plot定义线型
Matlab实验报告(三)-MATLAB绘图
实验目的1．掌握MATLAB的基本绘图命令。
2．掌握运用MATLAB绘制一维、二维、三维图形的方法.3．给图形加以修饰。
一、预备知识1．基本绘图命令plotplot绘图命令一共有三种形式：⑴plot（y)是plot命令中最为简单的形式，当y为向量时,以y的元素为纵坐标，元素相应的序列号为横坐标,绘制出连线；若y为实矩阵，则按照列绘出每列元素和其序列号的对应关系，曲线数等于矩阵的列数;当y为复矩阵时，则按列以每列元素的实部为横坐标，以虚部为纵坐标，绘出曲线，曲线数等于列数。
⑵ plot（x,y,［linspec］）其中linspec是可选的，用它来说明线型。
当x和y为同维向量时，以x为横坐标，y为纵坐标绘制曲线;当x是向量，y是每行元素数目和x维数相同的矩阵时,将绘出以x为横坐标，以y中每行元素为纵坐标的多条曲线，曲线数等于矩阵行数；当x为矩阵，y为相应向量时，使用该命令也能绘出相应图形。
⑶ plot（x1,y1,x2,y2，x3,y3……）能够绘制多条曲线,每条曲线分别以x和y为横纵坐标，各条曲线互不影响。
线型和颜色MATLAB可以对线型和颜色进行设定，线型和颜色种类如下：线：—实线：点线 -.虚点线——折线点：.圆点 +加号 *星号 x x型 o 空心小圆颜色：y 黄 r 红 g 绿 b 蓝 w 白 k 黑 m 紫 c 青特殊的二维图形函数表5 特殊2维绘图函数[1］ 直方图在实际中,常会遇到离散数据,当需要比较数据、分析数据在总量中的比例时，直方图就是一种理想的选择，但要注意该方法适用于数据较少的情况。
直方图的绘图函数有以下两种基本形式。
·bar(x,y) 绘制m*n 矩阵的直方图.其中y 为m ＊n 矩阵或向量,x 必须单向递增。
·bar(y） 绘制y 向量的直方图，x 向量默认为x=1：m close all; ％关闭所有的图形视窗。
x=1:10；y=rand （size(x ）); bar(x,y ）; ％绘制直方图.123456789100.51Bar(）函数还有barh （）和errorbar （）两种形式，barh()用来绘制水平方向的直方图，其参数与bar()相同，当知道资料的误差值时，可用errorbar （)绘制出误差范围,其一般语法形式为：errorbar （x,y,l,u)其中x,y 是其绘制曲线的坐标,l ，u 是曲线误差的最小值和最大值，制图时，l 向量在曲线下方,u 向量在曲线上方。
(matlab)plot画图的颜色线
（matlab)plot画图的颜色线型y 黄色 ·点线m 粉红○圈线c 亮蓝 × ×线r 大红＋＋字线g 绿色－实线b 蓝色 * 星形线w 白色：虚线k 黑色－.-- 点划线matlab6.1线形:[ + | o | * | . | x | square | diamond | v | ^ | > | < | pentagram | hexagram ]square 正方形diamond 菱形pentagram 五角星hexagram 六角星用法grid 打开网格线-- 虚线hold on 命令用于在已画好的图形上添加新的图形1 x=0:0.001:10; % 0到10的1000个点(每隔0.001画一个点)的x座标y=sin(x); % 对应的y座标plot(x,y); % 绘图注：matlab画图实际上就是描点连线，因此如果点取得不密，画出来就成了折线图，请试验之2 Y=sin(10*x);plot(x,y,'r:',x,Y,'b') % 同时画两个函数3 若要改变颜色，在座标对后面加上相关字串即可：x=0:0.01:10;plot(x,sin(x),'r')4 若要同时改变颜色及图线型态（Line style），也是在坐标对后面加上相关字串即可：plot(x,sin(x),'r*')5 用axis([xmin,xmax,ymin,ymax])函数来调整图轴的范围axis([0,6,-1.5,1])6 MATLAB也可对图形加上各种注解与处理：（见上表）xlabel('x轴'); % x轴注解ylabel('y轴'); % y轴注解title('余弦函数'); % 图形标题legend('y = cos(x)'); % 图形注解gtext('y = cos(x)'); % 图形注解,用鼠标定位注解位置grid on; % 显示格线7画椭圆a = [0:pi/50:2*pi]'; %角度X = cos(a)*3; %参数方程Y = sin(a)*2;plot(X,Y);xlabel('x'), ylabel('y');title('椭圆')8 绘制函数在0 ≤ x ≤ 1时的曲线。
matlab中plot3函数的用法
MATLAB是一种强大的科学计算软件，它提供了丰富的绘图函数，其中包括plot3函数，该函数能够绘制三维曲线图。
在本文中，我们将详细介绍plot3函数的用法，包括参数的设置和实际应用。
1. plot3函数的基本用法plot3函数是MATLAB中用于绘制三维曲线图的函数，其基本语法为：plot3(X,Y,Z)其中，X、Y和Z分别是包含曲线上点的x、y和z坐标的向量。
当调用plot3函数时，MATLAB会将这些点连成曲线，并绘制在三维坐标系中。
2. 参数设置plot3函数可以接受多达四个输入参数，使用不同的参数可以实现不同的效果。
常用的参数包括线型、线宽和颜色等。
以下是plot3函数中常用的参数设置方法：- 指定线型：plot3(X,Y,Z,'LineStyle')，其中LineStyle可以是实线（'-'）、虚线（'--'）、点线（':')等。
- 指定线宽：plot3(X,Y,Z,'LineWidth',width)，其中width为线的宽度。
- 指定颜色：plot3(X,Y,Z,'Color',color)，其中color可以是预定义的颜色（'r'表示红色）或RGB值。
3. 点和线的样式设置除了基本的参数设置外，plot3函数还可以根据需要设置点和线的样式。
可以使用plot3(X,Y,Z,'o')来绘制原点，使用plot3(X,Y,Z,'*')来绘制星号等。
这些样式设置可以使曲线图更加美观和易于理解。
4. 多个曲线的绘制在实际应用中，可能需要在同一张图中绘制多条曲线，这时可以多次调用plot3函数来实现。
例如：plot3(X1,Y1,Z1)hold onplot3(X2,Y2,Z2)hold off这样就可以在同一张图中绘制出两条曲线。
需要注意的是，为了在同一张图中绘制多条曲线，需要使用hold on和hold off命令来控制绘图区的保持和释放。
r中plot函数用法
r中plot函数用法R中plot函数用法R语言是一种非常强大的数据分析工具，它提供了很多可视化函数，其中plot函数是最基础也是最常用的一个。
本文将详细介绍R中plot 函数的用法。
一、基础语法plot函数的基础语法如下：```plot(x, y, type = "p", main = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL)```其中，x和y表示要绘制的数据向量；type表示绘图类型，可以是"p"（散点图）、"l"（折线图）、"b"（折线图和散点图）、"c"（只有点）或者"h"（直方图）等；main表示图形标题；xlab和ylab分别表示x 轴和y轴标签。
二、散点图散点图是最常见的一种图形，它可以用来展示两个变量之间的关系。
下面是一个简单的例子：```x <- c(1, 2, 3, 4, 5)y <- c(2, 4, 6, 8, 10)plot(x, y)```这个例子展示了两个向量之间的线性关系。
三、折线图折线图可以用来展示一个变量随着另一个变量而变化的趋势。
下面是一个简单的例子：```x <- seq(0, 2 * pi, length.out = 50)y <- sin(x)plot(x, y, type = "l")```这个例子展示了正弦函数的图形。
四、直方图直方图可以用来展示一个变量的分布情况。
下面是一个简单的例子：```x <- rnorm(1000)hist(x)```这个例子展示了正态分布的直方图。
五、修改图形属性plot函数还可以修改很多图形属性，比如颜色、线型、点型等等。
下面是一些常用的属性：1. col：表示颜色，可以是数字（表示颜色序号）或者字符串（表示颜色名称）。
2. lty：表示线型，可以是数字（表示线型序号）或者字符串（表示线型名称）。
matlab中plot3用法
plot3函数是MATLAB中用于绘制三维曲线图的函数。
它可以将三维曲线图中的数据点以二维图形的方式呈现出来，并可以指定曲线的颜色、线型和标记等属性。
plot3函数的输入参数是三个同维数的数组，分别表示曲线在三维空间中的x、y、z坐标。
这些数组可以通过变量名来指定，也可以直接在函数调用中输入。
除了基本的曲线图外，plot3函数还可以绘制带有数据标记的曲线图、带有网格的曲线图等。
此外，它也支持一些可选参数，例如指定曲线的颜色、线型和标记等属性，以及设置图形的标题、坐标轴标签等。
在MATLAB中，plot3函数用于绘制三维曲线图。
它的基本语法是：
plot3(x, y, z)
其中，x、y、z是同维数的数组，它们构成了三维曲面图形在定义域上的坐标点。
具体地，(x,y)构成了三维曲面图形在二维平面上的投影坐标点，而z则是与(x,y)对应的竖坐标，可以是(x,y)的函数，也可以只有数值关系。
例如，下面的代码将绘制一个简单的三维曲线图：
t = linspace(0,10*pi,200);
x = sin(t) + t.*cos(t);
y = cos(t) - t.*sin(t);
z = t;
plot3(x, y, z);
在这个例子中，我们首先生成了一个时间向量t，然后计算了x、y和z的值，最后使用plot3函数将它们绘制成三维曲线图。
哈工大 Matlab中有关 plot颜色、线型参数、数据点标记说明
from：/blog/static/69866052009283125970/本创新研修课程结合侯珍秀教师国家自然科学基金资助的“聚碳酸脂（PC）大尺寸复杂形面制件热成形及其机理的研究”（项目批准号：50675044；起始年月：2007.01-2009.12）的科研项目为依托，教学内容从项目中提炼，侧重培养学生的创新精神和实践能力，并为我国早日掌握大尺寸复杂形面聚碳酸脂（PC）制件的加工方法作贡献。
聚碳酸酯（PC）具有优异的透光性和高的强度与韧性，其制品正迅速拓宽到航空航天和汽车等高技术领域，如战斗机总体座舱盖（见图一、二：战斗机水泡式整体座舱盖。
美国F-16、F-22整体座舱盖均用PC材质做成。
我国军用飞机如：歼-11的整体座舱盖也想用PC材质制作、且形状也采用整体水泡式，但由于没掌握大尺寸PC制品的成型加工方法而只好作罢）、全景式汽车车窗（参见图三、四）、汽车车壳（图五、图六是2007年3月在日内瓦举行的日内瓦国际车展上亮相的用PC材质打造全车身的概念车）等。
但由于PC板冷态成形的回弹量过大，很难用模压法制成上述大尺寸复杂形面制件，而注塑、挤塑等加工方法也不能满足该类制品的加工要求，因此，在我国限制了PC材料的使用。
本课题组提出用热成形加工PC大尺寸复杂形面制品这一新技术，以解决上述难题。
本创新研修课程拟首先通过实验研究获得不同工艺条件下、不同厚度PC板玻璃态温度附近的力学性能，特别是不同温度、不同应变速率下的延伸率和透光率数值；并在此基础上对热气压成形加工技术中的最佳工艺参数组合及各种参数组合对制品质量的影响规律进行深入的实验研究；同时进行有限元数值模拟；此外，从微观组织结构入手对PC热胀形制件的成形机理进行研究。
最终目的是为获得高透光率、壁厚均匀、无折叠的大尺寸复杂形面PC制品开辟新的途径。
侯珍秀教授博导工学博士主要从事航天机电一体化技术和航天材料工程技术方面的科研工作。
已完成多项科研项目，其中：“SWJZ--65塑料平网挤出机”获1993年度国家级新产品奖；“飞行导弹用高温合金及铝合金薄壁件粘性介质压力成型的研究”获2002年度中国高校科学技术进步二等奖。
python matplotlib plot参数
python matplotlib plot参数Python Matplotlib Plot参数Matplotlib是一个流行的Python数据可视化库，可以用于创建各种静态、动态和交互式图表。
Matplotlib提供了多种绘图选项，包括线图、散点图、条形图、直方图、饼图等。
在使用Matplotlib创建图表时，我们需要使用不同的参数来控制绘制的样式和外观。
本文将介绍一些常用的Matplotlib plot参数。
1. 线型参数（linestyle）线型参数用于控制线条的样式。
Matplotlib提供了多种线型选项，包括实线（solid）、虚线（dashed）、点划线（dashdot）和点线（dotted）等。
以下是一些常用的线型参数及其对应的符号：- 实线：'-'或'solid'- 虚线：'--'或'dashed'- 点划线：'-.'或'dashdot'- 点线：':'或'dotted'示例代码：```pythonimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.linspace(0, 10, 100)y1 = np.sin(x)y2 = np.cos(x)plt.plot(x, y1, linestyle='-', label='sin')plt.plot(x, y2, linestyle='--', label='cos')plt.legend()plt.show()```2. 颜色参数（color）颜色参数用于控制曲线或散点的颜色。
Matplotlib支持多种颜色表示方式，包括颜色名称、RGB元组、十六进制值等。
以下是一些常用的颜色参数及其对应的表示方式：- 红色：'r'或(1, 0, 0)或'#FF0000'- 绿色：'g'或(0, 1, 0)或'#00FF00'- 蓝色：'b'或(0, 0, 1)或'#0000FF'- 黄色：'y'或(1, 1, 0)或'#FFFF00'- 青色：'c'或(0, 1, 1)或'#00FFFF'- 洋红：'m'或(1, 0, 1)或'#FF00FF'- 黑色：'k'或(0, 0, 0)或'#000000'- 白色：'w'或(1, 1, 1)或'#FFFFFF'示例代码：```pythonimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.linspace(0, 10, 100)y = np.sin(x)plt.plot(x, y, color='r')plt.show()```3. 点型参数（marker）点型参数用于控制散点图中点的样式。
Matlab绘图命令
Matlab绘图命令：1.p lot(x,y):该命令用于描点法作图，给出x的范围，然后利用函数式计算出每一个x对应的y,注意，x间距取得越小，图像会画的越圆滑，这是因为plot描点法作图的原因.如：plot(x,y,’--’)2.f plot(y,[xstart xend]):该命令同样用于绘制图像，但是只需要给出x范围与y关于x的函数式即可，相比于plot 函数更加方便。
3.g rid on可以给图像加上网格4.h old on:用于连续绘图，如果想要在一个坐标系中画出多个图形的话，则需要在每次画完图形之前加入这个命令。
5.l egend(‘y’):在图上标出y曲线线型6.设置图线颜色：plot(x,y,’颜色’)7.a xis ( [xmin xmax ymin ymax] ):设置图像横纵坐标范围例：fplot('cos(x)',[-5 5],'r--'),axis ( [-5 5 -1 1] ),8.s ubplot(m, n, p):用于在一个窗口中绘制多个图像。
例：subplot(1, 2, 1);fplot('sin(x)',[-5 5],'b--');subplot(1, 2, 2);fplot('cos(x)',[-5 5],'r--');9.p lot(thea,r): 绘制极坐标图形，thea 是角变量，r是极轴长度例：a = 2;theta = [0:pi/90:2*pi];r = a*theta;polar(theta,r), title('阿基米德螺线')10.bar(x,y)：画直方图11.stem(t,f)：绘制针头图，这种图经常用来表示波动情况，或者各值和平均值的偏差，可以一目了然。
例：subplot(1, 2, 1)；plot(t,f),xlabel('时间(秒)'),ylabel('弹簧响应')；subplot(1, 2, 2)；stem(t,f),xlabel('时间(秒)'),ylabel('弹簧响应')；12.counter3(x,y,z,n):绘制三维等高图例：[x,y] = meshgrid(-2:0.1:2);z = y.*exp(-x.^2 - y.^2);contour3(x, y, z, 30)；surface(x,y,z,'EdgeColor',[.8 .8 .8],'FaceColor','none')；grid off；view(-15,20)；13.mesh(x,y,z):绘制普通三维图14.surf(x,y,z):绘制颜色渐变三维图15.。
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一、Matlab绘图中用到的直线属性包括：（1）LineStyle：线形
（2）LineWidth：线宽
（3）Color：颜色
（4）MarkerType：标记点的形状
（5）MarkerSize：标记点的大小
（6）MarkerFaceColor：标记点内部的填充颜色（7）MarkerEdgeColor：标记点边缘的颜色
1、线形
标记符线形
- 实线
-- 虚线
：点线
-. 点横线
2、点形
标记符点形
+ 加号
o 圆圈
* 星号
. 实心点
x 叉号
s 正方形d 钻石形^ 上三角形v 下三角形> 右三角形< 左三角形p 五角星形h 六角星形
3、颜色
标记符颜色
r 红
g 绿
b 蓝
c 蓝绿
m 紫红
y 黄
k 黑
w 白
二、描绘不同的直线
当我们需要对不同类别的数据点进行连线的时候，可以设置以下属性来区分不同类别的点和相应的直线：
（1）LineStyle：线形
（2）MarkerSymbol：点形
（3）Color：颜色
例如：
plot(x,y,'-.or','MarkerFaceColor','g')
其中线形为点横线，数据点形状为圆圈，线条和数据点边缘的颜色都是红色，数据点的填充颜色为绿色。
三、描绘数据点的分布
有时候我们希望画出数据点的分布情况，不需要画出这些点之间的连线，则可以按以下方式实现：
plot(x,y,'d')
即只定义数据点的点形。
最后给出一个例子说明怎样运用以上属性来画图：
plot(t,sin(2*t),'-mo',...
'LineWidth',2,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[.49 1 .63],...
'MarkerSize',12)。