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512 Capítulo 13 Gráficos avanzados
nes. También le permite visualizar los resultados de los cálculos realizados con tres variables,
como y = f(x, y, z). Estas técnicas de visualización caen en dos categorías:
l visualización de volumen de datos escalares (donde los datos recopilados o calculados son
un solo valor en cada punto, como la temperatura).
l visualización de volumen de datos vectoriales (donde los datos recopilados o calculados
son un vector, como la velocidad).
13.5.1 Visualización de volumen de datos escalares
Para trabajar con datos escalares en tres dimensiones necesita cuatro arreglos tridimensionales:
l datos X, un arreglo tridimensional que contenga la coordenada x de cada punto de retícula.
l datos Y, un arreglo tridimensional que contenga la coordenada y de cada punto de retícula.
l datos Z, un arreglo tridimensional que contenga la coordenada z de cada punto de retícula.
l valores escalares asociados con cada punto de retícula, por ejemplo, una temperatura o
presión.
tener
Los arreglos x, y y z usualmente se crean con la función meshgrid. Por ejemplo, puede
Los cálculos producen tres arreglos que son 4 3 3 3 2 y definen la ubicación de cada
punto de retícula. El cuarto arreglo requerido es del mismo tamaño y contiene los datos medidos
o los valores calculados. MATLAB incluye muchos archivos de datos internos que contienen
este tipo de datos, por ejemplo
l datos MRI (almacenados en un archivo llamado MRI).
l datos de campo de flujo (calculados desde un archivo-m).
La función help contiene numerosos ejemplos de enfoques de visualización que usan
estos datos. Las gráficas que se muestran en la figura 13.29 son una rebanada de contorno de
los datos MRI y una isosuperficie de los datos de flujo, ambas creadas al seguir los ejemplos
en el tutorial help.
Para encontrar estos ejemplos, vaya a la tabla de contenidos del menú de ayuda. Bajo
el encabezado MATLAB, encuentre visualización 3-D y luego técnicas de visualización de
volumen. Cuando las dos figuras que se muestran se crearon en MATLAB 7.04 para este libro,
fue necesario limpiar la figura (clf) cada vez antes de representar las imágenes, un detalle no
anotado en el tutorial. Cuando no se usó el comando clf, las gráficas se comportaron como
Figura 13.29
MATLAB incluye técnicas
de visualización usadas
con datos tridimensionales. 20
Izquierda: rebanada de
contorno de datos MRI,
40
a partir del archivo de 60
datos de muestra incluido
con MATLAB. Derecha:
80
isosuperficie de datos de 100
flujo, a partir del archivo-m
de muestra incluido en
120
MATLAB. 20 40 60 80 100 120
2
0
2
2
0
2 2
4
6
8