold off, axis image
title('quiver示例');
[x,y,z]=peaks(15);
[nx,ny,nz]=surfnorm(x,y,z);%surfnorm求平面的法向量
subplot(1,2,2)
surf(x,y,z);
hold on;
quiver3(x,y,z,nx,ny,nz);
title('quiver3示例');

12、绘制轮廓线图

%% ==========轮廓线图的绘制==========
%clabel-利用轮廓矩阵生成标签并在当前图形中显示
%contour-利用矩阵所给的值生成二维轮廓线
%contour3-利用矩阵所给的值生成三维轮廓线
%contourf-显示二维轮廓图并用色彩填充个轮廓线的间隙
%contourc-计算被其他轮廓函数占用的轮廓矩阵的低层函数
[x,y,z]=peaks;
n=15;% 等高线分级数
figure;
subplot(1,3,1);
h=contour(x,y,z,n);%绘制20条等高线
clabel(h);%当前图形中显示标签,标签前有'+'号且标签会根据轮廓线旋转，每条轮廓线仅有一个标签
title('simple contour,n=20');
subplot(1,3,2);
z=peaks;
[c,h]=contour(z,n);%绘制15条等高线
clabel(c,h);%标签前无'+'号,每天轮廓线可能有多个标签
title('调用clabel函数标注轮廓图')
subplot(1,3,3);
z=peaks;
[c,h]=contourf(z,n);
clabel(c,h,'FontSize',15,'Color','r','Rotation',0);%自定义标签
colorbar;
title('使用自定义标注并彩色填充轮廓线的间隙');

13、绘制Voronoi图和三角剖分

%% ========= Voronoi图和三角剖分========
%用Voronoi多边形勾画每个点的最近邻范围。Voronoi多边形在计算几何、模式识别中有重要应用。三角形顶点所在多边形的三条公共边是剖分三角形边的垂直平分线。
n=30;
A=rand(n,1)-0.5;
B=rand(n,1)-0.5; % 产生 30 个随机点
T=delaunay(A,B); % 求相邻三点组
T=[T T(:,1)]; %为使三点剖分三角形封闭而采取的措施
voronoi(A,B) % 画 Voronoi 图
hold on;axis square
fill(A(T(10,:)),B(T(10,:)),'y'); % 画一个剖分三角形
voronoi(A,B) % 重画 Voronoi 图，避免线被覆盖
title('Voronoi图和三角剖分');

14、绘制三角网线和三角曲面图

%% =========三角网线和三角曲面图========
figure;
X=6*pi*(rand(20,10)-0.5);Y=6*pi*(rand(20,10)-0.5); 
R=sqrt(X.^2+Y.^2)+eps;Z=sin(R)./R;
tri=delaunay(X,Y); % 进行三角剖分
subplot(1,2,1),trimesh(tri,X,Y,Z);
title('三角网线');
subplot(1,2,2),trisurf(tri,X,Y,Z);
title('三角曲面图');
colormap(copper);brighten(0.5) % 增强亮度

15、绘制彩带图

%% ============彩带图ribbon========
%ribbon(X,Y,WIDTH)和plot(X,Y)一样的,只不过每一列在三维中以分开的ribbon绘制
figure;
x=0:pi/100:2*pi;
x=repmat(x',1,10);
y=sin(x);
ribbon(x,y,0.4);% 画彩带图
% 至此彩带图已经生成。以下指令都是为了使图形效果更好、标识更清楚而用。
view([150,50]),shading interp,colormap(hot)% 设置视角、明暗、色图
light,lighting phong,box on % 设置光源、照射模式、坐标框

16、在特殊坐标系中绘制特殊图形

%% ==========在特殊坐标系中绘制特殊图形。=======
%利用polar函数在极坐标系中绘制图形
figure;
theta=0:.1:pi;
rho1=sin(theta);
rho2=cos(theta);
subplot(1,3,1);
polar(theta,rho1,'.-r');
hold on;
polar(theta,rho2,'--g');
title('极坐标系中绘图');
%另外一种和极坐标有关系的坐标系就是柱坐标系了
theta=0:pi/100:3*pi;
rho=sin(theta)+cos(theta);
[t,r]=meshgrid(theta,rho);
z=r.*t;
subplot(1,3,2);
[x,y,z]=pol2cart(t,r,z);%极坐标系向柱坐标系转化
mesh(x,y,z);%柱坐标系中进行绘图
title('柱坐标系中绘图');
view([-65 30]);
%将球坐标系转换为柱面坐标系
subplot(1,3,3);
delta=pi/100;
theta=0:delta:pi; % theta is zenith angle
phi=0:delta:pi; % phi is azimuth angle
[t p]=meshgrid(theta,phi);
r=ones(size(t));
[x,y,z]=sph2cart(t,p,r);%球坐标向柱坐标转化
mesh(x,y,z);%球坐标系中进行绘图
title('球坐标系中绘图');

17、绘制四维表现

%% ======四维表现========
%用色彩表现函数的特征
%当三维网线图、曲面图的第四个输入宗量取一些特殊矩阵时，色彩就能表现或加强函数的某特征，如梯度、曲率、方向导数等。
x=3*pi*(-1:1/15:1);y=x;[X,Y]=meshgrid(x,y); 
R=sqrt(X.^2+Y.^2)+eps;Z=sin(R)./R;
[dzdx,dzdy]=gradient(Z);dzdr=sqrt(dzdx.^2+dzdy.^2); % 计算对 r 的全导数
dz2=del2(Z); % 计算曲率
figure;
subplot(1,2,1),surf(X,Y,Z),title('No. 1 surf(X,Y,Z)');
shading faceted,colorbar( 'horiz') ,brighten(0.2);
subplot(1,2,2),surf(X,Y,Z,R),title('No. 2 surf(X,Y,Z,R)');
shading faceted;colorbar( 'horiz');
%色彩分别表现函数的高度和半径特征
figure;
subplot(1,2,1),surf(X,Y,Z,dzdx) ;
shading faceted;brighten(0.1);colorbar( 'horiz');
title('No. 3 surf(X,Y,Z,dzdx)');
subplot(1,2,2),surf(X,Y,Z,dzdy);
shading faceted;colorbar( 'horiz');
title('No. 4 surf(X,Y,Z,dzdy)');
%色彩分别表现函数的 x 方向和 y 方向导数特征
figure;
subplot(1,2,1),surf(X,Y,Z,abs(dzdr)) ;
shading faceted;brighten(0.6);colorbar( 'horiz');
title('No. 5 surf(X,Y,Z,abs(dzdr))');
subplot(1,2,2),surf(X,Y,Z,abs(dz2));
shading faceted;colorbar( 'horiz');
title('No. 6 surf(X,Y,Z,abs(dz2))');

18、绘制切片图和切片等位线图

%% ======切片图和切片等位线图=======
%利用 slice 和 contourslice 表现 MATLAB 提供的无限大水体中水下射流速度数据 flow 。 flow 是一组定义在三维空间上的函数数据。
%在本例中，从图中的色标尺可知，深红色表示“正速度”（向图的左方），深蓝表示“负速度”（向图的右方）。
% 以下指令用切面上的色彩表现射流速度
[X,Y,Z,V]=flow; % 取 4 个 的射流数据矩阵， V 是射流速度。
x1=min(min(min(X)));x2=max(max(max(X))); % 取 x 坐标上下限
y1=min(min(min(Y)));y2=max(max(max(Y))); % 取 y 坐标上下限
z1=min(min(min(Z)));z2=max(max(max(Z))); % 取 z 坐标上下限
sx=linspace(x1+1.2,x2,5); % 确定 5 个垂直 x 轴的切面坐标
sy=0; % 在 y=0 处，取垂直 y 轴的切面
sz=0; % 在 z=0 处，取垂直 z 轴的切面
figure;
slice(X,Y,Z,V,sx,sy,sz); % 画切片图
view([-12,30]);shading interp;colormap jet;axis off;colorbar;
% 以下指令用等位线表现射流速度
v1=min(min(min(V)));v2=max(max(max(V))); % 射流速度上下限
cv=linspace(v1,v2,15); % 在射流上下限之间取 15 条等位线
figure;
contourslice(X,Y,Z,V,sx,sy,sz,cv);view([-12,30]);
colormap jet;colorbar;box on;

19、绘制动态图形

%% =======动态图形=========
%简单二维示例-彗星状轨迹图
figure;
n=10;t=n*pi*(0:0.0005:1);x=sin(t);y=cos(t);
plot(x,y,'g');axis square;hold on
comet(x,y,0.01);hold off
%卫星返回地球的运动轨线示意
figure;
R0=1; % 以地球半径为一个单位
a=12*R0;b=9*R0;T0=2*pi; %T0 是轨道周期
T=5*T0;dt=pi/100;t=[0:dt:T]';
f=sqrt(a^2-b^2); % 地球与另一焦点的距离
th=12.5*pi/180; % 卫星轨道与 x-y 平面的倾角
E=exp(-t/20); % 轨道收缩率
x=E.*(a*cos(t)-f);y=E.*(b*cos(th)*sin(t));z=E.*(b*sin(th)*sin(t));
plot3(x,y,z,'g') % 画全程轨线
[X,Y,Z]=sphere(30);X=R0*X;Y=R0*Y;Z=R0*Z; % 获得单位球坐标
grid on,hold on,surf(X,Y,Z),shading interp % 画地球
x1=-18*R0;x2=6*R0;y1=-12*R0;y2=12*R0;z1=-6*R0;z2=6*R0;
axis([x1 x2 y1 y2 z1 z2]) % 确定坐标范围
view([117 37]),comet3(x,y,z,0.02),hold off % 设视角、画运动轨线
%色彩变幻‘在 256 色情况下,才可被正确执行.图片刷新可能会卡,单独执行spinmap可查看到效果
figure;
peaks;
spinmap;

20、绘制影片动画

%% =======影片动画 =======
%三维图形的影片动画
figure;
shg,x=3*pi*(-1:0.05:1);y=x;[X,Y]=meshgrid(x,y);
R=sqrt(X.^2+Y.^2)+eps; Z=sin(R)./R;
h=surf(X,Y,Z);colormap(cool);axis off
n=12;mmm=moviein(n); %预设画面矩阵。新版完全可以取消此指令 。
for i=1:n
rotate(h,[0 0 1],25); %是图形绕 z 轴旋转 25 度 / 每次
mmm(:,i)=getframe; %捕获画面。新版改为 mmm(i)=getframe 。
end
movie(mmm,5,10) %以每秒10帧速度，重复播放5次