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数据和函数的可视化 视觉是人们感受世界、认识自然的最重要途径。 可视化的目的： 通过图形，观察数据间的内在关系， 感受由图形所传递的内在本质。 引导 离散数据和离散函数的可视化 一对实数标量可表示为平面上的一个点； 一对实数“向量”可表现为平面上的一组点。 MATLAB就是利用这种几何比拟法实现了离散数据可视化。 离散函数可视化的步骤： 先根据离散函数特征选定一组自变量； 再根据所给离散函数算得相应的， 然后在平面上几何地表现这组向量对。 【例5.1-1】图形表示离散函数。 n=(-10:10); %适当选取自变量：通过局部的、非完整的图形最大限度地表现函数的特征 y=abs(n); %数组算法计算相应点的函数值 plot(n,y,r.,MarkerSize,20) axis equal %为恰当显示和横、纵坐标的夹角 grid on xlabel(n) 图 5.1-1 离散函数的可视化 连续函数的可视化 连续函数可视化包含三个重要环节： 从连续函数获得一组采样数据， 即选定一组自变量采样点（包括采样的起点、终点和采样步长）， 并计算相应的函数值； 二. 离散数据的可视化； 三. 图形上离散点的连续化： (1) 增加离散点数量去获得“连续感”； (2) 线性插值：实质是顺次连接各离散点。MATLAB在绘制连续曲线时自动完成。 自变量采样点必须足够多，且单调排列。 【例5.1-2】用图形表示连续调制波形。（图5.1-2） t1=(0:11)/11*pi; % 12个采样点 t2=(0:400)/400*pi; % 401个采样点 t3=(0:50)/50*pi; % 51个采样点 y1=sin(t1).*sin(9*t1); y2=sin(t2).*sin(9*t2); y3=sin(t3).*sin(9*t3); subplot(2,2,1),plot(t1,y1,r.) %7 axis([0,pi,-1,1]),title((1)点过少的离散图形) subplot(2,2,2),plot(t1,y1,t1,y1,r.) %9 axis([0,pi,-1,1]),title((2)点过少的连续图形) subplot(2,2,3),plot(t2,y2,r.) %11 axis([0,pi,-1,1]),title((3)点密集的离散图形) subplot(2,2,4),plot(t3,y3) %13 MATLAB具有自动“线性 axis([0,pi,-1,1]),title((4)点足够的连续图形) % 插值”绘制连续曲线的能力。 图 5.1-2 连续函数的图形表现方法 【例5.1-3】绘制奇数正多边形。 N=9; % 多边形的边数 t=0:2*pi/N:2*pi; % 0,2pi为同一点 x=sin(t);y=cos(t); % 参数方程 tt=reshape(t,2,(N+1)/2); % 把行向量重排成“二维数组” tt=flipud(tt); % 上下两行互换 tt=tt(:); xx=sin(tt);yy=cos(tt); subplot(1,2,1),plot(x,y) title((1) 正常排序图形),axis equal off,shg %自变量必须单调排列 subplot(1,2,2),plot(xx,yy) title((2) 非正常排序图形),axis equal off,shg 图 5.1-3 自变量排列次序对连续曲线图形的影响 二维曲线和图形 MATLAB提供了多种二维图形的绘制指令 表5.2-1 MATLAB提供的二维图形绘制指令 指令名 含义 指令名 含义 area 面域图；主用于表现比例、成份 plot 基本二维曲线图形指令 bar 直方图，主用于统计数据 polar 以极坐标绘制曲线 compass 射线图，主用于方向和速度 quiver 二维箭头图，主用于场强、流向 feather 羽毛图，主用于速度 rose 频数扇形图，主用于统计 hist 频数直方图，主用于统计 stairs 阶梯图，主用于采样数据 pie 二维饼图；统计数据极坐标形式 stem 二维杆图，主用于离散数据 可通过MATLAB帮助系统详细了解各绘图指令。