✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。
🍎个人主页:Matlab科研工作室
🍊个人信条:格物致知。
更多Matlab仿真内容点击👇
⛄ 内容介绍
在数据可视化领域中,三维柱形图是一种常用的图表类型,用于展示三维空间中的数据分布情况。Matlab作为一种功能强大的数据分析和可视化工具,提供了丰富的绘图函数和工具包,使得绘制三维柱形图变得简单而直观。
绘制三维柱形图的过程可以分为以下几个步骤:
准备数据:首先,我们需要准备好要绘制的数据。这些数据可以是实验测量结果、统计数据或任何其他类型的数值数据。在Matlab中,我们可以使用矩阵或向量来表示这些数据。
创建图形窗口:在绘制三维柱形图之前,我们需要创建一个图形窗口,用于显示我们的图表。可以使用Matlab中的
figure函数来创建一个新的图形窗口。绘制柱形图:使用Matlab中的
bar3color函数来绘制三维柱形图。该函数接受一个矩阵或向量作为输入,并根据数据的值绘制相应高度的柱形。可以通过设置不同的参数来自定义柱形的外观,例如颜色、边框等。添加标签和标题:为了增加图表的可读性,我们可以添加标签和标题。可以使用Matlab中的
xlabel、ylabel和zlabel函数来添加坐标轴标签,使用title函数来添加标题。设置视角和光照:为了更好地展示三维柱形图的立体效果,我们可以调整视角和光照设置。Matlab中的
view函数可以用来设置视角,而light函数可以用来设置光照。添加图例:如果我们在三维柱形图中使用了多个数据系列,我们可以添加一个图例来区分不同的数据系列。可以使用Matlab中的
legend函数来添加图例。保存图表:最后,我们可以使用Matlab中的
saveas函数将绘制好的三维柱形图保存为图片或其他常见的图像格式。
综上所述,使用Matlab绘制三维柱形图是一种简单而直观的方法,可以帮助我们更好地理解和展示数据。通过准备数据、创建图形窗口、绘制柱形图、添加标签和标题、设置视角和光照、添加图例以及保存图表,我们可以轻松地创建出具有良好可读性和视觉效果的三维柱形图。无论是在科学研究、工程分析还是商业决策中,三维柱形图都是一种非常有用的工具,可以帮助我们更好地理解和分析数据。
⛄ 完整代码
创建2个文件复制黏贴就行
close allsubplot(1,2,1), bar3(peaks(5))subplot(1,2,2), bar3(rand(5),'stacked')
function hh = bar3color(varargin)%BAR3 3-D bar graph.% BAR3(Y,Z) draws the columns of the M-by-N matrix Z as vertical 3-D% bars. The vector Y must be monotonically increasing or% decreasing.%% BAR3(Z) uses the default value of Y=1:M. For vector inputs,% BAR3(Y,Z) or BAR3(Z) draws LENGTH(Z) bars. The colors are set by% the colormap.%% BAR3(Y,Z,WIDTH) or BAR3(Z,WIDTH) specifies the width of the% bars. Values of WIDTH > 1, produce overlapped bars. The default% value is WIDTH=0.8%% BAR3(...,'detached') produces the default detached bar chart.% BAR3(...,'grouped') produces a grouped bar chart.% BAR3(...,'stacked') produces a stacked bar chart.% BAR3(...,LINESPEC) uses the line color specified (one of 'rgbymckw').%% BAR3(AX,...) plots into AX instead of GCA.%% H = BAR(...) returns a vector of surface handles in H.%% Example:% subplot(1,2,1), bar3(peaks(5))% subplot(1,2,2), bar3(rand(5),'stacked')%% See also BAR, BARH, and BAR3H.% Mark W. Reichelt 8-24-93% Revised by CMT 10-19-94, WSun 8-9-95% Copyright 1984-2005 The MathWorks, Inc.% $Revision: 1.30.6.5 $ $Date: 2005/04/28 19:55:59 $% Modified to make colored bars based upon the z height values% William J. Murphy National Institute for Occupational Safety and Health% March 31, 2016 (updated BSC license).error(nargchk(1,inf,nargin,'struct'));[cax,args] = axescheck(varargin{:});[msg,x,y,xx,yy,linetype,plottype,barwidth,zz] = makebars(args{:},'3');if ~isempty(msg), error(msg); end %#okm = size(y,2);% Create plotcax = newplot(cax);fig = ancestor(cax,'figure');next = lower(get(cax,'NextPlot'));hold_state = ishold(cax);edgec = get(fig,'defaultaxesxcolor');facec = 'flat';h = [];cc = ones(size(yy,1),4);if ~isempty(linetype)facec = linetype;end% Added processing for making the bars colored by heightmycolor = zz;mycolor(:,1:4:end) = mycolor(:,1:4:end) + mycolor(:,2:4:end);mycolor(:,4:4:end) = mycolor(:,4:4:end) + mycolor(:,3:4:end);mycolor(1:6:end,:) = mycolor(1:6:end,:)+mycolor(2:6:end,:);mycolor((4:5):6:end,:) = mycolor((4:5):6:end,:)+mycolor((2:3):6:end,:);%mycolor(5:6:end,:) = mycolor(5:6:end,:)+mycolor(3:6:end,:);for i=1:size(yy,2)/4acolor = mycolor(:,(i-1)*4+(1:4)).*cc; % Assign the color data hereh = [h,surface('xdata',xx+x(i),...'ydata',yy(:,(i-1)*4+(1:4)), ...'zdata',zz(:,(i-1)*4+(1:4)),...'cdata',acolor, ...'FaceColor',facec,...'EdgeColor',edgec,...'tag','bar3',...'parent',cax)];endif length(h)==1set(cax,'clim',[1 2]);endif ~hold_state,% Set ticks if less than 16 integersif all(all(floor(y)==y)) && (size(y,1)<16)set(cax,'ytick',y(:,1));endxTickAmount = sort(unique(x(1,:)));if length(xTickAmount)<2set(cax,'xtick',[]);elseif length(xTickAmount)<=16set(cax,'xtick',xTickAmount);end %otherwise, will use xtickmode auto, which is finehold(cax,'off'), view(cax,3), grid(cax,'on')set(cax,...'NextPlot',next,...'ydir','reverse');if plottype==0,set(cax,'xlim',[1-barwidth/m/2 max(x)+barwidth/m/2])elseset(cax,'xlim',[1-barwidth/2 max(x)+barwidth/2])enddx = diff(get(cax,'xlim'));dy = size(y,1)+1;if plottype==2,set(cax,'PlotBoxAspectRatio',[dx dy (sqrt(5)-1)/2*dy])elseset(cax,'PlotBoxAspectRatio',[dx dy (sqrt(5)-1)/2*dy])endendif nargout>0,hh = h;end
⛄ 运行结果

⛳️ 代码获取关注我
❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配
、无人机安全通信轨迹在线优化
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 火灾扩散
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、状态估计
内容中包含的图片若涉及版权问题,请及时与我们联系删除


评论
沙发等你来抢