6第九,十一周 matlab图形可视化

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MATLAB数据可视化技巧

MATLAB数据可视化技巧

MATLAB数据可视化技巧1. 引言数据可视化是现代科学和工程领域中不可或缺的一部分。

通过可视化数据,我们可以更直观地理解数据的规律、趋势和关系。

作为一种流行的科学计算软件,MATLAB提供了强大的数据可视化工具和技巧,使得我们可以更轻松地对数据进行可视化分析。

本文将介绍一些MATLAB中常用的数据可视化技巧,帮助读者更好地利用MATLAB进行数据分析和可视化。

2. 简单绘图技巧首先,我们将介绍一些简单的绘图技巧,帮助读者快速上手MATLAB的数据可视化功能。

MATLAB提供了众多的绘图函数,最常用的是plot函数。

可以使用plot函数轻松地绘制一条曲线,例如:```matlabx = 0:0.1:2*pi;y = sin(x);plot(x, y);```这段代码会生成一个以x为横坐标、y为纵坐标的正弦曲线。

不仅如此,plot 函数还可以用于绘制多条曲线,只需在参数中传入多组x和y值即可。

此外,plot 函数还提供了丰富的参数选项,可以设置曲线的颜色、线型、线宽等等,从而使得绘图更加灵活和美观。

3. 二维数据可视化除了绘制曲线,MATLAB还可以用于绘制二维数据的各种图形。

例如,我们可以使用scatter函数绘制散点图,如下所示:```matlabx = randn(100, 1);y = randn(100, 1);scatter(x, y);```这段代码会生成一个散点图,其中x和y分别表示散点的横坐标和纵坐标。

通过scatter函数的参数选项,我们还可以设置散点的大小、颜色、形状等等,从而更好地展示数据。

除了散点图,MATLAB还提供了其他常见的二维数据可视化方法,如柱状图、饼图、箱线图等等。

这些图形都可以通过不同的绘图函数实现。

通过灵活运用这些函数,我们可以更好地展示和分析二维数据。

4. 三维数据可视化在某些情况下,我们需要展示三维数据。

MATLAB提供了多种绘制三维图形的函数,其中最常用的是mesh函数和surf函数。

matlab可视化绘图讲义共91页文档

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二维图形
例题 在同一坐标系上画出正弦和余弦曲线。 x=0:pi/10:2*pi; y1=sin(x); y2=cos(x); plot(x,y1,x,y2);
线的颜色、线型及标示符号。 plot(x1, y1, s1,x2, y2,s2,…) 开关格式,多条曲线绘图
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二维图形
plot(x) 当x为一向量时,以x元素的值为纵坐标,x的序 号为横坐标值绘制曲线。
当x为一m×n的实数矩阵时,以其序号为横坐标, 按列绘制每列元素值相对于其序号的曲线。最 终绘制出n条曲线。
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举例
例题 例如:在[0,2]内作出正弦函数的图形。
x=0:0.5:2*pi; y=sin(x); plot(x,y,'r:*'); title('sin(x)'); xlabel('x'); ylabel('y'); grid on;
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图形窗口
图形窗口是个独立的窗口, 系统自动将图形绘制在图形窗口上。
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二维图形
plot(x1,y1,x2,y2,…) 在同一坐标系上绘制曲线(x1,y1),曲线(x2,y2), …, 等多条曲线。
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二维图形
例题 x1=[1 2 3 4]; y1=[9 1 2 3]; x2=[1 2 5 5]; y2=[1 2 3 4]; plot(x1,y1,x2,y2)
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准备绘图数据
方法主要有: (1)编制后缀为.txt的文本文件,使用load命令
调入数据。 (2)系通过用户自编函数得到绘图数据。 (3)通过MATLAB统函数得到绘图数据。 (4)根据鼠标在屏幕上的位置,使用命令ginput
获得相应数据。 (5)在命令窗口或自编函数相应位置,直接输入

matlab数据和函数的可视化教学课件

matlab数据和函数的可视化教学课件

Matlab的数据可视化基础
在开始使用Matlab进行数据可视化之前,我们需要了解一些基本概念和技巧。 这包括如何创建不同类型的图形、设置图形参数以及添加标签和图例等。
ห้องสมุดไป่ตู้
使用plot函数进行二维作图
plot函数是Matlab中最常用的二维作图函数之一。它可以用来绘制折线图、曲线图等,帮助我们直观地展示数 据的变化趋势和关联关系。
除了折线图和曲线图,Matlab还提供了创建散点图和气泡图的功能。这些图 形可以更好地展示数据的分布和关联关系。
三维作图基础
除了二维作图,Matlab还支持三维作图。通过在三维空间中展示数据,我们可以更全面地理解数据的特征和 规律。
生成三维网格数据
在创建三维图形之前,我们需要先生成三维网格数据。这是通过指定x、y和z坐标进行的,用于确定数据点的 位置。
生成直方图
直方图可以用来展示连续型数据的分布情况。在Matlab中,我们可以使用一些特定的函数来生成直方图,并 对其进行进一步的调整和美化。
生成饼图
饼图可以用来展示数据的比例关系。在Matlab中,我们可以使用一些特定的 函数来生成饼图,并对其进行进一步的调整和美化。
用polar函数绘制Polar图
要创建Polar图,我们可以使用Matlab中的polar函数。它可以根据指定的角度 和半径绘制出相应的Polar图,并使其更具有可读性和吸引力。
绘制直方图和饼图
除了曲线图和图形图,Matlab还可以绘制直方图和饼图。这些图形图可以更 好地展示数据的分布和比例关系。
使用contour函数生成等高线
要生成等高线图,我们可以使用contour函数。它可以根据数据的不同水平值 绘制出相应的等高线,以便更直观地展示数据的特征。

MATLAB图形和3D可视化

MATLAB图形和3D可视化

MATLAB图形和3D可视化MATLAB图形窗口figure及其相关命令figure命令用于显示图形窗口,其使用格式有如下两种figure:不带参数的figure命令用于产生一个新的figure窗口,返回其句柄。

figure(H):如果句柄为H的figure窗口已经存在,此命令将其打开,并置为“当前”,即以后的图形操作,如不指明句柄,都是对这个figure进行的;若不存在,则打开一个figure窗口并且其句柄为H。

subplot及其相关命令subplot可以将窗口分成若干小的窗口,每个小窗口相当于一个figure,在小窗口中可以像在整个窗口中一样进行绘图工作,其格式如下subplot(m,n,i):把图形窗口分成m×n个小图形窗口,并指定第i个当前图形的绘制区域。

subplot(h):h 是所要设置成当前axes的句柄。

(axes是一个横、纵坐标轴和一片区域的实体)Subplot(‘position’,[left bottom width height]):在在指定位置的矩形区域中创建axes。

分屏幕绘图实例,程序如下a1=axes; %定义句柄为a1的axesset(a1,'position',[0.05 0.55 0.9 0.4]); %设置axes(a1)的位置a2=axes; %定义句柄为a2的axesset(a2,'position',[0.05 0.05 0.4 0.4]); %设置axes(a2)的位置a3=axes; %定义句柄为a3的axesset(a3,'position',[0.55 0.05 0.4 0.4]); %设置axes(a3)的位置a=[1:200]*pi/100;s=sin(a);c=cos(a);t=1+a.^2; %设置变量axes(a1); %将axes(a1)置为当前plot(a/pi,s); %在axes(a1)中绘图axes(a2); %将axes(a2)置为当前plot(a/pi,c); %在axes(a2)中绘图axes(a3); %将axes(a3)置为当前plot(a/pi,t); %在axes(a3)中绘图程序运行结果如下另外,上图也可用以下命令得到a=[1:200]*pi/100;s=sin(a);c=cos(a);t=1+a.^2; %设定计算变量subplot('position',[0.05 0.55 0.9 0.4]); %设定当前绘图区域plot(a/pi,s); %绘图subplot('position',[0.05 0.05 0.4 0.4]); %设定当前绘图区域plot(a/pi,c); %绘图subplot('position',[0.55 0.05 0.4 0.4]); %设定当前绘图区域plot(a/pi,t); %绘图注:将图形置为当前的方法,有以下三种1、用鼠标单击图形2、用命令subplot指定图形所在的行和列3、结合subplot和各个子图的轴的句柄指定图形hold及其相关命令当hold开关on时,后面的plot()命令不会覆盖前面plot()命令的输出结果,而是叠加原来的图形上。

利用Matlab进行数据可视化和交互式绘图的指南

利用Matlab进行数据可视化和交互式绘图的指南

利用Matlab进行数据可视化和交互式绘图的指南数据可视化和交互式绘图是现代科学与工程领域中不可或缺的工具。

近年来,Matlab成为了许多研究人员和工程师首选的软件平台,其强大的绘图和可视化功能得到了广泛的认可。

本文将为您介绍一些利用Matlab进行数据可视化和交互式绘图的指南。

一、Matlab的基本绘图功能Matlab是一种矩阵计算引擎软件,其具有丰富而强大的绘图功能。

通过简单的命令,您可以生成各种各样的静态图表,如折线图、散点图、饼图等。

在Matlab 中,您可以使用plot函数来生成折线图,scatter函数来生成散点图,pie函数来生成饼图等。

这些基本的绘图函数可以通过调整参数来实现不同的效果,例如改变线条的颜色、粗细和样式,设置图表的标题和坐标轴标签等。

二、Matlab的高级绘图功能除了基本的绘图功能,Matlab还提供了许多高级绘图功能,如三维图形绘制、图像绘制、等高线图等。

在通过plot函数绘制三维图形时,您可以利用meshgrid 函数生成网格数据,并使用surf函数将数据映射到三维图形上。

对于图像绘制,您可以使用imshow函数显示图像,并通过imcontour函数绘制图像的等高线。

Matlab还支持对图形进行自定义颜色映射以及添加图例、文本和注释等操作,以满足不同绘图需求。

三、Matlab的交互式绘图功能除了静态图表,Matlab还提供了丰富的交互式绘图功能,使用户能够在图表上进行交互和操作。

通过使用figure函数,您可以创建一个图形窗口,并在窗口上绘制图表。

在图表窗口中,您可以使用鼠标进行缩放、平移和旋转等操作,以便更好地查看和分析数据。

此外,Matlab还支持用户自定义交互式工具栏和菜单,以及使用键盘和鼠标事件来响应用户的操作。

四、Matlab的数据可视化工具箱为了满足不同用户的需求,Matlab还提供了丰富的数据可视化工具箱,如Statistics and Machine Learning Toolbox、Image Processing Toolbox、Signal Processing Toolbox等。

第3章 Matlab绘图与可视化

第3章 Matlab绘图与可视化

'+\frac{5.0905}{4}(x-0.17)^4$$'],'Position',[0.05, -12],...
'FontSize',12);
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三、常用统计绘图函数
常用统计绘图函数列表
函数名 hist / hist3 histfit boxplot probplot qqplot normplot ksdensity 功能说明 二维/三维频数直方图 直方图的正态拟合 箱线图 概率图 q-q 图(分位数图) 正态概率图 核密度图 函数名 cdfplot ecdfhist lsline refline refcurve gline scatterhist 功能说明 经验累积分布图 经验分布直方图 为散点图添加最小二乘线 添加参考直线 添加参考多项式曲线 交互式添加一条直线 绘制边缘直方图
>> set(get(ax(1),'Ylabel'),'string','Leftet(ax(2),'Ylabel'),'string','Right Y');
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200 150 100 50
0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 20
特殊二维绘图函数列表
函数名 fplot ezplot ezpolar pie stairs stem bar barh 功能说明 绘制函数图 隐函数直角坐标绘图 隐函数极坐标绘图 饼图 楼梯图 火柴杆图 柱状图 水平柱状图 函数名 comet compass feather rose errorbar pareto fill patch 功能说明 彗星图 罗盘图 羽毛图 玫瑰图 误差柱图 Pareto(帕累托)图 多边形填充图 生成 patch 图形对象

使用MATLAB进行数据可视化的高级方法

使用MATLAB进行数据可视化的高级方法

使用MATLAB进行数据可视化的高级方法随着大数据时代的到来,数据分析和可视化成为了各个领域的关键技术。

而在各种数据分析工具中,MATLAB凭借其强大的数据处理能力和丰富的可视化工具包,成为了广泛使用的选择。

本文将介绍MATLAB中一些高级的数据可视化方法,以帮助读者更好地利用该工具进行数据分析和可视化。

一、三维可视化传统的二维可视化虽然便于理解,但是对于某些复杂的数据模型而言,可能无法完整地展示出数据的特征。

而在这种情况下,我们可以利用MATLAB进行三维可视化,从不同角度对数据进行观察。

MATLAB中提供了多种绘制三维图形的函数,比如`plot3`、`mesh`和`surf`等。

通过这些函数,我们可以绘制出三维曲线、曲面等图形,以展示数据的更多维度信息。

在使用这些函数绘制三维图形时,我们可以通过设置不同的参数来调整图形的样式,比如更改颜色、线型和透明度等。

二、动态可视化除了静态的数据可视化外,动态可视化也是数据分析中常用的一种方法。

动态可视化不仅可以展示数据的空间分布,还可以展示数据随时间的变化趋势。

在MATLAB中,我们可以利用动画和交互式图形来实现动态可视化。

MATLAB中的`animatedline`函数可以用于在图形中实时添加和更新数据点,从而实现动态可视化。

通过在每个时间步骤中更新数据点的位置,我们可以观察到数据随着时间的变化而变化的过程。

此外,还可以利用交互式图形工具箱中的函数实现用户与图形的交互,比如鼠标点击和拖拽等操作,以便更直观地分析数据。

三、多图联动当分析的数据较多或者数据之间存在一定的关联性时,将多个图形进行联动可以更好地展示数据的特征。

在MATLAB中,我们可以通过创建多个图形对象,并将它们链接在一起,来实现多图联动。

MATLAB中的`linkaxes`函数可以将多个轴对象链接在一起,使得它们的坐标轴范围和刻度位置保持一致。

通过链接轴对象,我们可以在一个图形中进行操作,同时在其他图形中实时观察到对应的变化。

MATLAB计算结果可视化

MATLAB计算结果可视化

第六章MATLAB 计算结果可视化6.1连续函数和离散函数的可视化【例6-1】用图形表示离散函数1)6(--=n y 。

n=0:12; %产生一组自变量数据 y=1./abs(n-6); %计算相应点的函数值 plot(n,y,'r*','MarkerSize',20) %用红花标出数据点 grid on %画坐标方格【例6-2】用图形表示连续调制波形)9sin()sin(t t y =。

t1=(0:11)/11*pi; y1=sin(t1).*sin(9*t1);t2=(0:100)/100*pi; y2=sin(t2).*sin(9*t2);subplot(2,2,1),plot(t1,y1,'r.'),axis([0,pi,-1,1]),title('子图 (1)') subplot(2,2,2),plot(t2,y2,'r.'),axis([0,pi,-1,1]),title('子图 (2)') subplot(2,2,3),plot(t1,y1,t1,y1,'r.') axis([0,pi,-1,1]),title('子图 (3)') subplot(2,2,4),plot(t2,y2)6.2二维曲线绘图的基本操作6.2.1 plot 的基本调用格式【例6-3】用图形表示连续调制波形)9sin()sin(t t y 及其包络线。

t=(0:pi/100:pi)'; %长度为101的时间采样列向量 y1=sin(t)*[1,-1]; %包络线函数值,是(101x2)的矩阵 y2=sin(t).*sin(9*t); %长度为101的调制波列向量 t3=pi*(0:9)/9; y3=sin(t3).*sin(9*t3);plot(t,y1,'r:',t,y2,'b',t3,y3,'bo')【例6-4】fplot 与一般绘图指令的绘图效果比较。

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功能: 实现多个图形窗 口
%将图形窗口分割成两
clear t=0:pi/10:2*pi; y1=sin(t); y2=cos(t); y3=cos(t+pi/2); y4=cos(t+pi);
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行两列,图形画在 第1行第1列的窗口 subplot(2,2,1); plot(t,y1); %图形画在第1行第2列 subplot(2,2,2); plot(t,y2);
形的空白绘图显示区,以及在这个区域中用plot、surf 等命令作出的图形对象、颜色对象、光线对象、注释对象 等等。众多的对象组成的有机体形成了特色鲜明的计算机 图形。下面我们列出主要的对象及其注释,见表4.2.1
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Matlab绘图 (续)
0
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4
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1 0.5 0 -0.5 -1
1 0.5 0 -0.5 -1
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对函数自适应采样的绘图函数
fplot函数的调用格式为: fplot(fname,lims,tol,选项) 其中fname为函数名,以字符串形式出现,lims为 x,y的取值范围,tol为相对允许误差,其系统默认 值为2e-3。选项定义与plot函数相同。 用fplot函数绘制f(x)=cos(tan(πx))的曲线。 命令如下: fplot('cos(tan(pi*x))',[ 0,1],1e-4)
– gcf:为当前图形句柄(current figure handle),即获得由作图命 令产生的图4.2.1的图形层次结构。 – gca:为图形当前的坐标系统( the handle to the current axes)。
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【例2】作两幅图,并用set命令重设一些属性 x=linspace(-pi,pi,10);y=sin(x) subplot(1,2,1),h=plot(x,y) % 用系统内定的参数作图 subplot(1,2,2),h=plot(x,y) set(h,'LineStyle','--','LineWidth',1,'Marker','d')
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图形各目标的设置命令set 和信息传递命令get
• 当我们用高端作图命令如plot、surf进行作图时,实际是调 用个图形的结构数组。包括图形框架、菜单、工具图标、坐 标、图形背景颜色以及图形等等各种层次对象(objects)。 有关这些对象的设置都是系统内定的值。 • 如果想改变某一个对象的属性的值,使用set命令来重新设置。 在一个图形界面上对各对象之间进行信息传递,可以用get 命令获取某窗口中的信息。 • 图形句柄的概念
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在一个图形中除了图形本身外还有各种修饰命令,例如图形的 标题、坐标的名称、线条的颜色和粗细,在三维图形中还要考虑立 体光线等等。合理地使用这些修饰命令将使我们的图形更好看,更 具说服力。下例是由多个对象组成的图形。
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数据 二维 作图 和图 形编 辑
• 作图 的大 概步 骤
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【例3】以给定的数据为例,进行作图和拟合研究,首先作出数 据的图形,然后我们进行拟合的各种实验,从中找出满意的结果。 A=load('data.txt'); % 定义n行两列的时间序列数组 x=A(1,:); % 定义数组x y=A(2,:); % 定义为数组y plot(x,y,'r*'); % 将数据点用红色,*形绘制图形 结果我们可以看界面图
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1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1
0
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0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
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1
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其他二维图形
• 其他坐标系下的二维数据曲线图
– 对数坐标图形
Matlab与科学计算
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clf; t=0:pi/50:2*pi;y=sin(t); plot(t,y); axis([0,2*pi,-1.2,1.2]) text(pi/2,1,'\fontsize{16}\leftarrow\itsin(t)\fontn ame{隶书}极大值')
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6
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2
1
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0.8
1
1.2
1.4
1.6
1.8
2
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Matlab与科学计算
打开界面菜单Tools,并点击Basic Fitting 我们就可以看到以下 界面。见图
8 7 6 5 4 3 2 1 0 Cubic spline interpolant y = 3*x + 0.22 y = 0.48*x 3 + 0.025*x 2 + 1.2*x + 0.98 data 1 spline linear cubic
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对象是分层次的,在一个图形中有父对象、子对象、兄妹对象 等。如Root是Fiugre的父对象,Image是Figure的孙对象, 而Axes和Uicontrol等是同辈对象。此图形结构可以用结构数组 来表示,如MATLAB特有的句柄结构数组(handle structure)。典型的层次见图4.2.1
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0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
1.8
2
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Matlab与科学计算
plot
• 函数 Plot 常用的使用格式
- plot(x): 缺省自变量 - plot(x,y): 单条曲线 - plot(x1,y1,x2,y2,…): 多条曲线 - plot(x,y,’s’): 带属性修饰的曲线
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%图形画在第2行第1列 subplot(2,2,3); plot(t,y3); %图形画在第2行第2列 subplot(2,2,4); plot(t,y4);
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• 图形保持函数hold(续)
1 0.5 0 -0.5 -1 1 0.5 0 -0.5 -1
切换到命令窗口
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图形保持函数 hold
功能: 实现异步绘图的迭加对比
clear t=0:pi/10:2*pi; y1=sin(t); y2=cos(t); y3= sin(t)-cos(t);
plot(t,y1); hold on; %后续图形叠加显示
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图形基本概念和图形设置命令
• 图形基本概念 • 图形事实上是我们使用计算机命令在计算机屏幕(root) 上绘制的各种对象(object)的组合,这些对象包括图 形显示框及其子对象,如各种菜单、各种工具图标和正方
【例1】打开plot,我们可以看到有关plot的语法说明,实例等。 见图
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根据帮助功能我们就可以方便地编程,例如作函数的图形, 这里用数据作图。 x = -pi:pi/10:pi; % 产生自变量数组x~(-pi,pi) y = tan(sin(x)) - sin(tan(x)); % 产生相应因变量点的数组y plot(x,y,'--rs','LineWidth',2, 'MarkerEdgeColor','k',... 'MarkerFaceColor','g',... 'MarkerSize',10) % 作数据x,y的图形,并定义线的颜色、点的形状等。
plot(t,y2); plot(t,y3);
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图形保持函数hold(续)
1.5
1
0.5
0
-0.5
-1
-1.5
0
1
2
3
4
5
6
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图形分割函数 subplot
subplot函数的调用格式为: subplot(m,n,p) 该函数将当前图形窗口分成m×n个绘图区,即每行 n个,共m行,区号按行优先编号,且选定第p个 区为当前活动区。在每一个绘图区允许以不同的 坐标系单独绘制图形。
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x=0:0.1:10; plot(x,y) 1000 1000 800 800 y=10*x.*x; 600 600 subplot(2,2,1);plot(x,y); 400 400 title('plot(x,y)');grid on; 200 200 0 subplot(2,2,2);semilogx(x,y);0 0 5 10 10 semilogy(x,y) title('semilogx(x,y)');grid on; 10 10 subplot(2,2,3);semilogy(x,y); 10 10 title('semilogy(x,y)');grid on; 10 10 subplot(2,2,4);loglog(x,y); 10 title('loglog(x,y)');grid on; 1010 0 5 10
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