MATLAB数值绘图详解：数据可视化与高维展现

"高维可视化是数据科学中的一个重要环节，特别是在处理复杂数据集时，能够帮助我们理解数据的结构和模式。本文以中兴2019算法大赛中的无线信道估计为例，介绍了如何使用MATLAB进行高维数据的二维半图线可视化。MATLAB提供了丰富的图形绘制功能，包括pcolor、contour、contourf等函数，用于绘制等高线图和颜色填充图。 在示例6.4-1中，首先使用clf和clear清除当前图形窗口并清空变量。接着，通过peaks函数生成一个30x30的三维数据矩阵Z，这个函数通常用来创建山峰形状的数据，用于演示可视化效果。然后，使用subplot函数来控制子图的位置，以便在同一图形窗口中展示多个视图。 在第一个子图中，pcolor函数用于绘制二维颜色图，shading interp设置为平滑着色，使图像更平滑。caxis函数设定颜色轴的范围，使其根据Z矩阵的最大值和最小值自动调整。colorbar函数添加了一个颜色标尺，Location参数设置为'North'，Position参数控制其在图形中的位置。hold on和hold off命令分别用于保持当前图形并允许在其上继续绘制，以及结束这个模式。 第二个子图使用contourf函数绘制填充的等高线图，同时与contour函数结合，以黑色虚线显示等高线。clabel函数用于添加等高线的标签，增加可读性。colormap函数改变颜色映射，这里选择了'cool'色阶。最后，set(gcf,'Color','w')将图形窗口的背景颜色设置为白色。 数据可视化的目的是揭示数据的内在关系和趋势。MATLAB提供了强大的图形处理能力，包括曲线、曲面绘制、特殊图形生成、图形注释、图像处理和动画制作等。本章内容不仅涵盖了基本的图形绘制技术，还介绍了如何通过交互式绘图、图形对象属性设置进行数据探索。 例如，在6.1节中，离散数据和离散函数的可视化通过plot函数实现，可以使用不同的标记类型（如'r.'表示红色点）和大小（如'MarkerSize',20）来区分数据点。此外，axisequal确保坐标轴比例相同，gridon添加网格线，xlabel添加x轴标签，使得图形更加清晰易读。 对于连续函数的可视化，如调制波形，MATLAB可以使用sin函数直接绘制，通过调整参数来展示函数的特性。这些基本示例展示了MATLAB在数据可视化中的灵活性和实用性，有助于数据科学家和工程师深入理解并有效地呈现高维数据。