数学建模--画图

本文介绍了使用Matlab进行数据可视化的各种方法,包括一维和三维图形绘制、直方图和饼状图等,并提供了详细的代码示例。

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图形可以使数据更直观且容易理解,在数学建模中画图是不可少的。

平台
win7
matlab7.0

先介绍最常用的画图函数plot:
创建数据

X = 0:0.01:10
Y = sin(X)

画第一个图

plot(X,Y)

这里写图片描述

设置坐标轴

set(gca,'XTick',-pi:pi/2:4*pi)

并设置坐标轴标签

set(gca,'XTickLabel',{'0','pi/2','pi','3pi/2','2pi','5pi/2','3pi'})

这里写图片描述

增加xy轴标签及标题

xlabel('-\pi \leq \Theta \leq \pi')
ylabel('sin(\Theta)')
title('Plot of sin(\Theta)')

这里写图片描述

增加网格线

grid on

取消网格线

grid off

固定xy轴比例,使xy轴不会因缩减放大而改变形状

axis square

plot还有其他形式

plot(X,Y,'r*')
曲线以红色*方式显示

坐标轴按指数次数项作为间隔

x = logspace(-1,2);
loglog(x,exp(x),'-s')

双y坐标

x = 0:0.01:20;
y1 = 200*exp(-0.05*x).*sin(x);
y2 = 0.8*exp(-0.5*x).*sin(10*x);
[AX,H1,H2] = plotyy(x,y1,x,y2,'plot');

画三维图

t = 0:pi/50:10*pi;
plot3(sin(t),cos(t),t)
grid on
axis square

这里写图片描述

在同一窗口显示多个图表

income = [3.2 4.1 5.0 5.6];
outgo = [2.5 4.0 3.35 4.9];
subplot(2,1,1); plot(income)
subplot(2,1,2); plot(outgo)

这里写图片描述

直方图

x = -2.9:0.2:2.9;
bar(x,exp(-x.*x),'b')

这里写图片描述

丰富的直方图

Y = round(rand(5,3)*10);
subplot(2,2,1)
bar(Y,'group')
title 'Group'

%将Y的行向量作为一组叠加到一条柱上
subplot(2,2,2) 
bar(Y,'stack')
title 'Stack'

%水平显示
subplot(2,2,3)
barh(Y,'stack')
title 'Stack'

%固定宽度的柱
subplot(2,2,4)
bar(Y,1.5)
title 'Width = 1.5'

这里写图片描述

饼状图

pie([2 4 3 5],{'North','South','East','West'})

这里写图片描述

将某部分抽离显示

pie([2 4 3 5],[0 1 0 0],{'North','South','East','West'})

这里写图片描述
参考资料
《matlab官方手册》

<think>好的,我现在需要帮助用户了解数学建模中常见的绘图方法和工具。首先,根据用户的问题,他们可能对数学建模中使用哪些绘图方法以及相关工具不太清楚,特别是作为新手可能想知道应该从哪里入手。我需要先整理常见的绘图类型和对应的工具,然后结合用户提供的参考资料,特别是引用[1]和[2],来组织回答。 首先,数学建模中常用的绘图包括数据可视化、函数图像、三维图形、统计图表等。常见的工具有MATLAB、Python的Matplotlib和Seaborn、Origin、Tableau等。根据引用[1],用户可能已经接触过MATLAB和Python的选择问题,所以需要比较两者的优缺点,并推荐适用的场景。引用[2]提到Python的高级绘图,可能包括Matplotlib、Seaborn、Plotly等库的使用。 接下来,我需要分点回答,结构清晰。按照用户的要求,回答需要包括方法或工具的分类,每种工具的特点和适用场景,并自然地加入引用标识。例如,在提到Python时引用[1]和[2],在提到MATLAB时引用[1]。 可能还需要考虑用户作为新手的角度,推荐容易上手且资源丰富的工具,比如Python,因为引用[1]中讨论了MATLAB和Python的选择问题,指出Python的灵活性和开源优势。同时,引用[2]详细介绍了Python的高级绘图,说明其在数学建模中的实用性。 另外,用户可能想知道具体的例子,比如如何绘制三维曲面图或热力图,这时候需要提到Python中的Matplotlib和Seaborn库,并给出简单的代码示例,但根据系统级指令,代码需要用反引号包裹,并确保LaTeX格式正确。同时,问题部分需要生成相关的问题,比如不同工具的对比,如何选择,或者特定类型图表的绘制方法。 需要检查是否符合所有系统级指令:行内数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,正确的中文回答,生成相关问题,引用标识放在引用段落末尾。例如,在提到Python绘图时,末尾加上[^2],提到工具选择时引用[^1]。 可能还需要补充一些用户未明确提到但相关的绘图工具,如Gephi用于网络图,或者Excel的简单图表,但需要确认是否有引用支持。根据提供的引用,主要涉及MATLAB、Python,以及可能的其他工具如Origin,但引用中没有提到Gephi,所以可能不需要提及,或者简要提到作为补充。 最后,确保回答结构清晰,分点列出,每个工具或方法的特点、适用场景,并给出建议。同时,生成的相关问题需要围绕工具选择、具体绘图技巧、学习资源等展开。</think>在数学建模中,绘图是数据可视化、模型展示和结果分析的重要环节。以下是常见的绘图方法及工具分类,结合应用场景和特点进行说明: --- ### **1. 数据可视化工具** - **Python库** - **Matplotlib**:基础绘图库,支持折线图、散点图、柱状图等,适合绘制函数图像和科学图表。例如: ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(x, y, label='y = x^2') plt.xlabel('x'); plt.ylabel('y') plt.legend(); plt.show() ``` - **Seaborn**:基于Matplotlib,简化统计图表(如热力图、分布图)的生成,适合数据分布分析。 - **Plotly**:支持交互式三维绘图(如曲面图$z = f(x,y)$)和动态图表[^2]。 - **MATLAB** 内置丰富的绘图函数(如`plot3`、`surf`),适合快速生成高质量的函数图像和工程图形。例如绘制三维曲面: ```matlab [X,Y] = meshgrid(-2:0.1:2); Z = X.^2 + Y.^2; surf(X,Y,Z) ``` --- ### **2. 专业建模工具** - **Origin** 专为科研设计,支持复杂曲线拟合、误差分析及出版级图表导出,适合需要精确控制图表细节的场景[^1]。 - **Tableau** 适用于大数据集的可视化分析,通过拖拽操作快速生成交互式仪表盘。 --- ### **3. 函数与方程绘图** - **几何图形**:使用MATLAB或Python绘制微分方程解曲线、相图(如$\frac{dx}{dt} = -kx$)。 - **三维几何体**:通过Python的`mpl_toolkits.mplot3d`绘制参数方程曲面(如球面$x^2 + y^2 + z^2 = r^2$)。 --- ### **4. 统计与网络图** - **统计图表**:箱线图、直方图可通过Seaborn一键生成,分析数据分布。 - **网络图**:Gephi或Python的`NetworkX`库用于可视化复杂网络结构(如社交网络、交通网络)。 --- ### **工具选择建议** - **新手推荐Python**:语法简单、社区资源丰富,且开源免费[^1]。 - **工程快速出图选MATLAB**:内置函数便捷,适合需要与Simulink联动的场景[^1]。 - **科研论文用Origin**:图表格式可直接用于期刊投稿。 ---
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