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🔥 内容介绍

3D饼状图是一种流行的数据可视化形式，它通过图形的形式呈现数据的比例关系。与传统的2D饼状图相比，3D饼状图更加生动、直观，能够更好地吸引读者的注意力。

3D饼状图的制作方法较为简单，只需要使用专业的数据可视化软件即可。在制作之前，需要准备好数据，确保数据的准确性和完整性。在制作过程中，需要选择合适的颜色、字体和图形，以便更好地展示数据。

3D饼状图可以应用于各种领域，例如商业、科学、教育等。在商业领域，3D饼状图可以用于展示销售额、市场份额、客户满意度等数据；在科学领域，3D饼状图可以用于展示实验结果、统计数据等；在教育领域，3D饼状图可以用于展示学生的成绩、课程评估等。

3D饼状图的优点在于它能够直观地展示数据的比例关系，使读者更容易理解数据。此外，3D饼状图具有美观、生动的特点，能够吸引读者的注意力，增强数据的可读性。

然而，3D饼状图也存在一些缺点。首先，由于3D饼状图的立体效果，会导致数据的比例关系不够准确，容易产生误解。其次，由于3D饼状图的复杂性，会增加读者的阅读难度，降低数据的可读性。

因此，在使用3D饼状图时，需要权衡其优缺点，选择合适的数据可视化形式。如果数据的比例关系较为简单，可以选择2D饼状图或其他简单的数据可视化形式；如果数据的比例关系较为复杂，可以选择其他更为

📣 完整代码

​t = tiledlayout(1,3,"TileSpacing","None");labels = ["a" "b" "c" "d"];ax1 = nexttile;X1=[12 20.1 3 1];% X2=[10 18.7 2.8 .9];X3=[23 41 3.1 1.5];​a1=pie3(ax1,X1);title("XXX")% ax2 = nexttile;% a2= pie3(ax2,X2);% title("xxxxxx")ax3 = nexttile;a3=pie3(ax3,X3);title("Battery and SC discharging ")l = legend(labels);l.Layout.Tile = "east";colormap([1 0 0;      %// red          1 1 0;      %// green          0 0 1;      %// blue          1 0 1])

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

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