可视化四维数据
本示例展示了在MATLAB®中可视化四维(4-D)数据的几种技术。
用一个离散变量可视化4-D数据
有时数据有一个离散的变量，只有几个可能的值。您可以为每个离散组中的数据创建多个相同类型的图。例如，使用stem3函数来查看三个变量之间的关系，其中第四个变量将总体划分为离散的组。
负载病人吸烟者年龄重量收缩压负载百分比数据nsIdx =吸烟者== 0;smIdx =吸烟者== 1;图stem3(年龄(nsIdx)，体重(nsIdx)，收缩压(nsIdx)“颜色”，“b”）%茎图为非吸烟者持有在stem3(年龄(smIdx)，体重(smIdx)，收缩压(smIdx)，“颜色”，“r”）%茎图吸烟者持有从查看(-60,15)zlim([100 140]) xlabel(“年龄”）添加标签和图例ylabel (“重量”) zlabel (“收缩压”)传说(“不吸烟”，“抽烟”，“位置”，“西北”）
用多个图可视化4-D数据
对于一个大的数据集，你可能想看看各个变量是否相关。您可以使用plotmatrix函数创建n通过n矩阵的绘图，以查看变量之间的成对关系。的plotmatrix函数返回两个输出。第一个输出是散点图中使用的线对象的矩阵。第二个是创建的坐标轴对象的矩阵。
的plotmatrix函数也可以用于更高阶的数据集。
负载病人高度重量舒张压收缩压负载百分比数据标签= {“高度”“重量”舒张压的“收缩”};data =[身高体重收缩压舒张压];[h,ax] = plotmatrix(data);%创建一个4 × 4矩阵的图为I = 1:4%标记图我),包含(ax(4标签{我})ylabel (ax(我,1),标签{我})结束
三变量函数的可视化
对于许多类型的四维数据，您可以使用颜色来表示第四维。如果你有一个三个变量的函数，这个方法很有效。
例如，表示美国高速公路死亡人数作为经度、纬度以及位置是农村还是城市的函数。的x，y,z图中的值表示这三个变量。颜色代表公路死亡人数。
cla负载事故hwydata负载百分比数据Long = -hwydata(:，2);经度数据Lat = hwydata(:，3);%纬度数据Rural = 100 - hwydata(:，17);% %农村数据死亡人数= hwydata(:，11);%死亡数据scatter3(长、纬度、农村,40岁,死亡,“填充”）绘制散点图Ax = gca;斧子。XDir =“反向”；视图(-31,14)包含(“w .经度”) ylabel (“n .纬度”) zlabel (乡郊人口百分比) cb = colorbar;%创建并标记颜色条cb.Label.String =“每100亿汽车英里的死亡人数”；
在卷中可视化数据
您的数据可能包含物理对象的测量值，例如管道中的温度。在这种情况下，物理维度可以表示为用颜色表示测量大小的体积。例如，使用片函数显示在体积内的横截面上的测量变量的值。
负载fluidtempxyz临时负载百分比数据Xslice = [5 9.9];定义要查看的横截面Yslice = 3;Zslice = ([-3 0]);切片(x, y, z, temp, xslice, ysslice, zslice)%显示切片Ylim ([-3 3]) view(-34,24) cb = colorbar;%创建并标记颜色条cb.Label.String =“温度、C”；
画出复变量的函数
复函数的输入部分有实部和虚部，输出部分有实部和虚部。你可以用彩色的三维图来表示这个复函数。在这种情况下x而且y轴表示输入的实部和虚部。的z轴表示输出的实部，颜色表示输出的虚部。
R = (0:0.025:1)';创建一个复杂输入的矩阵Theta = pi*(-1:0.05:1);Z = r*exp(1i*theta);W = z.^3;%计算复杂的输出冲浪(真正的(z),图像放大(z),真正的(w),图像放大(w))使用surf可视化复杂函数包含(“真实的(z)”) ylabel (图像放大(z)的) zlabel (“真实的(w)”) cb = colorbar;cb.Label.String =图像放大(w)的；
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