Matlab绘图高级部分

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' );
%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' );

 

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

 

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

 

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

 

%% =========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

 

%% ============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

 

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

 

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

 

%% ======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;

下面两段程序均不便上图，自己拿到Matlab里面运行一下看效果吧。

%% =======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;

%% =======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