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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