plot(2)

这篇博客展示了如何使用MATLAB代码绘制正弦函数、余弦函数、Sigmoid函数和高斯分布函数的图形。通过'plot'函数分别用不同颜色和标记类型区分这四条曲线,并添加了坐标轴标签、标题和图例,便于理解各个函数的形状和特性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

x=0:0.5:4*pi;
y=sin(x);
h=cos(x);
w=1./(1+exp(-x));
g=(1/(2*pi*2)^0.5).*exp((-1.*(x-2*pi).^2)./(2*2^2));
plot(x,y,'bd-',x,h,'gp:',x,w,'ro-',x,g,'c^-');%不需要把四条线拆开来写,
xlabel('four function');
ylabel('vaule');
title('test plot');
legend('sinx','cosx','sigmod','gauss');%按照plot的顺序对线条命名

在这里插入图片描述

### 合并在同一窗口中的多个绘图 要在Python中将`plot1`和`plot2`合并到同一个窗口中,可以利用Matplotlib库的功能。通过创建一个共享的图形对象(`Figure`)以及子图(`Axes`)实例,可以在单个窗口内安排多个图表布局。 对于希望在同一窗口不同子图中显示的情况: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 假定的数据集用于演示目的 a = np.arange(10) fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, figsize=(7, 10)) # Plotting on first subplot ax1.plot(a, a * a, 'c+-', label='Plot A') ax1.set_title('First Subplot Title') ax1.legend() # Plotting on second subplot ax2.plot(a / 2, a * (a + 0.5), 'gd--', label='Plot B') ax2.set_title('Second Subplot Title') ax2.legend() plt.tight_layout() plt.show() ``` 如果目标是在相同区域内重叠显示两个不同的数据系列,则可以通过向相同的`Axes`对象添加额外的线条实现这一点[^1]。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np a = np.arange(10) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) # Drawing multiple plots into the same area with distinct styles and labels. ax.plot(a, a * a, 'c+-', label='Series One') ax.plot(a / 2, a * (a + 0.5), 'gd--', label='Series Two') # Adding legends to distinguish between series ax.legend(loc='best') plt.title('Combined Plots Within Same Area') plt.xlabel('X Axis Label') plt.ylabel('Y Axis Label') plt.grid(True) plt.show() ``` 当涉及到更复杂的布局需求时,比如调整间距、定位图例或是定制化样式等方面的工作,可以根据具体的要求进一步修改上述基础框架下的细节配置[^3]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值