圖形是呈現資料的一種直觀方式，在用Matlab進行資料處理和計算後，我們一般都會以圖形的形式將結果呈現出來。尤其在論文的撰寫中，優雅的圖形無疑會為文章加分。本篇文章非完全原創，我的工作就是把見到的Matlab繪圖程式碼收集起來重新跑一遍，修改區域性錯誤，然後將所有的圖貼上來供大家參考。大家可以先看圖，有看中的可以直接把程式碼Copy過去改成自己想要的。

<BR>%% 直方圖圖的繪製 %直方圖有兩種圖型：垂直直方圖和水平直方圖。而每種圖型又有兩種表現模式：累計式：分組式。 figure; z=[3,5,2,4,1;3,4,5,2,1;5,4,3,2,5]; % 各因素的相對貢獻份額 colormap(cool);% 控制圖的用色 subplot(2,3,1); bar(z);%二維分組式直方圖,預設的為'group' title('2D default'); subplot(2,3,2); bar3(z);%三維的分組式直方圖 title('3D default'); subplot(2,3,3); barh(z,1);%分組式水平直方圖，寬度設定為1 title('vert width=1'); subplot(2,3,4); bar(z,'stack');%累計式直方圖，例如:1,1+2,1+2+3構成了第一個bar title('stack') subplot(2 ,3,5); bar3h(z,0.5,'stacked');%三維累計式水平直方圖 title('vert width=1 stack'); subplot(2,3,6); bar3(z,0.8,'grouped');%對相關資料的顏色進行分組，預設的位'group' title('width=0.8 grouped');

%% =========柱狀圖的進階========== figure; y=[300311;390425;312321;250185;550535;420432;410520;]; subplot(1,3,1); b=bar(y); grid on; set(gca, 'XTickLabel',{'0','1','2','3','4','5','6'}) legend('演算法1','演算法2'); xlabel('x axis'); ylabel('y axis'); %使僅有的一組柱狀圖呈現不同顏色，預設的位相同顏色 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形式指定每組bar的顏色 set(gca,'XTickLabel',{'C0','C1','C2','C3','C4','C5'}) axis([070.0 1.0]); ylabel('micro F-measure'); %使每個bar顏色不同,預設的是每個元素在不同組的顏色相同 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]);%設定第一個元素在不同組的顏色 set(ch{2},'FaceVertexCData',[1;2;3]);%設定第二個元素在不同組的顏色 set(ch{3},'FaceVertexCData',[1;2;3]); set(ch{4},'FaceVertexCData',[1;2;3]);

%% 彩色柱狀圖 %用到的資料 n = 8; Z = rand(n,1); figure; %預設圖片 subplot(1,3,1); bar(Z); %簡單的作圖 % 這個圖根據資料列中值的大小著色。每列中的值越大，顏色越突出 subplot(1,3,2); h=bar(Z); colormap(summer(n)); ch = get(h,'Children'); fvd = get(ch,'Faces');%針對矩陣時，只能用fvd=get(ch{col},'Faces'),下同 fvcd = get(ch,'FaceVertexCData'); [~, izs] = sortrows(Z,1); for i = 1:n row = izs(i); fvcd(fvd(row,:)) = i; end set(ch,'FaceVertexCData',fvcd) %圖片會以漸變的方式著色，效果非常不錯 subplot(1,3,3); h=bar(Z); ch = get(h,'Children'); fvd = get(ch,'Faces'); fvcd = get(ch,'FaceVertexCData'); [zs, izs] = sortrows(Z,1); k = 128; % 準備生成128*3行的colormap colormap(summer(k)); % 這樣會產生一個128*3的矩陣，分別代表[R G B]的值 % 檢視資料 whos ch fvd fvcd zs izs %   Name       Size            Bytes  Class     Attributes % %   ch         1x1                8 double %   fvcd      66x1              528 double %   fvd       13x4              416 double %   izs       13x1              104 double %   zs        13x1              104 double % shading interp % Needed to graduate colors for i = 1:n color = floor(k*i/n); % 這裡用取整函式獲得color在colormap中行 row = izs(i); % Look up actual row # in data fvcd(fvd(row,1)) =1; % Color base vertices 1st index fvcd(fvd(row,4)) =1; fvcd(fvd(row,2)) = color; % Assign top vertices color fvcd(fvd(row,3)) = color; end set(ch,'FaceVertexCData', fvcd); % Apply the vertex coloring set(ch,'EdgeColor','k');

%% 繪製統計直方圖 %hist(y)：如果y是向量，則把其中元素放入10個條目中，且返回每條中的元素的個數；如果y為矩陣，則分別對每列進行處理，顯示多組條形。 %[n,xout]=hist(y,x)：非遞減向量x的指定bin的中心。向量xout包含頻率計數與條目的位置。 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個條目中 title('y1為向量，default,n=10'); subplot(2,2,2); hist(y2);%分別對每列進行處理，顯示多組條形 title('y2為矩陣'); subplot(2,2,3); hist(y1,x);%使用者也可以使用[n,xout]=hist(y1,x);bar(xout,n)繪製條形直方圖 title('向量x指定條目'); subplot(2,2,4); hist(y2,1000);%第二個引數為標量時指定bin的數目 title('nbins=1000');

%% ========均值方差直方圖======== a=[8910 7 8 9];%mean b=[111 1 1 1];%std figure(); h=bar(a); ch=get(h,'children'); set(ch,'FaceVertexCData',[4;2;3;1;5;6]);%使用Indexed形式指定每組bar的顏色 hold on; errorbar(a,b,'k','LineStyle','none');

%% =======散點圖scatter , scatter3 , plotmatrix====== %scatter3(X,Y,Z,S,C):在由向量X、Y和Z指定的位置顯示大小和顏色分別由S和C決定的離散點 figure; [x,y,z] = sphere(16); X = [x(:)*.5x(:)*.75x(:)]; Y = [y(:)*.5y(:)*.75y(:)]; Z = [z(:)*.5z(:)*.75z(:)]; S = repmat([1025]*10,numel(x),1); C = repmat([123],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)繪出X(p*M)與Y(p*N)的列組成的散度圖(N,M) figure; X=randn(100,2);Y=randn(100,2);  subplot(1,3,1),plotmatrix(X);%等價於plotmatrix(X,X),除了對角上的圖為X每一列的直方圖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)');

%% =========繪製區域圖=========== %區域圖特點是：在圖上繪製多條曲線時，每條曲線（除第一條外）都是把“前”條曲線作基線，再取值繪製而成。因此，該指令所畫的圖形，能醒目地反映各因素對最終結果的貢獻份額。 figure; x=1:2:9;% 注意：自變數要單調變化 y=magic(5);% 各因素的相對貢獻份額，每一列相當於一個因素 colormap(spring);% 控制圖的用色 area(x,y,4);%area(y)則以列下標作為自變數,第三個引數為基準線(預設為0) set(gca,'layer','top');%圖層設定為top層，顯示網格 title('basevalue=4'); legend(' 因素 A',' 因素 B',' 因素 C','因素D','因素E'); grid on;

%% =========繪製餅狀圖========= %餅圖指令pie和pie3用來表示各元素佔總和的百分數。該指令第二個引數為與第一引數等長的0-1 %向量，1使對應扇塊突出。第三個引數指定個扇區的label figure; colormap(summer);% 控制圖的用色 x=[161721 25 21]; subplot(1,2,1); pie(x,[000 0 1],{'0-10歲兒童','10-20歲兒童','20-35歲青年','35-55歲中年','55歲以上老年'}); subplot(1,2,2); pie3(x,[000 0 1],{'0-10歲兒童','10-20歲兒童','20-35歲青年','35-55歲中年','55歲以上老年'});

%% 繪製填色多邊形。若每列的首尾元素不重合，則將預設把最後一點與第一點相連，強行使多邊形封閉。 %fill和fill3用於繪製填色多邊形 %fill(X1,Y1,C1,X2,Y2,C2,...) %fill3(X1,Y1,Z1,C1,X2,Y2,Z2,C2,...) %引數1和2為等長向量時,多邊形的節點數由項鍊長度決定；而當其為矩陣時，每一列對應一個多邊形 %引數3為顏色(用顏色字元r/g/b/c或[r g b]表示) figure; colormap(autumn);% 控制圖的用色 n=10; % 多邊形的邊數 dt=2*pi/n;t=0:dt:2*pi; t=[t,t(1)]; %fill 指令要求資料向量的首位重合，使圖形封閉。 x=sin(t);y=cos(t); subplot(1,2,1); fill(x,y,[110]);axis off % 畫填色多邊形，隱去座標軸。 X=[0.50.50.5 0.5;0.50.5 0.5 0.5;011 0];  Y=[0.50.50.5 0.5;0.50.5 0.5 0.5;001 1]; Z=[111 1;00 0 0;000 0]; C=[100 1;01 0 1;001 0]; subplot(1,2,2); fill3(X,Y,Z,C); view([-1055]); xlabel('x'),ylabel('y');box on;grid on;

%% =======繪製離散資料桿狀圖=========== %stem和stem3函式用於繪製二維或三維的離散資料桿狀圖 %stem(Y)可以理解成繪製離散點的plot(y)函式 %stem(X,Y)可以理解成繪製離散點的plot(x,y)函式 %stem(...,'filled')改變資料點顯示的空、實狀態。 %stem(...,'LINESPEC')Linespec代表直線屬性設定參量。 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'); %繪製三維離散桿狀圖 th=(0:127)/128*2*pi;% 角度取樣點 x=cos(th); y=sin(th); f=abs(fft(ones(10,1),128)); %對離散方波進行 FFT 變換，並取幅值 stem3(x,y,f','cd','fill');%繪製圖形 view([-6530]); xlabel('Real'); %圖形標註 ylabel('Imaginary'); zlabel('Amplitude'); title('FFT example');

%% =======繪製方向和速度向量圖======= %compass-繪製羅盤圖 %feather-繪製羽毛圖 %quiver-繪製二維箭頭圖 %quiver3-繪製三維箭頭圖 %繪製羅盤圖 figure; wdir=[459090 45 360 335360270 335 270 335335]; knots=[668 6 3 9 6 8 9 10 14 12]; rdir=wdir*pi/180; [x,y]=pol2cart(rdir,knots);% 極座標轉化為直角座標 compass(x,y); title('風向和風力') %繪製羽毛圖 figure; alpha=90:-10:0; r=ones(size(alpha)); m=alpha*pi/180; n=r*10; [u,v]=pol2cart(m,n);% 極座標轉化為直角座標 feather(u,v); title('羽毛圖') %羅盤圖和羽毛圖的比較 figure; t=-pi/2:pi/12:pi/2; % 在 區間，每 取一點。 r=ones(size(t)); % 單位半徑 [x,y]=pol2cart(t,r); % 極座標轉化為直角座標 subplot(1,2,1),compass(x,y),title('Compass') subplot(1,2,2),feather(x,y),title('Feather') %繪製箭頭圖 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');

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