Построение графиков matlab: Справочник по MATLAB — Графические команды и функции (В.Г.Потемкин)

Публикация не была найдена — Студопедия

Поделись  

Система MATLAB обладает широкими возможностями построения трехмерных графиков. В данном разделе рассмотрим несколько функций, позволяющих создавать трехмерные графики всреде MATLAB.

Для создания трехмерного графика функции от двух переменныхz=f(x, у) необходимо:

1) сгенерироватьдве матрицыX иYс координатами узлов сетки на прямоугольной области определения функции, определяемой значениями переменных xи y;

2) необходимо вычислить значение функции z=f(X, Y) в узлах сетки и записать полученные значения в матрицу значений функции Z.После этого можно приступить к построению графика функции в трехмерной области графическими средствами среды MATLAB.

Для формирования матрицы, определяющей координаты прямоугольной сетки в среде MATLAB существует функция meshgrid со следующим синтаксисом:

[X, Y]=meshgrid (x, y)

где: x, y – векторы, задающие прямоугольную область определения функции z=f(x, у);X,Y–матрицы, содержащие координаты узлов сетки на прямоугольной области.

Функция meshgrid преобразует область векторов х иу в массивы X иY, соответственно,при этом строки матрицыХ являются копиями вектора х, а столбцы матрицыY– копиями вектора у. Матрицы ХиYявляются матрицами одинаковых размеров.

Для построения каркасна поверхности в трехмерном пространстве в среде MATLAB используется функция mesh, имеющая следующий синтаксис:

Mesh(X, Y, Z)

Цвет линий каркаса поверхности соответствует значениям функции z=f(x, у). Система MATLAB рисует только видимую часть каркаса поверхности. С помощью команды

hiddenoffможно сделать каркас поверхности прозрачным, сделав видимой скрытую от наблюдателя часть изображения. Команда hiddenonубирает невидимую часть поверхности, возвращая графику прежний вид.

Используя функцию surfв среде MATLAB можно построить каркасную поверхность графика функции, заливая каждую клетку поверхности цветом, зависящим от значения функцииz=f(x, у) в точках, соответствующих узлам координатной сетки. Функция имеет следующий синтаксис:

Surf(X, Y, Z)

По умолчанию в среде MATLAB при формировании каркасной поверхности с помощью функции surfцвет в пределах каждой клетки поверхности остается постоянным. Команда shadinginterpпозволяет получить поверхность, плавно залитую цветовой палитрой. Команда

shadingflatпозволяет убрать каркасные линии с поверхности. При помощи команды shadingflatможно получить исходный вид каркасной поверхности.

Изменение цветового оформления каркасных поверхностей в среде MATLAB можно осуществить с помощью функции colormap:

Colormap(attribute)

где: attribute–параметр, определяющий цветовое оформление поверхности. Более подробно о различных значениях данного параметра можно узнать в справочной системе MATLAB (doccolormap).

В том случае, если координаты точек линии в трехмерном пространстве заданы с помощью массивов, а не функциональной зависимости, то в среде MATLAB удобнее использовать функциюplot3для построенияданной поверхности. Функция

plot3имеет следующий синтаксис:

Plot3 (x, у, z)

где: x, y, z – векторы одинакового размера.

В данном случае функция plot3обеспечивает построение линии в трехмерном пространстве, проходящей через точки с координатами x(i), y(i), z(i).

Входные аргументы функцииplot3может быть представлены в видематриц:

Plot3(X, Y, Z)

где:X, Y, Z–матрицы одинакового размера,

В данном случае функция plot3обеспечивает построение линии в трехмерном пространстве, проходящей через точки с координатами X(i, 🙂, Y(i, 🙂, Z(i, 🙂 для каждого столбца матриц X, Y, Z.

Функция plot3может иметь входной параметр, определяющий стиль трехмерного графика, значения параметра стилей аналогичны значениям соответствующего параметра функции plot.

 



Построение графиков в Python | Набор 1

Улучшить статью

Сохранить статью

• Уровень сложности: Easy
• Последнее обновление: 15 июл, 2022

Читать

Обсудить

Практика

Видео

Курсы

Улучшить статью

Сохранить статью

В этой серии статей вы познакомитесь с графическим представлением в Python с помощью Matplotlib, возможно, самой популярной библиотеки графического представления и визуализации данных для Python.
Установка
Самый простой способ установить matplotlib — использовать pip. Введите в терминал следующую команду:

 pip install matplotlib 

ИЛИ вы можете скачать ее отсюда и установить вручную.
 

Getting started ( Plotting a line)

Python

import matplotlib.pyplot as plt     x = [ 1 , 2 , 3 ] y = [ 2 , 4 , 1 ]     plt.plot(x, y)     plt.xlabel( 'x - axis' ) plt. ylabel( 'y - ось' )     plt.title( 'My first graph!' )     plt.show()

Output: 

Код говорит сам за себя. Были выполнены следующие шаги: 

• Определите оси X и соответствующие значения оси Y в виде списков.
• Нанесите их на холст с помощью функции .plot() .
• Дайте имя оси x и оси y, используя функции .xlabel() и .ylabel() .
• Дайте название вашему графику, используя функцию .title() .
• Наконец, чтобы просмотреть график, мы используем функцию .show() .

. Построение двух или более линий на том же участке

Python

Импорт Matplotlib.pyplot AS PLT 9001 9001 9001 9001 9001 9001 9001 9001 9001 9001 9001 9001 9001 9001 9001 9001 9001 9001 9001 9001 9001 9001 .0052   x1 = [ 1 , 2 , 3 ] y1 = [ 2 , 4 , 1 ] plt.plot(x1, y1, label = "line 1" )     x2 = [ 1 , 2 , 3 ] y2 = [ 4 , 1 , 3 ] plt. plot(x2, y2, label = "line 2" )     plt.xlabel( 'x - axis' ) plt.ylabel ( 'у - ось' ) plt.title( 'Two lines on same graph!' )     plt.legend()     plt.show()

Вывод:

• Здесь мы наносим две линии на один и тот же график. Мы различаем их, давая им имя ( label ), которое передается в качестве аргумента функции . plot().
• Маленькое прямоугольное поле, дающее информацию о типе линии и ее цвете, называется легендой. Мы можем добавить легенду к нашему графику, используя функцию .legend() .

 

Настройка графиков

Здесь мы обсудим некоторые элементарные настройки, применимые практически к любому графику.

Python

импорт matplotlib.pyplot as plt     x = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 ] y = [ 2 , 4 , 1 , 5 , 2 , 6 ]     plt. plot(x, y, color = 'green' , linestyle = 'dashed' , linewidth = 3 , marker = 'o' , markerfacecolor = 'blue' , markersize = 12 )     plt.ylim( 1 , 8 ) PLT.XLIM ( 1 , ) ). ' ) plt.ylabel( 'y - axis' )     plt. title( 'Some cool customizations!' )   Plt.Show ()

Выход:

Как вы можете видеть, мы сделали несколько настройки, такие как

• . цвет.
• настройка маркера, цвет лицевой стороны маркера, размер маркера.
• переопределяет диапазон осей x и y. Если переопределение не выполнено, модуль pyplot использует функцию автоматического масштабирования для установки диапазона и масштаба оси.

  
 

Bar Chart

Python

import matplotlib.pyplot as plt     left = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ] HEIGHT = HEIGH0051 [ 10 , 24 , 36 , 40 , 5 ]     tick_label = [ ' one' , 'two' , 'three' , 'four' , 'five' ]     plt. bar(left , высота, метка_галочки = tick_label,          width = 0.8 , color = [ 'red' , 'green' ]) PLT.xlabel ( 'x - Axis' ) PLT.YLABEL ( 'Y - AXIS' ) 9003 ' график!» )     plt. show()

Output :
 

 

• Here, we use plt.bar() function to plot a гистограмма.
• x-координаты левой стороны стержней передаются вместе с высотами стержней.
• вы также можете дать некоторые имена координатам оси X, определив tick_labels

 

Histogram

Python

import matplotlib.pyplot as plt     ages = [ 2 , 5 , 70 , 40 , 30 , 45 , 50 , 45 , 43 , 40 , 44 ,          60 , 7 , 13 , 57 , 18 , 90 , 77 , 32 , 21 , 20 , 40 ]     range = ( 0 , 100 ) bins = 10        plt. hist(ages, bins, range , color = 'green' ,          histtype = 'bar' , rwidth = 0.8 ) PLT.XLABEL ( 'AGE' ) PLT.ILABEL ( '№ PEONIT. ' )     plt.show()

Output:
 

 

• Here, we use plt.hist() function to plot гистограмма.
• частот передаются как список возрастов .
• Диапазон можно задать, определив кортеж, содержащий минимальное и максимальное значения.
• Следующим шагом является « bin » диапазон значений, т. е. разделение всего диапазона значений на ряд интервалов, а затем подсчет количества значений, попадающих в каждый интервал. Здесь мы определили интервалов = 10. Таким образом, всего имеется 100/10 = 10 интервалов.

 

Диаграмма рассеяния

 

Python

import matplotlib.pyplot as plt     x = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 10 ] y = [ 2 , 4 , 5 , 7 , 6 , 8 , , 11 , 12 , 12 ] 9003 . , color = "green" ,               marker = "*" , s = 30 )     Plt.xlabel ( 'x - Axis' ) Plt.ylabel ( 'y - Axis' ) PLT.TITLE ( 'Scatter! ) plt.legend()     plt.show()

Output:
 

 

• Here, we use plt. scatter() для построения графика рассеяния.
• В качестве линии мы также определяем здесь x и соответствующие значения оси Y.
• маркер Аргумент используется для установки символа, который будет использоваться в качестве маркера. Его размер можно определить с помощью с параметр.

 

Pie-chart

 

Python

import matplotlib.pyplot as plt     activities = [ 'eat' , 'Sleep' , 'Work' , 'Play' ] 9003 . 0051 slices = [ 3 , 7 , 8 , 6 ]     colors = [ ' R ' , ' y ' , ' G ' , ' B ' ] 9003 PLT.PIE (SLICE 9003 PLT.PIE. , цвета = colors,           startangle = 90 , shadow = True , explode = ( 0 , 0 , 0. 1 , 0 ),          radius = 1.2 , autopct = '%1.1f%%' )     plt.legend()     plt.show()

The output of above program looks like this:
 

• Здесь мы строим круговую диаграмму, используя метод plt.pie() .
• Прежде всего, мы определяем меток , используя список действий .
• Затем часть каждой метки может быть определена с помощью другого списка с именем ломтики .
• Цвет каждой этикетки определяется с помощью списка цветов .
• shadow = True будет отображать тень под каждой меткой на круговой диаграмме.
• startangle поворачивает начало круговой диаграммы на заданные градусы против часовой стрелки относительно оси x.
• взорвать используется для установки части радиуса, на которую мы смещаем каждый клин.
• autopct используется для форматирования значения каждой метки. Здесь мы настроили отображение процентного значения только до 1 знака после запятой.

 

Plotting curves of given equation

 

Python

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np     X = NP. Arange ( 0 , 2 * (NP.PI), 0,1 ) 9003 0,1 )0051 y = np.sin(x)     plt.plot(x, y)     plt.show()

The вывод

 

вышеприведенной программы выглядит следующим образом:
 

Здесь мы используем NumPy , который представляет собой пакет обработки массивов общего назначения в Python.
 

• Чтобы установить значения по оси X, мы используем метод np.arange() , в котором первые два аргумента предназначены для диапазона, а третий — для пошагового увеличения. Результатом является массив NumPy.
• Чтобы получить соответствующие значения по оси Y, мы просто используем предопределенный метод np.sin() для массива NumPy.
• Наконец, мы наносим точки, передавая массивы x и y функции plt.plot() .

Итак, в этой части мы обсудили различные типы графиков, которые мы можем создать в matplotlib. Есть еще сюжеты, которые не были освещены, но самые важные из них обсуждаются здесь —
 

• Построение графиков в Python | Набор 2
• Построение графиков в Python | Набор 3

 

Эта статья предоставлена ​​ Nikhil Kumar . Если вам нравится GeeksforGeeks и вы хотите внести свой вклад, вы также можете написать статью с помощью write.geeksforgeeks.org или отправить ее по адресу [email protected]. Посмотрите, как ваша статья появится на главной странице GeeksforGeeks, и помогите другим гикам.
Пожалуйста, пишите комментарии, если вы обнаружите что-то неправильное, или вы хотите поделиться дополнительной информацией по теме, обсуждаемой выше.

Язык программирования Julia

• Визуализация
• Общая назначение
• Data Science
• Machine Learning
• Общие домены
• Параллельные вычисления

Общие вычисления

9167. позволяет создавать законченные приложения. Создавайте веб-интерфейсы с помощью Dash.jl и Genie.jl или нативные пользовательские интерфейсы с помощью GTK.jl. Извлекайте данные из различных баз данных. Создавайте общие библиотеки и исполняемые файлы с помощью PackageCompiler. Развертывание на веб-сервере с HTTP.jl или встроенными устройствами. Мощная интеграция с оболочкой упрощает управление другими процессами.

У Джулии есть интерфейсы внешних функций для C, Fortran, C++, Python, R, Java, Mathematica, Matlab и многих других языков. Julia также может быть встроена в другие программы через API для встраивания. PackageCompiler от Julia позволяет создавать двоичные файлы из программ Julia, которые можно интегрировать в более крупные проекты. Программы Python могут вызывать Julia с помощью PyJulia. Программы R могут делать то же самое с R's JuliaCall, что демонстрируется вызовом MixedModels.jl из R. Mathematica поддерживает вызов Julia через свою внешнюю систему оценки.

Параллельные вычисления

Параллельные и гетерогенные вычисления

Julia разработана для параллелизма и предоставляет встроенные примитивы для параллельных вычислений на каждом уровне: параллелизм на уровне инструкций, многопоточность, вычисления на GPU и распределенные вычисления. Проект Celeste.jl достиг скорости 1,5 петафлоп/с на суперкомпьютере Cori в NERSC с использованием 650 000 ядер.

Компилятор Julia также может генерировать собственный код для графических процессоров. Такие пакеты, как DistributedArrays.jl и Dagger.jl, обеспечивают более высокий уровень абстракции для параллелизма. Распределенная линейная алгебра предоставляется такими пакетами, как Elemental.jl и TSVD.jl. Параллелизм в стиле MPI также доступен через MPI. jl.

Машинное обучение

Масштабируемое машинное обучение

Пакет MLJ.jl предоставляет унифицированный интерфейс для общих алгоритмов машинного обучения, которые включают обобщенные линейные модели, деревья решений и кластеризацию. Flux.jl и Knet.jl — мощные пакеты для глубокого обучения. Такие пакеты, как Metalhead, ObjectDetector и TextAnalysis.jl, предоставляют готовые к использованию предварительно обученные модели для обычных задач. AlphaZero.jl обеспечивает высокопроизводительную реализацию алгоритмов обучения с подкреплением от AlphaZero. Turing.jl — лучший в своем классе пакет для вероятностного программирования.

Научные вычисления

Богатая экосистема для научных вычислений

Джулия разработана с нуля, чтобы быть очень хорошей в числовых и научных вычислениях. Это видно по обилию научных инструментов, написанных на Julia, таких как современная экосистема дифференциальных уравнений (DifferentialEquations.jl), инструменты оптимизации (JuMP. jl и Optim.jl), итерационные линейные решатели (IterativeSolvers). .jl), быстрые преобразования Фурье (AbstractFFTs.jl) и многое другое. Платформы моделирования общего назначения доступны для научного машинного обучения, квантовых вычислений и многого другого.

Julia также предлагает ряд предметно-ориентированных экосистем, таких как биология (BioJulia), исследование операций (JuMP Dev), обработка изображений (JuliaImages), квантовая физика (QuantumBFS), нелинейная динамика (JuliaDynamics), количественная экономика (QuantEcon ), астрономии (JuliaAstro) и экологии (EcoJulia). С группой полных энтузиазма разработчиков и сопровождающих научная экосистема Джулии продолжает быстро расти.

Data Science

Взаимодействие с вашими данными

Экосистема данных Julia предоставляет DataFrames.jl для работы с наборами данных и выполнения обычных операций с данными. CSV.jl — это быстрый многопоточный пакет для чтения CSV-файлов, и Arrow.jl работает над интеграцией с экосистемой Arrow. Онлайн-вычисления по потоковым данным можно выполнять с помощью OnlineStats.jl. Queryverse предоставляет функции запросов, файлового ввода-вывода и визуализации. Помимо работы с табличными данными, пакеты JuliaGraphs упрощают работу с комбинаторными данными.

Джулия может работать практически со всеми базами данных, используя драйверы JDBC.jl и ODBC.jl. Кроме того, он также интегрируется с экосистемой Spark через Spark.jl.

Визуализация

Визуализация данных и построение графиков

Визуализация данных имеет сложную историю. Программное обеспечение для черчения находит компромисс между функциями и простотой, скоростью и красотой, а также статическим и динамическим интерфейсом. Некоторые пакеты делают отображение и никогда его не меняют, в то время как другие делают обновления в режиме реального времени.

Plots.jl — это интерфейс визуализации и набор инструментов. Он предоставляет общий API для различных бэкэндов, таких как GR.jl, PyPlot.jl и PlotlyJS.