matlab 侧视图

MATLAB是一种强大的数值计算和图形处理软件，对于创建三维模型来说，它提供了丰富的功能。当你想要从侧面观察一个三维图形时，可以使用`view(3)`函数配合其他绘图命令。例如：

[x, y, z] = cylinder; % 创建一个圆柱体数据
surf(x, y, z); % 绘制圆柱体表面
view([90 0]); % 设置视图角度，[90 0]代表从上方（垂直于XY平面）看，也就是侧视

这行代码会将当前显示的图形转换为侧视模式，即从正上方看到的图形。你可以调整`view`函数中的角度值来自定义侧面视角，第一个参数控制俯仰角，第二个参数控制偏航角。

相关问题

MATLAB输出三维物体三视图

在MATLAB中，你可以使用`view`函数来创建和查看三维图形的三个视图，即正视图、侧视图和俯视图，这通常用于几何模型和数据可视化。以下是基本步骤：

1. 首先，你需要创建一个三维数据结构，例如矩阵、点云、曲面等。比如，如果你有一个简单的立方体数据，可以使用`cube = [0 1; -1 1] * ones(2,4);`

2. 然后，创建三维图形。例如，对于立方体，你可以用`surf(cube)`绘制。

3. 调用`view`函数来切换视角。例如：
- `view(0,90)` 设置为主视图（从上方看，类似于透视图）
- `view(90,0)` 设置为侧视图（从左侧看）
- `view(-90,0)` 设置为俯视图（从下方看）

4. 如果你想一次性显示三个视图，可以使用` campos`函数调整相机角度，然后分别调用`view`。例如：

   view([0 90 0]) % 正视图
   camproj orthographic; % 更改为orthographic投影，以便清晰地看到所有视图
   view([90 0 0]) % 侧视图
   view([-90 0 0]) % 俯视图

记得在每次改变视图之后保存当前的视图设置，以防后续操作对当前视图造成影响。

matlab 气泡图

### 如何在 MATLAB 中创建气泡图

#### 使用 Mapping Toolbox 绘制地理气泡图
为了在MATLAB中绘制地理气泡图，Mapping Toolbox提供了必要的功能。此工具箱允许用户根据经纬度坐标以及关联的数据值来定义气泡的位置、大小和颜色[^1]。

% 加载样本数据集
load geobubbleData lat lon mag depth;

% 创建一个新的图形窗口并设置其属性
figure;
gb = geobubbles(lat,lon,'SizeVariable',mag,'ColorVariable',depth);

% 添加标题和其他标注信息
title('Geographic Bubble Chart Example');
geobasemap topographic; % 设置底图样式
colorbar;              % 显示颜色条以解释数值范围

这段代码加载了一个名为`geobubbleData.mat`的文件，其中包含了地震活动的相关参数（纬度、经度、震级和深度），接着调用了`geobubbles()`函数生成了带有不同尺寸与色彩编码的圆形标记表示各个地点上的测量结果[^4]。

#### 利用表格数据构建地理气泡图
当处理结构化的表单化输入时，可以通过读取CSV或其他格式存储的关系型数据库记录到内存中的table对象里再进行绘图操作。下面的例子说明了怎样依据这样的资料源制作一张美观易懂的地图视图[^2]：

% 构建一个简单的示例表格
data = table([37.78;-33.86],[-122.41;151.20],[1e6;2e6],'VariableNames',{'Latitude','Longitude','Population'});

% 调用 geoscatter 函数画出人口规模对应的泡泡状分布情况
figure;
gs = geoscatter(data.Longitude,data.Latitude,...
                's',data.Population*10,...          % 控制每个点代表的人口数量比例因子
                'filled',...
                'MarkerFaceAlpha',0.5);
                
title({'City Populations'; '(Bubble Size Proportional to Population)'});
xlabel('Longitude'); ylabel('Latitude');
axis equal tight;
grid on;

这里先建立了一张小型的城市列表，里面含有两座城市——旧金山(San Francisco) 和悉尼 (Sydney)，连同它们各自的地理位置及居民总数；之后运用 `geoscatter()` 方法按照给定的比例关系把城市的实际人数映射成屏幕空间里的圆圈面积，从而实现了直观表达地域间差异性的效果。

#### 散点图基础：scatter 函数详解
除了专门针对地理坐标的版本外，标准版的 `scatter()` 函数同样适用于非地球科学领域的一般二维散点作图需求。它支持自定义符号外观选项比如形状、边框宽度/风格乃至内部填充模式等等特性[^3]。

% 定义一组测试用X轴Y轴序列
x = linspace(0,pi,50);
y = sin(x)+randn(size(x))/10;

% 开启一个多面板布局框架容纳多个独立的小图
subplot(2,2,[1 3]);
scatter(x,y,'r.','LineWidth',2); hold all;
plot(x,sin(x),'k--');

% 应用不同的视觉特效于右侧对应位置处的新子区格内
ax = gca();
set(ax,'NextPlot','add')
h = scatter(ax,x,-y,'b^','filled','MarkerEdgeColor',[0 .5 .5]);

legend({'Noisy Sine Wave','True Curve'},'Location','NorthWestOutside');

上述脚本片段先是准备好了几组随机抖动过的正弦波样本来模拟真实世界观测误差的影响因素，随后分别采用了红色实心点(`.`)和平滑曲线虚线形式对比呈现理想模型预测轨迹；而在另一侧则尝试变换成了蓝色倒三角形(^), 并开启了透明度渲染开关让整体看起来更加立体生动一些。