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可视化软件

第一篇:可视化软件

信息可视化工具 ?CITESPACE ?UCINET ?VOS viewer ?PAJEK ?…… 2.1 UCINET ? UCINET简介 UCINET软件是由加州大学欧文(Irvine)分校的一群网络分析者编写的。现在 对该软件进行扩展的团队是由斯蒂芬· 博加提(Stephen Borgatti)、马丁· 埃 弗里特(Martin· Everett)和林顿· 弗里曼(Linton Freeman)组成的。

UCINET网络分析集成软件包括一维与二维数据分析的NetDraw,还有正在发 展应用的三维展示分析软件Mage等,同时集成了Pajek用于大型网络分析的 Free应用软件程序。利用UCINET软件可以读取文本文件、KrackPlot、Pajek、 Negopy、VNA等格式的文件。它能处理32 767个网络节点。当然, 从实际操作 来看,当节点数在5000~10000之间时,一些程序的运行就会很慢。

社会网络分析法包括中心性分析、子群分析、角色分析和基于置换的统计分 析等。

另外,该软件包有很强的矩阵分析功能,如矩阵代数和多元统计分析。它是 目前最流行的,也是最容易上手、最适合新手的社会网络分析软件。 2.1 UCINET ? 程序运行主界面 2.2 VOSviewer ? VOSviewer简介 VOSviewer是一个免费使用的计算机程序,可 用于以下用途

VOSviewer可以用来基于网络数据创建地图, 地图创建使用VOS映射技术和VOS聚类技术。

VOSviewer可以用来查看和探索地图。它可以 显示一个地图在各种不同的方式,每个强调不 同方面的地图。它提供的功能,如缩放,滚动, 和搜索,有利于考试的详细地图。 2.2 VOSviewer ? VOSviewer的运行界面 2.3 PAJEK ? PAJEK的简介 Pajek是大型复杂网络分析工具,是用于研究目 前所存在的各种复杂非线性网络的有力工具。

Pajek在Windows环境下运行,用于带上千乃至 数百万个结点大型网络的分析和可视化操作。

Pajek向以下网络提供分析和可视化操作工具

合著网、化学有机分子、蛋白质受体交互网、 家谱、因特网、引文网、传播网(AIDS、新闻、 创新)、数据挖掘(2-mode网)等。 2.3 PAJEK ? PAJEK的主界面 2.4 CITESPACE ? CITESPACE的简介 CITESPACE是由美国德雷克塞大学陈超美博士开发的,该软 件运行于Java平台,是一种适合进行多元、分时、动态复杂 网络分析的可视化知识分析工具。 2.4 CITESPACE ? 运行步骤 2.4 CITESPACE ? 部分详解 2.4 CITESPACE 2.4 CITESPACE ? 应用CITESPACE的案例 以Web of science数据库收录的以“文献计量学” 作为检索词,主题作为检索项的2003-2012年近 十年来的文献数据作为案例的操作样本。 案例演示 ? 收集数据 以“bibliometrics”为检索词,主题为检索项” 检索年份为近十年 案例演示 保存为纯文本形式 案例演示 ? 数据导入 案例演示 ? 运行 设置时间 选择Term 设置节点类型为关键词 设置阀值 案例演示 ? 得到图谱,并进行调解 案例演示 ? 对图谱进行分析 知识图谱中不同圆圈的大小代表不同的频次,圆圈越大,频次则 越高。频次高的关键词是研究的关键点,是研究热点;链接圆圈 之间的线的粗细代表着连接的关键词之间的关系的强弱,连线越 粗,则关键词之间的联系越密切。这个关键词知识图谱可以看到, bibliometrics、science、citation analysis等关键词的圆圈比较大, 这说明这些词的频次比较高,在研究的这十年中,2003年对于文 献计量学的研究热点比较多,根据图谱中连线的粗线可以得知, 与文献计量学联系比较密切的研究热点主要集中在引文分析、网 络计量学、科学计量学等等。而在这其中与引文分析紧密联系的 研究热点又主要是期刊、文献、出版物、索引、影响因素、指标 等。从以上的分析可以得知,对于文献计量学的研究热点主要是 对期刊、文献等出版物或者网络等进行引文分析、网络计量分析 等,这明确了文献计量学的主要研究方向。 三、 信息可视化在数字图书馆中的应用 1、信息可视化的基本技术 2、信息可视化在数字图书馆中的应用分析 2013-11-4 1、信息可视化的基本技术 根据可视化对象、方式、目标的不同。可视化 技可划分为多种类型,除了使用图标和颜色变换 外,信息可视化技术主要包括

? 关联更新技术(Brushing and Linking) ? 广角与聚焦技术(Panning and Zooming) ? 聚焦加上下文技术(Focus+Context) ? 滤镜技术(Magic Lenses/Moveable Filter) ? 空间显示技术(Starfield Display) ? 动态查询与过滤技术(Dynamic Queries/Dynamic Query Filters) 2013-11-4 2、 信息可视化在数字图书馆中的应用 分析 2.1数字图书馆馆藏资源分布的可视化 2.2数字图书馆信息资源对象的可视化 2.3数字图书馆信息资源处理的可视化 2.4数字图书馆信息检索结果提供的可视化 2013-11-4 2.1数字图书馆馆藏资源分布的可视化 ? Visual Net系统在美国Belmont Abbey学院图书管理系统的具体应用, 是由加拿大Antarctic System公司开发的。该图书馆馆藏资源的具体分 布都是通过这个系统以可视化的方式描述的。整个界面是一个模拟化 的大书架,各类资源按照美国国会图书馆分类法的顺序以图书的方式 排列在书架上,模拟书架上图书形状的大小与该类目下所藏图书的数 量有关,图书形状越大,所藏图书的数量越多,并且各种类目的名称 标示在所对应的图书位置,用户通过此界面对馆藏资源一目了然,当 用户需要迸一步浏览某个类目时,只需点击此类目所对应的图书,系 统将放大该类目的信息,并且显示类目的从属关系及其下所属的馆藏 信息,当展开至文献图标时,此图标上有一个释义图,其中心圆的不 同颜色表示不同类型的文献;中心圆外圈是一个白色圆环,此圆环的 厚薄代表该文献的长短;白色圆环的外圈是一个绿色圆环此圆环的厚 薄代表文献的新旧;绿色圆环外面的箭头代表文献的语种等。 2013-11-4 2013-11-4 2.2数字图书馆信息资源对象的可视化 ? 文本信息资源 ? 语音信息资源 ? 视频信息资源 2013-11-4 2.3数字图书馆信息资源处理的可视化 ? 2.3.1 数字图书馆信息资源存储与压缩的可 视化 ? 2.3.2数字图书馆信息资源检索的可视化 2013-11-4 2.4.1数据库检索结果的可视化 关于检索结果的可视化,现在很多大学和组织机构都 在进行研究,并且已经开发出实用的系统,TileBars是其中 较为著名的一个。TileBars是由美国加州伯克利大学研制的, 是基于Web的分布式检索课题Cheshire II项目的一部分。

TileBars使用TextTiling算法。将每一篇文章按照页码码或按 照段落划分为主题块。用户在进行检索时,构造的检索式 是用若于个主题来确定的,每个主题一行,称为词集,一 般一个主题系列的同义词或相关词。TileBars可以让用户在 了解检索词在文档中分布情况的前提下,决定阅读哪篇文 档或者一篇文档中的哪些段落,其目的是能够同时、直观 地展现一篇文档的相对长度、词在文档中的出现频率以及 词在文档中的分布情况。 2013-11-4 2013-11-4 2.4.2网络信息检索结果的可视化 ? 在基于链接关系的浏览界面的可视化中,可以分为层状显 示结构和网状显示结构两种方式。

? 层状结构的典型代表有Hyperbolic Tree技术。如微软公司 采用了一个Hyperbolic Tree控件来显示和描述web站点结构。

? 网状显示结构的代表有Touchgraph网站提供的Google Browser。这个程序可以通过浏览Google的数据库,绘制出 以某一站点为中心的所有相关联的站点的关联图,当点击 某一站点的图标时,就可以看到其基本信息在Google中的 目录分类。此外关联图还可以实现互动。如双击某一站点 后,关联图会缓慢移动,绘制出以此站点为中心派生出来 的新的关联图。 2013-11-4 2013-11-4 4、信息可视化的发展趋势 4.1以结构为中心的可视化研究范式向潜在现 象的动态属性可视化研究转移 4.2信息可视化技术与分析科学相结合的趋势 4.3以用户为中心的研究趋势 4.4可视化技术产品化、商业化趋势 2013-11-4 动态属性可视化的研究成果

?ThemeRiver(主题河)、 ?Time Tumb(时间管道)、 ?累进知识域可视化 2013-11-4 ThemeRiver 是一个可视化系统,用来 帮助用户识别文档集中与时间有关的模式 以及变化趋势,这种可视化技术把从左向 右流动的河流比作文档集中随时间变化的 主题流,河流下面对应着一条时间线。河 流由不同颜色的水流组成,每种颜色代表 一个主题,该水流的宽度代表该主题的强 度,宽度的变化指示着事件的变化。整条 河流的宽度变化代表着全局的强度变化 (见图1)。 2013-11-4 2013-11-4 2、信息可视化技术与分析科学相结合 的趋势 ? 从2006年开始,IEEE增开了IEEE VAST(Visual Analytics Science and Technology)会议,即可视化分析科学与技术 会议。 ? 可视化分析是数据分析与信息可视化技术相结合的产 物,目的是帮助人们从大量的、动态的并且经常自相矛盾 的数据中发现具有预见性的以及不可预知的现象与知识, 并提供实时的、可防御的并且可理解的判断。 ? 可视化分析技术来源于科学分析以及信息可视化领域, 并由生物以及国家安全研究的需要来驱动和发展,目前已 应用于各个领域,并不断融合了来自知识管理、统计分析、 认知科学、决策科学以及其他领域的技术。 2013-11-4 ? 例如,可视化的异常情况检测是可视分析的一个 重要应用,主要是从过去的事件发现事物之间的 联系或某种趋势,以便为将来的危险做好准备, 这在国家安全、应急事件的处理中非常重要。

Tomoharu iwata和Kazumi saito提出了一种可视化 的探测异常的方法,他们将多维的数据采用基于 概率的方法在二维或三维空间中进行可视化,不 仅可以帮助人们看出异常现象的数量,而且可以 理解异常的与标准的样本之间的关系。并分别通 过假想的数据以及经济时序数据进行测试,证实 了该方法的有效性。 2013-11-4 3、以用户为中心的研究趋势 ? 2006 年3 月,在德国召开了题为“以人为中心的 可视化环境”的国际研讨会,会议主题包括人机 接口、可视化技术和模型,信息可视化的美学、 用户交互、多种模型的可视化、可用性、可测量 性、质量衡量、感觉和认知(心理学背景)、用 户的先验知识、教育和培训、实证研究和评价等。

? 2007 年5 月28 日到6 月1 日,在德国召开了以 “信息可视化——以人为中心的可视化展示、交 互以及评价”为主题的会议,这些会议的召开表 明以人文本、以用户为中心的可视化技术及其评 价得到了广大业内人士的关注。 2013-11-4 ? 以用户为中心是近几年软件设计中兴起的 一个重要原则,强调从用户的理解、用户 的兴趣、用户的习惯、用户的期望、用户 的评价方面开始设计和运作。信息可视化 作为人机交互的界面技术,是为了通过可 视化的方式促进用户对信息的感知、认知 以及分析利用,因此更应该强调以用户为 中心。 2013-11-4 ? Zhang Jiajie等对以人为中心的可视化进行了 研究,他们认为,在设计以人为本的计算 机系统中,不仅需要考虑表层的用户界面, 更需要考虑深层次的用户、任务以及功能, 并建立以人为中心的信息可视化理论框架。 2013-11-4 2013-11-4 4、可视化技术产品化、商业化趋势 ? 目前,信息可视化技术的产品化、商品化 趋势已经显露出来,例如在电子商务的网 站设计中、在数字图书馆以及商务智能中。

? 总的来说,信息可视化技术商品化有两种 模式,一种是将信息可视化技术转化为信 息可视化产品,如treemap、theBrain、INSPIRETM等;另一种是信息可视化技术与现 有软件结合,即信息可视化技术被其他软 件采纳,作为其他软件的构件而存在,可 视化技术在商务智能中的应用就属于这种 模式。 2013-11-4 信息可视化技术在商务智能中的应用是 信息可视化技术产品化、商品化的模式的 典型代表,也是可视化技术与分析技术相 结合的典型代表。信息可视化主要用于支 持“开发和分析特定领域中的信息以鉴别 趋势和模式”,这一过程和目的与商务智 能不谋而合,只是商务智能的“特定领域” 限定在商业领域,信息可视化技术将会推 动下一代商务智能的成长。 2013-11-4 商业化产品 ? Sybase、Oracle,新一代的商务智能将不仅能处理结构化 的数据,而且能处理半结构化、非结构化的数据,使用的 信息可视化技术则是动态的、交互式的。

? 2007年SAS发布了最新商务智能软件SASR Visual BI,该软件 就用了大量动态交互式的可视化技术,运用该软件可以通 过易于操作的、动作激活的、图形式的环境创造交互式的 “数据电影”,通过这种统计分析技术以及动态交互式的 可视化查询技术的结合,可以帮助公司从大量的事实中发 现新知以及隐藏的模式或趋势。

? 此外,还有致力于文本挖掘的商务智能软件Inxight、 ClearForest文本分析套件等也大量使用了信息可视化技术, 也是信息可视化技术通过与商务智能软件结合来走向商业 应用的成功典范。 2013-11-4

第一篇:可视化软件

数据可视化 简介 数据可视化是关于数据之视觉表现形式的研究; 其中, 这种数据的视觉表现形式被定义 为一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量。

数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示, 大量的数据 集构成数据图像, 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示, 可以从不同的维度观察 数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。 概述 数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。但是,这并不就 意味着, 数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味, 或者是为了看上去 绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过 直观地传达关键的方面与特征, 从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。

然而, 设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡, 从而创造出华而不实的数据可视化 形式,无法达到其主要目的,也就是传达与沟通信息。

数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前,在研究、 教学和开发领域,数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。

“数据可视化”这条术语 实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。 基本概念 数据可视化技术包含以下几个基本概念

①数据空间:是由 n 维属性和 m 个元素组成的数据集所构成的多维信息空间; ②数据开发:是指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算; ③数据分析:指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据,从而能多角度多侧面 观察数据; ④数据可视化

是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示, 并利用数据分析和开 发工具发现其中未知信息的处理过程。

目前数据可视化已经提出了许多方法, 这些方法根据其可视化的原理不同可以划分为基 于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布 式技术等等。 相关领域 数据采集 数据采集(有时缩写为 DAQ 或 DAS) ,又称为“数据获取”或“数据收集” ,是指对现 实世界进行采样,以便产生可供计算机处理的数据的过程。通常,数据采集过程之中包括为 了获得所需信息, 对于信号和波形进行采集并对它们加以处理的步骤。

数据采集系统的组成 元件当中包括用于将测量参数转换成为电信号的传感器, 而这些电信号则是由数据采集硬件 来负责获取的。 数据分析 数据分析是指为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

数据分析与数据挖掘密切相关, 但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集, 较少侧重于推 理,且常常采用的是最初为另外一种不同目的而采集的数据。在统计学领域,有些人将数据 分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析;其中,探索性数据分析 侧重于在数据之中发现新的特征,而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

数据分析的类型包括

1)探索性数据分析:是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法,是 对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基命名。

2)定性数据分析:又称为“定性资料分析”“定性研究”或者“质性研究资料分析” 、 , 是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据(或者说资料)的分析。 数据治理 数据治理涵盖为特定组织机构之数据创建协调一致的企业级视图(enterprise view)所 需的人员、过程和技术,数据治理旨在

1)增强决策制定过程中的一致性与信心 2)降低遭受监管罚款的风险 3)改善数据的安全性 4)最大限度地提高数据的创收潜力 5)指定信息质量责任 数据管理 数据管理,又称为“数据资源管理” ,包括所有与管理作为有价值资源的数据相关的学 科领域。对于数据管理,DAMA 所提出的正式定义是

“数据资源管理是指用于正确管理企 业或机构整个数据生命周期需求的体系架构、政策、规范和操作程序的制定和执行过程” 。

这项定义相当宽泛, 涵盖了许多可能在技术上并不直接接触低层数据管理工作 (如关系数据 库管理)的职业。 数据挖掘 数据挖掘是指对大量数据加以分类整理并挑选出相关信息的过程。

数据挖掘通常为商业 智能组织和金融分析师所采用;不过,在科学领域,数据挖掘也越来越多地用于从现代实验 与观察方法所产生的庞大数据集之中提取信息。

数据挖掘被描述为“从数据之中提取隐含的,先前未知的,潜在有用信息的非凡过程” ,以 及“从大型数据集或数据库之中提取有用信息的科学” 。与企业资源规划相关的数据挖掘是 指对大型交易数据集进行统计分析和逻辑分析, 从中寻找可能有助于决策制定工作的模式的 过程。 环保数据可视化

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第三章 数据的可视化 主要内容 3.1 数据可视化基础 3.2 二维图形 3.3 三维图形 3.4 常用函数的绘图 3.5 数据可视化的其他方面 3.1 数据可视化基础 一、 图形窗口 MATLAB自动将图形画在图形窗口上,图形窗口相对于命令 窗口是独立的窗口。图形窗口的属性由系统和MATLAB共同控制。 当没有图形窗口时,绘图命令将新建一个图形窗口;当已经存在一 个或多个图形窗口时,一般指定最后一个图形窗口作为当前图形命 令的输出窗口。 有关图形窗口的函数介绍

? figure 用默认的属性创建新的图形窗口,并将新创建的窗口 作为当前绘图窗口。 3.1 数据可视化基础 ? figure('PropertyName',PropertyValue,...) 用指定的属性创建图形窗口,并将新创建的窗口作为当前绘图窗口。

其中'PropertyName'为属性名,PropertyValue为'PropertyName' 属性的值。 ? figure(h) 如果整数h不是某个已经存在的图形窗口的句柄,则创建新的图形窗 口,并将h指定为新窗口的图形句柄;如果h是已经存在的图形窗口 的句柄,则将图形句柄为h的图形窗口设置为当前图形窗口, 并在屏幕的最前端显示。 3.1 数据可视化基础 ? h = figure(...) 创建图形窗口,并返回其图形句柄。 ? subplot(m,n,p) 将当前图形窗口分为m行n列个子窗口,并指定第p个子窗口为当前的 绘图子窗口。子窗口序号p是按照行优先的次序排列的,这点和矩阵 是不同的。如果不存在当前绘图窗口,则先创建一个新的绘图窗口, 然后再划分子窗口。

? clf 清除当前绘图窗口内的图形。 例3.1.1 f (n) ? 1 ? n ? n2 n 3.1 数据可视化基础 Matlab是根据离散的数据来绘制图形的,因此调用绘图命令前要为 绘图命令准备离散的绘图数据。

1.离散函数 二、离散数据的准备 如果函数为离散函数,则只需要在自变量区间内取遍所有离散点的 值,从而获得离散的函数值即可。

例:对于函数 f ( n) ? 1 ? n ? n2 n ,在n=1,2,…,10区 间我们可以用下面语句准备数据: n=1:10; y=1./n+n+n.^2; %离散的自变量n的值 %离散的函数值 3.1 数据可视化基础 2、连续函数 绘制连续函数的曲线,需要对连续函数的自变量取值区间进行离散采 样。采样间隔越近,数据信息就越全面,绘制出的图形就越接近于连 续函数。在连续函数的自变量区间取足够多的离散值,代入连续函数 中,从而获取离散的函数值。

例:对于函数 f ( x ) ? sinx ? cos x 在区间 [0,2? ] 内 我们可以按下面语句准备数据 x=linspace(0,2*pi,100); %在[0,2? ]之间均匀取100个自变量值 y=sin(x)+cos(x); 3.1 数据可视化基础 三、 数据可视化的基本步骤 ①准备绘图需要的数据; ②指定绘图的窗口或者区域; ③选择线型、颜色、数据点形状等绘图属性; ④调用基本绘图命令; ⑤坐标轴控制,包括显示范围、刻度线、比例、网格线; ⑥标作文注控制,包括坐标轴名称、标题、相应文本等。 ⑦其他更精确的控制,如颜色、视角、剪切和镂空等。 3.2 二维图形 Matlab提供了许多绘制二维图形的函数,它们的函数名称不同,但 是函数的参数定义和plot函数完全相同,本节将只介绍plot函数。

绘制二维图形的命令表 函数 轴的刻度方式 loglog semilogx semilogy plotyy 纵横轴均采用对数坐标 纵轴采用线性坐标,横轴采用对数坐标 纵轴采用对数坐标,横轴采用线性坐标 在图的左右两侧分别建立纵坐标轴 3.2 二维图形 一、 基本二维绘图函数plot 功能:plot是最基本的二维图形命令,它是以MATLAB的内部函数形 式出现的。MATLAB的其他二维函数中的绝大多数是以plot为基础构 造的绘图命令。

格式:plot(y), ploy(x,y), plot(x1,y1,x2,y2,…) 【说明】 (1)plot(y) ? 若y为实向量,则以y的元素为纵坐标,以相应元素下标为横坐标,绘 制连线图。 ? 若y为实矩阵,则按列绘制每列元素值相对其下标的 连线图,图中的曲线数等于矩阵的列数。

? 若y为复矩阵,则分别以每列元素的实部和虚部为纵 横坐标绘制多条连线图。 3.2 二维图形 (2)ploy(x,y) ? 当y和x为同维向量,则以x为横坐标、y为纵坐标绘制连线图。

? 若x为向量,y是有一维和x同维的矩阵,则绘制多条不同颜色的连线图, 曲线的个数等于矩阵的另一维,x作为这些曲线的共同横坐标。 ? 若x为矩阵,y为向量,情况与上面相同,只是都是以y为共同的纵坐标。

? 若x和y为同维实数矩阵,则以x、y对应列元素为横纵坐标分别绘制曲 线,曲线条数等于矩阵的列数。 ? 若x和y为复数矩阵时,MATLAB将忽略虚数部分。 3.2 二维图形 (3)plot(x1,y1,x2,y2,…) ? 每对x、y必须符合plot(x, y)中的要求,不同对之间没有影响,命 令将对每一对x,y绘制曲线。

【注意】以上的三种格式中,输入参数x,y都可以是表达式,但表达 式的结果应符合上述格式要求。

例3.2.1 3.2 二维图形 二、 plot函数的绘图属性控制 在调用函数plot时,可以指定线型、颜色和数据点的图标,其调 用格式为: plot(x, y, ‘color_linestyle_marker’) 说明:参数color_linestyle_marker 为一个字符串,由颜色、线 型、数据点的图标组成。 颜色字符定义表 字符定义 y c 颜 色 字符定义 颜色 yellow(黄) magenta(洋红) m cyan(青) r red(红) g w green(绿) white(白) b k blue(蓝) black(黑) 3.2 二维图形 字符定义

点划线 线型字符定义表 线型 字符定义 实线(默认) --. 虚线 点连线 线型 none 无线 数据点标记字符定义表 字符定义 数据点标记 字符定义 数据点标记 字符定义 数据点标记 + v < 加号 勾号 小于号 square diamond ^ 小正方形 菱形 反勾号 . pentagram hexagram 小黑点 五角星 六角星 * x 星号 叉号 > o 大于号 小圆圈 例3.2.2 none 无标记 3.2 二维图形 三、绘图窗口的属性控制 绘图窗口的属性可以由Matlab和Windows共同控制,通常情况下是 用默认的绘图属性建立绘图窗口的,用户可以通过Matlab提供的命令和 函数来修改绘图窗口的属性。

1.坐标控制 可以控制坐标轴的各种属性,包括坐标轴的方向、范围、高宽比等。 下面的指令是常用的坐标轴控制指令。

?axis auto 使用默认的坐标轴属性 ?axis on ?axis off 显示坐标轴背景 取消坐标轴背景 3.2 二维图形 ?axis([xmin,xmax,ymin,ymax]) ?axis equal 设定x和y轴的坐标值范围 横轴和纵轴的单位刻度相同 ?axis square ?axis tight ?axis image 横纵和纵轴的长度相同 把数据范围直接设置为坐标值范围 采用相同的单位刻度,且坐标框紧贴数据范围 2.刻度设置 缺省情况下,Matlab自动在坐标范围内生成均匀的刻度,用户可以使 用set命令改变刻度值,其使用方法如下: set(gca, 'Xtick', xs,'Ytick', ys) 其中xs和ys分别是横轴和纵轴的刻度行向量。 3.2 二维图形 3.栅格控制 栅格是根据显示刻度绘制的虚线分格线,可以控制是否显示栅格。

? grid on ? grid of ? grid 4.追加控制 绘图窗口绘制图形时,可以指定绘图是是否采用追加(层叠)方式。

追加方式是指每次的绘图指令都不会擦去图形窗口的原有图形,只是 在原图上面层叠绘制新的图形。

显示栅格 隐藏栅格 切换栅格的显示和隐藏 ? hold on ? hold off 打开追加绘图方式 关闭追加绘图方式 3.2 二维图形 四、图形标注 很多时候,在图形上需要加上适当的文字说明,即标注,比如图名、 坐标轴的名字、坐标点的值等。Matlab提供了图形标注的函数,主 要的图形标注函数如下

? xlable('string', 'FontSize', zize) ? ylable('string', 'FontSize', zize) ? title('string', 'FontSize', size) ? text(x, y, 'stirng') 显示横坐标轴的名称 显示纵坐标轴的名称 显示图形标题 在(x,y)坐标处显示字符串string 其中‘FontSize’表示字体尺寸属性,size为使用的 字体尺寸,这2个输入变量可以省略,此时使用默 认的字体显示标注信息。

例3.2.3 例3.2.4 3.2 二维图形 五、 图形交互命令 Matlab提供了一些和鼠标操作相关的图形命令,用户可以通过这些命 令和图形窗口进行交互。

1、ginput ? [x,y]=ginput(n) 用鼠标从二维图形上拾取n个数据点的坐标(x,y) ? [x,y]=ginput 用鼠标从二维图形上拾取多个数据点的坐标(x,y),直到输入回车按键。

? [x,y, button]=ginput(…) 除了返回数据点的坐标外,button中还返回鼠标 或者按键信息。1表示鼠标左键,2表示鼠标中间 按键,3表示鼠标右键,ASCII码表示按键的键值。 3.2 二维图形 2、gtext 格式:gtext(arg) 说明:用鼠标把字符串或者字符串细胞数组arg放置到图形上。

3、zoom 格式

? zoom off ? zoom on 关闭当前图形的变焦功能 打开当前图形的变焦功能 ? zoom out ? zoom(fact) 是图形返回初始尺寸 设置变焦因子(每次变焦的倍数), 缺省的变焦因子为2 说明:如果图形在变焦状态下,用户可以通过鼠标来 放大或者缩小图形,包括用鼠标左键放大、用 鼠标右键缩小、用鼠标选定显示范围等操作。 3.3 三维图形 一、 基本三维图形的绘图指令plot3 基本的三维绘图指令是plot3,其使用方法和plot函数基本相同。 调用格式:plot3(X,Y,Z, 's') 【说明】 ? 当X,Y,Z为同向量组时,绘制以X、Y、Z的元素为x、y、z坐标的 三维曲线; ? 当X,Y,Z为同维数组时,分别以其对应的列向量元素为x、y、z坐 标绘制多条三维曲线,曲线的条数等于矩阵的列数; ? 字符串s表示颜色、线性和点形状控制,定义同plot; ? 可以使用多组参数绘图,每组参数之间没有约束关系,如 plot3(x1,y1,z1,x2,y2,z2); ? plot3主要用来绘制参数方程决定的三维曲线。 3.3 三维图形 例3.3.1 :设某参数方程组为 ? x (t ) ? sin(t ) ? ? y (t ) ? cos(t ) ? z (t ) ? t ? , 0 ? t ? 6? 试绘制由变量x, y,z确定的三维曲线。 二、 三维网线和曲面 三维网线和曲面的绘制比三维曲线要 复杂。这主要表现在数据的准备和三维图 形的色彩、光照、视点和消隐控制。 3.3 三维图形 1、三维图形的数据准备 一元函数代表的是二维曲线,自变量的取值仅仅需 要提供x轴上离散的采样点,就很容易构造离散的函数 采样点。

二元函数代表了三维空间的曲面,其中x和y为自变量, z为函数值。要绘制这个曲面,需要同时准备自变量x 和y的数据,而仅知道了x 轴的离散采样点和 y 轴的 离散采样点,仍无法直接绘制曲面,还要用x轴的采样 点和y轴的采样点构造出x-y平面的离散采样点。 3.3 三维图形 例如:二元函数的自变量x的离散值可取1, 2,3,自变量y的离散值可取11,12,13, 则计算z值需要代入x和y的坐标对为(1, 11)、(1,12)、(1,13)、(2, 11)、(2,12)、(2,13)、(3, 11)、(3,12)、(3,13),这9组数 据我们称为曲面的采样格点矩阵,如图所 示,图中“*”标记的点即是x-y平面的采 样点。

生成采样格点矩阵的函数,调用格式如下: 13 12 Y 11 1 2 X 3 [X,Y]=meshgrid(x,y) 其中x和y分别是横轴和纵轴的离散采样点,X和Y是 生成的采样格点矩阵的横坐标向量和纵坐标向量。

例3.3.2 3.3 三维图形 2、三维网线图 三维网线是指绘图点之间用曲线连接起来。Matlab中绘制网线图的函数是 mesh。

? mesh(Z) ? mesh(X,Y,Z) ? mesh(X,Y,Z,C) 3、曲面图 曲面图是指绘图点之间用曲面连接起来。绘制曲面图 用矩阵Z的列、行下标作为x轴和y轴变量,画网线图 分别用X,Y,Z作为x,y,z轴的坐标进行绘图 用数据X,Y,Z和颜色属性矩阵C绘图 的函数是surf。其调用格式和mesh函数完全相同。 ? surf(Z) ? surf(X,Y,Z,C) 例3.3.2 绘制由函数 z ? x2 ? y 2 在自变量取 x ? [?8,8], y ? [?8,8] 范围 内的网线图和曲面图。 3.4 函数绘图的Matlab函数 绘制连续函数的曲线,要为绘图函数准备数据,这使函数曲线的绘制 工作变得比较麻烦。为了更轻松的实现函数的可视化,Matlab提供 了一些简洁的绘图指令,应用这些指令无需准备数据就直接画出字符 串函数或者符号函数的图形。这个系列的函数名都用“ez”开头。 一、一元函数的简洁绘图函数ezplot 格式:ezplot(F,[xmin,ymin]) 【说明】 ? F是字符表达式、符号函数、函数M文件或者内联函数, 且只能有一个自变量。 ? [xmin, xmax]是自变量的取值区间。如果不指定 自变量取值范围,Matlab会根据函数自动选取自 变量的值。 3.4 函数绘图的Matlab函数 例3.4.1 绘制 y(t ) ? 1 ? 1.5e?0.4t sin(t ? 0.6) 在0<t<20区间 的函数曲线。

二、 二元函数的简洁绘图函数ezsurf 【格式】 ? ezsurf(F, domain,ngrid) 在指定矩形区域上,用指定格点数画二 元函数曲面 ? ezsurf(F, domain, 'circ') 在极坐标中绘制二元函数曲面 3.4 函数绘图的Matlab函数 【说明】 ? F是字符表达式、符号函数、函数M文件或者内联函数。 ? F是二元函数,只能包含2个自由变量。Matlab会自动 按照“子母排 序”辨认变量次序。建议用户书写函数时用x和y做自变量。

? 若domain=[a, b],则自变量取值范围为 a ? x ? b,a ? y ? b ; ? 若domain=[a, b, c, d]时,自变量取值范围是

a ? x ? b,c ? y ? d 。

? ngrid是绘图的格点数。格点数越多,图形越细腻,默认值是60 例3.4.2 在极坐标系中绘制 z ? xy 的图形 3.5 数据可视化的其他方面 一、特殊图形 Matlab提供了一些常用的特殊图形的绘制函数,下面仅仅列出相关 函数名字,使用这些函数时参考帮助信息。

? 直方图 ? 面积图 ? 统计频数直方图 ? 填色图 bar bar3 barh bar3h area hist rose fill fill3 ? 火柴杆图 ? 矢量图 ? 等高线图 stem stem3 compass feather quiver quiver3 clabel contour contour3 countourf ? 彩带图 ribbon 3.5 数据可视化的其他方面 二、 三维图形的精细控制 为了能获得更好的视觉效果,Matlab提供了对三维图形更为精确的 控制函数。下面列出和这些精细控制有关的函数或者命令。

? 透视与消隐:处理被遮盖在下面的那部分图形 hidden ? 视点控制:从不同的视角看到的图形效果 view ? 旋转:图形旋转一定角度后的效果 rotate ? 色彩控制:用不同的颜色组显示图形 colordef whitebg colormap shading 3.5 数据可视化的其他方面 ? 照明和材质处理:有光源照射、反射时图形的效果 light lighting material surfl ? 透明处理:采用透明化技术揭示复杂图形的内部结构 alpha alim alphamap 三 、图像 图像数据文件主要保存的是图像上各个像素的颜色值,根据图像颜色 数的不同,有8位色(256色)图像、16位色(65535)图像等。为节 省内存,Matlab中定义了unit8和unit16数据类型 用以保存颜色值,由unit8或者unit16构成的矩阵 用来保存图像各个像素的颜色值,即保存图像数据 (8位图像、16位图像)。 3.5 数据可视化的其他方面 和图像显示和读取有关的函数包括

image colormap imfinfo imread imwrite 习题 3.1 用图形表示离散函数 y ? n 。

3.2 在 0 ? x ? 2? 区间内,绘制曲线 y ? 2e?0.5 x sin(2?x) 。 ? x 2 ? y 2 ? z 2 ? 64 3.3 绘制空间曲线

? y?z ?0 ? 3.4 绘制 ? ? sin(2? ) cos(2? ) 的极坐标图。

3.5 绘制两个球面,其中一个球在另一个球里面, 将外面的球裁掉一部分,以便能看见里面的球。
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