1.Introduction

距离上次写博客已经差不多两个月了,期间基本也是没碰过代码了,最近搞了下数学建模,重新用了下Matlab,很多语法都忘记了,同时也学到一些新的工具,今天就介绍一下如何将二维矩阵,三维可视化。可以利用山地海拔进行山地建模,也可以对特征矩阵输出三维热度图(如下图)。

2.Materials and methods

将二维矩阵转化为三维立体图,本质是在原始X-Y的坐标系中,加入Z轴,其中每一点的Z轴坐标就是二维矩阵中的值,也就是说将数值转化为“高度”,这样数值小的位置会“凹下去”,数值高的位置会“凸出来”。

在进行三维可视化的过程中,首先需要一个二维矩阵,这里我们以 Matlab 中的 Magic square 矩阵为例,利用函数生成5×5大小矩阵效果如下:

矩阵所表达信息在二维平面很难获取,这也是本文章所想表达的一点,所以我们对其进行三维可视化。代码如下:

x = 1:5;
y = 1:5;
[X,Y] = meshgrid(x,y);
Z = magic(5);
s = surf(X,Y,Z,'FaceAlpha',0.5);

3. Results and discussion

经过上面5行代码,对5阶“魔方”三维化的结果如下图

诶,等等,好像有一点点意思,不过还不够意思,转起来~


可以看到,我们把原来平平无奇的平面矩阵,转化成了上图的的的的 小狗(从侧后方看)?咳咳,本来想写科技论文的,怎么画风又改了?

同时,还可以对更高分辨率的矩阵进行三维可视化,magic(50)登场~

可以看到,50岁的小狗变强了,也变胖了。

另外,对于非方阵的矩阵也可以实现三维化,只需在代码中对应修改即可

x = 1:5;    % 改我
y = 1:5;    % 改我
[X,Y] = meshgrid(x,y);

最后,一般在山地三维图中,都会伴随有 等高线 ,实现代码如下:

contour(X,Y,Z);      % 二维等高线
contour3(X,Y,Z);    % 三维等高线



因为大狗毕竟不是大山,下面展示下大山等高线的效果。

4. Conclusion

本博客提出的方法可以实现对任意二维矩阵的三维可视化,可以对具有高度信息的矩阵进行建模,同时,后期可以对特征矩阵,统计结果等多种表格数据可视化,增强视觉效果。

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