Matlab绘图高级部分

转载自：http://www.cnblogs.com/jeromeblog/p/3396494.html

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。本篇文章非完全原创，我的工作就是把见到的Matlab绘图代码收集起来重新跑一遍，修改局部错误，然后将所有的图贴上来供大家参考。大家可以先看图，有看中的可以直接把代码Copy过去改成自己想要的。

<br>%% 直方图图的绘制
%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\');

%% =========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]);
set(ch{4},\'FaceVertexCData\',[1;2;3]);

%% 彩色柱状图
%用到的数据
n = 8;
Z = rand(n,1);
figure;
%默认图片
subplot(1,3,1);
bar(Z);
%简单的作图
% 这个图根据数据列中值的大小着色。每列中的值越大，颜色越突出
subplot(1,3,2);
h=bar(Z);
colormap(summer(n));
ch = get(h,\'Children\');
fvd = get(ch,\'Faces\');%针对矩阵时，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)
%图片会以渐变的方式着色，效果非常不错
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; % 准备生成128 *3 行的colormap
colormap(summer(k)); % 这样会产生一个128 * 3的矩阵，分别代表[R G B]的值
% 检视数据
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); % 这里用取整函数获得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\');

%% 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\');

%% ========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\');

%% =======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)\');

%% =========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;

%% =========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\'});

%% 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;

%% =======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\');

                      