Matlab——plot函数

本文深入探讨了MATLAB中plot函数的基本语法、功能介绍,并通过两个实例详细展示了如何利用plot函数绘制线性二维图,以及如何在多条线段间进行颜色区分。

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plot函数——基本平面图形函数

【语法说明】

plot(X,Y):当X,Y均为实数向量,且为同维向量,X=[x(i)],Y=[y(i)]时,则plot(X,Y)先描出点(x(i),y(i)),然后用直线依次相连;若X,Y为复数向量,则不考虑虚数部分。

plot(Y):若Y为实数向量,Y的维数为n,则plot(Y)等价于plot(X,Y),其中x=1:n;若Y为实数矩阵,则把Y按列的方向分解成几个列向量,而y的行数为n,则plot(Y)等价于plot(X,Y)其中x=[1;2;…;n]。

plot(X1,Y1,X2,Y2,…):Xi与Yi成对出现,plot(X1,Y1,X2,Y2,…)将分别按顺序取两数据Xi与Yi进行画图。若其中仅仅有Xi或Yi是矩阵,其余的为向量,向量维数与矩阵的维数匹配,则按匹配的方向来分解矩阵,再分别将配对的向量画出。


【功能介绍】

绘制线性二维图。在线条多于一条时,若用户没有指定使用颜色,则plot循环使用由当前坐标轴颜色顺序属性定义的颜色,以区别不同的线条。


【实例1】

x=0:pi/100:2*pi;
y=sin(x);
plot(x,y)

结果得到的是正弦函数曲线,如图所示。



【实例2】

x=0:pi/100:2*pi;
y1=sin(x);
y2=cos(x);
plot(x,y1,x,y2)

得到的结果如果所示。


### MATLAB 中 `plot` 函数的使用说明 #### 1. 基本概念 MATLAB 提供了多种绘图工具,用于数据可视化。其中,`plot` 是最常用的一个函数,主要用于绘制二维曲线图形。它可以接受一组或多组输入数据,并根据这些数据生成相应的图像。 基本语法如下: ```matlab plot(x, y, s) ``` 这里,`x` 和 `y` 分别表示横纵坐标的数值向量,而 `s` 是一个字符串参数,用来指定线条的颜色、样式以及标记形状[^1]。 --- #### 2. 示例分析 ##### (1) 绘制简单曲线 下面是一个绘制正弦波的例子: ```matlab x = 0:0.1:2*pi; y = sin(x); plot(x, y); title('Sine Wave'); xlabel('X'); ylabel('Y'); ``` 这段代码首先定义了变量 `x` 的范围是从 0 到 \(2\pi\) ,步长为 0.1;接着计算对应于每个 `x` 值的正弦值存入数组 `y` 。调用 `plot` 将其画出来之后,再分别用 `title`, `xlabel`, 和 `ylabel` 来标注图表标题及其两个坐标轴的名字[^2]。 ##### (2) 多条曲线的同时展示 如果希望在同一张图里比较不同类型的曲线,则可以这样做: ```matlab x = 0:0.1:2*pi; y1 = sin(x); y2 = cos(x); figure(); % 创建新图形窗口 hold on; plot(x, y1, 'r--', 'LineWidth', 2); % 红色虚线代表 sine 曲线 plot(x, y2, 'b:', 'LineWidth', 2); % 蓝色点划线代表 cosine 曲线 legend('sin(x)', 'cos(x)'); grid on; % 显示网格辅助观察趋势变化情况 ``` 此部分演示如何在一个坐标系下叠加两幅独立的数据序列图象——即同时呈现正切与余切关系的变化规律。通过设置特定属性(比如颜色模式 `'r--'` 或者宽度控制 `'LineWidth'`),可以让每种图案更加直观易懂[^2]。 ##### (3) 加强视觉效果—带标记点的路径描绘 有时候为了突出某些关键位置或者节点信息,在连线之间增加额外的小图标会很有帮助。例如: ```matlab x = 0:0.5:2*pi; y = sin(x); figure(); plot(x, y, '-bo', ... 'LineWidth', 2,... 'MarkerEdgeColor','k',... 'MarkerFaceColor',[.49 .63 .8],... 'MarkerSize',10); title('Sine Curve With Markers'); xlabel('Angle (\theta)'); ylabel('Amplitude'); ``` 在这个实例中,除了常规配置外还特别指定了几个关于标志物外观方面的细节选项:边框采用黑色轮廓 (`'MarkerEdgeColor','k'`) 并填充浅蓝绿色阴影作为内部区域(`'MarkerFaceColor',[.49 .63 .8]`) 同时增大尺寸至适合阅读大小(`'MarkerSize',10`). 结果就是既保留整体流畅轨迹又清晰可见各个定点特征[^2]. --- #### 3. 高级特性 - **多子图布局**: 如果想把多个小型单独视图组合成一张综合性报告页面的话,可考虑运用 subplot 功能实现分格摆放。 - **交互操作支持**: 对生成后的静态图片进一步编辑修改甚至导出保存等功能均被良好集成到了 GUI 界面当中方便快捷完成任务需求. ---
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