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matlab中二维线画图函数。 展开全文
matlab中二维线画图函数。
信息
类    型
二维线画图函数
基本调用格式
plot(y)等
外文名
plot
属    于
matlab
plot语法
plot函数的基本调用格式为:1、plot(y)当y为向量时,是以y的分量为纵坐标,以元素序号为横坐标,用直线依次连接数据点,绘制曲线。若y为实矩阵,则按列绘制每列对应的曲线。2、plot(x,y)若y和x为同维向量,则以x为横坐标,y为纵坐标绘制连线图。若x是向量,y是行数或列数与x长度相等的矩阵,则绘制多条不同色彩的连线图,x被作为这些曲线的共同横坐标。若x和y为同型矩阵,则以x,y对应元素分别绘制曲线,曲线条数等于矩阵列数。3、plot(x1,y1,x2,y2,……)在此格式中,每对x,y必须符合plot(x,y)中的要求,不同对之间没有影响,命令将对每一对x,y绘制曲线。以上三种格式中的x,y都可以是表达式。plot是绘制一维曲线的基本函数,但在使用此函数之前,须先定义曲线上每一点的x以及y坐标。
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  • plot

    2018-10-27 23:01:37
    plot用于matlab二维绘图: 句法: 1.plot(X,Y) 在Y中创建数据的二维线图,而在X中创建相应的值。 2.plot(X,Y,LineSpec) 设置线条样式、标记符号和颜色。 3.plot(X1,Y1,...,Xn,Yn)对所有线使用相同的轴绘制多个x,Y对...

    plot用于matlab二维绘图:

    句法:
    1.plot(X,Y) 在Y中创建数据的二维线图,而在X中创建相应的值。
    2.plot(X,Y,LineSpec) 设置线条样式、标记符号和颜色。
    3.plot(X1,Y1,...,Xn,Yn)对所有线使用相同的轴绘制多个x,Y对。
    4.plot(X1,Y1,LineSpec1,...,Xn,Yn,LineSpecn) 设置每一行的线条样式、标记类型和颜色。你可以把X,Y,L:tneSpec三重态和x,v对混合在一起
    5.plot(Y) 创建Y中数据的二维线图与每个值的索引。 6.plot(Y,LineSpec)

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  • plot 教程plot 教程plot 教程plot 教程plot 教程plot 教程plot 教程plot 教程plot 教程
  • matplotlib.pyplot.plot()参数详解

    万次阅读 多人点赞 2018-04-03 12:17:43
    在交互环境中查看帮助文档: import matplotlib.pyplot as ...help(plt.plot) 以下是对帮助文档重要部分的翻译: plot函数的一般的调用形式: #单条线: plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs) #多条线一...

    https://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html

    在交互环境中查看帮助文档:

    import matplotlib.pyplot as plt
    help(plt.plot)

    以下是对帮助文档重要部分的翻译:

    plot函数的一般的调用形式:

    #单条线:
    plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs)
    #多条线一起画
    plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)

    可选参数[fmt] 是一个字符串来定义图的基本属性如:颜色(color),点型(marker),线型(linestyle)

    具体形式  fmt = '[color][marker][line]'

    fmt接收的是每个属性的单个字母缩写,例如

    plot(x, y, 'bo-')  # 蓝色圆点实线

    若属性用的是全名则不能用*fmt*参数来组合赋值,应该用关键字参数对单个属性赋值如:

    plot(x,y2,color='green', marker='o', linestyle='dashed', linewidth=1, markersize=6)

    plot(x,y3,color='#900302',marker='+',linestyle='-')

    常见的颜色参数:**Colors**

    
     

    也可以对关键字参数color赋十六进制的RGB字符串如 color='#900302'

        =============    ===============================
        character        color
        =============    ===============================
        ``'b'``          blue 蓝
        ``'g'``          green 绿
        ``'r'``          red 红
        ``'c'``          cyan 蓝绿
        ``'m'``          magenta 洋红
        ``'y'``          yellow 黄
        ``'k'``          black 黑
        ``'w'``          white 白
        =============    ===============================
     点型参数**Markers**,如:marker='+' 这个只有简写,英文描述不被识别
    =============    ===============================
        character        description
        =============    ===============================
        ``'.'``          point marker
        ``','``          pixel marker
        ``'o'``          circle marker
        ``'v'``          triangle_down marker
        ``'^'``          triangle_up marker
        ``'<'``          triangle_left marker
        ``'>'``          triangle_right marker
        ``'1'``          tri_down marker
        ``'2'``          tri_up marker
        ``'3'``          tri_left marker
        ``'4'``          tri_right marker
        ``'s'``          square marker
        ``'p'``          pentagon marker
        ``'*'``          star marker
        ``'h'``          hexagon1 marker
        ``'H'``          hexagon2 marker
        ``'+'``          plus marker
        ``'x'``          x marker
        ``'D'``          diamond marker
        ``'d'``          thin_diamond marker
        ``'|'``          vline marker
        ``'_'``          hline marker
        =============    ===============================

    线型参数**Line Styles**,linestyle='-'

        =============    ===============================
        character        description
        =============    ===============================
        ``'-'``          solid line style 实线
        ``'--'``         dashed line style 虚线
        ``'-.'``         dash-dot line style 点画线
        ``':'``          dotted line style 点线
        =============    ===============================

    样例1

    函数原型:matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs)
    >>> plot('xlabel', 'ylabel', data=obj)
    解释:All indexable objects are supported. This could e.g. be a dict, a pandas.DataFame or a structured numpy array.
    data 参数接受一个对象数据类型,所有可被索引的对象都支持,如 dict 等
    import matplotlib.pyplot as plt  
    import numpy as np
    '''read file 
    fin=open("para.txt")
    a=[]
    for i in fin:
      a.append(float(i.strip()))
    a=np.array(a)
    a=a.reshape(9,3)
    '''
    a=np.random.random((9,3))*2 #随机生成y
     
    y1=a[0:,0]
    y2=a[0:,1]
    y3=a[0:,2]
     
    x=np.arange(1,10)
     
    ax = plt.subplot(111)
    width=10
    hight=3
    ax.arrow(0,0,0,hight,width=0.01,head_width=0.1, head_length=0.3,length_includes_head=True,fc='k',ec='k')
    ax.arrow(0,0,width,0,width=0.01,head_width=0.1, head_length=0.3,length_includes_head=True,fc='k',ec='k')
     
    ax.axes.set_xlim(-0.5,width+0.2)
    ax.axes.set_ylim(-0.5,hight+0.2)
    
    plotdict = { 'dx': x, 'dy': y1 }
    ax.plot('dx','dy','bD-',data=plotdict)
    
    ax.plot(x,y2,'r^-')
    ax.plot(x,y3,color='#900302',marker='*',linestyle='-')
    
    plt.show()

    样例2,

    import matplotlib.pyplot as plt  
    import numpy as np  
      
    x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.02)  
    y = np.sin(x)  
    y1 = np.sin(2*x)  
    y2 = np.sin(3*x)  
    ym1 = np.ma.masked_where(y1 > 0.5, y1)  
    ym2 = np.ma.masked_where(y2 < -0.5, y2)  
      
    lines = plt.plot(x, y, x, ym1, x, ym2, 'o')  
    #设置线的属性
    plt.setp(lines[0], linewidth=1)  
    plt.setp(lines[1], linewidth=2)  
    plt.setp(lines[2], linestyle='-',marker='^',markersize=4)  
    #线的标签
    plt.legend(('No mask', 'Masked if > 0.5', 'Masked if < -0.5'), loc='upper right')  
    plt.title('Masked line demo')  
    plt.show()  

    例3 :圆

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    theta = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01)
    xx = [1,2,3,10,15,8]
    yy = [1,-1,0,0,7,0]
    rr = [7,7,3,6,9,9]
    
    fig = plt.figure()
    axes = flg.add_subplot(111)
    
    i = 0
    while i < len(xx):
        x = xx[i] + rr[i] *np.cos(theta)
        x = xx[i] + rr[i] *np.cos(theta)
        axes.plot(x,y)
        axes.plot(xx[i], yy[i], color='#900302', marker='*')
         i = i+1
    width = 20
    hight = 20
    axes.arrow(0,0,0,hight,width=0.01,head_width=0.1,head_length=0.3,fc='k',ec='k')
    axes.arrow(0,0,width,0,width=0.01,head_width=0.1,head_length=0.3,fc='k',ec='k')
    plt.show()

     

     

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  • matlab plot函数详解

    万次阅读 多人点赞 2018-04-28 17:04:08
    在matlab中,plot函数用来绘制二维图像。1.plot默认格式 plot(x,y)这种格式中,若x,y是向量,则它们必须具有相同的长度。函数将以x为横轴,绘制y。 若x,y都是矩阵,则它们必须具有相同的尺寸,plot函数将针对x的各...

      在matlab中,plot函数用来绘制二维图像。

    1.plot默认格式

      plot(x,y)这种格式中,若x,y是向量,则它们必须具有相同的长度。函数将以x为横轴,绘制y。

                                       若x,y都是矩阵,则它们必须具有相同的尺寸,plot函数将针对x的各列绘制y的每列。更确切的说,将x和y的对应的各列取出来,绘制曲线。比如x和y分别为n*n的矩阵,则plot函数将x的第1列和y的第1列对应取出来,绘制一条曲线,然后将x的第二列与y的第二列对应起来,绘制一条曲线,如此下去直到第n条匹配绘制完成。

                                        若x和y之一为向量,另一个为矩阵,则矩阵必须有一维与向量的长度相等。如果矩阵的行数等于向量的长度,则针对向量绘制矩阵的每列;如果矩阵的列数等于向量长度,则针对向量绘制矩阵的每行;若矩阵为方阵,则针对向量绘制矩阵的每列。

                                          若x和y之一为标量,另一个为标量或者向量,则绘制离散的点;然而想要看到绘制的点,用户必须指定表示点位的记号。

    2.plot属性应用

      带属性的格式中。增加了线属性的设置,这些属性包括线型设置,绘制线条时是否使用标记符号以及使用什么样的标记符号,线条的颜色、粗细等等。

      在plot函数中,无论是线型、标记符号还是颜色,具体制定时,都是以字符串的形式出现。字符串中的颜色可以以任何顺序出现,用户也可以省略其中的一个或多个选项。如果用户省略了线条样式,但制定了标记字符,则plot函数只显示标记符,但不会显示线条。

      plot函数在绘制线条时,线条属性主要包括三个方面,一是线型的使用。

    符号含义符号含义符号含义符号含义
    -细实线虚点线-.点画线--虚画线

      二是颜色的使用,其中最常用的颜色如下所示,更多的颜色可以采用RGB来表示。

    点线颜色允许的设置值
    符号含义符号含义符号含义符号含义
    rbyw
    g绿ckm品红
      三是标志符的应用,它可以更有效的显示出数据点的位置。
    标识符符号与含义
    符号含义符号含义符号含义符号含义
    .实心点<朝左三角d菱形p五角星
    +十字号>朝右三角h六角星s方块
    *星号v朝下三角o空心圆圈x叉字符
    ^朝上三角      

      matlab对plot函数中线条属性的修改,提供了属性名称和属性值的设置方法。

    线条属性名称和设置值
    属性名称含义属性值备注
    Color设置线条或点的颜色[r,g,b],各颜色强度介于0~1
    • 常用颜色可使用色彩符号进行设置
    • 使用RGB颜色数据也可
    • 默认蓝色
    LineStyle线型细实线、虚点线、点画线、虚画线
    • 通过线型符号设置
    • 默认细实线
    LineWidth线条宽度/粗细正实数
    • 正版出版物使用1.4为宜
    • 默认为0.5
    Marker数据点标识符菱形、空心圆圈等13种
    • 通过标识符符号设置
    MarkerSize标识符大小正实数
    • 默认值为6.0
    MarkerEdgeColor标识符边界色彩[r,g,b],各颜色强度介于0~1 
    MarkerFaceColor标识符内部填充色彩[r,g,b],各颜色强度介于0~1 
    3.其他几种格式

    • plot(x1,y1,...,xn,yn)

           在这种格式中,将使用相同的坐标轴绘制多条曲线。

    • plot(x1,y1,linespec1,...,xn,yn,linespecn)
           这种格式允许用户对每条线进行属性设置
    • plot(y)
           这种格式中,只有数据y,plot将绘制二维的线条。具体来讲,针对y的每个数据,以数据的索引当做x与其值配对绘制曲线。如果y是向量,那么x轴的尺度范围从1到y的长度。如果y是矩阵,则绘制y的每列,列中数据对应的x,则取各值对应的行号。若y是复数,则复数的实部设定为x,虚部设定为y。
    • ploy(y,linespec)
           统一设定各线条的属性。
    • plot(ax,______)
           这种格式不是在当前的轴框绘图,而是在由句柄ax指定的轴框内绘图,这种格式允许用户对特定绘图对象进行属性设置。
    • h=plot(______)
          这种格式返回由图中各线条的句柄构成的列向量h,即h中的每个元素就是图中一条线的句柄,当绘制多条线时,用户可通过某条线的句柄对该线进行特定的修改。



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  • R语言作图——density plot(密度图)

    万次阅读 多人点赞 2018-10-09 13:22:57
    上次分享了小提琴曲线(violin plot)的作图方法,今天小仙同学给大家介绍一下如何用R画出漂亮的密度图(density plot)。 Step1. 绘图数据的准备 首先还是要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式excel中保存成...

    原创 黄小仙

    上次分享了小提琴曲线(violin plot)的作图方法,今天小仙同学给大家介绍一下如何用R画出漂亮的密度图(density plot)

    Step1. 绘图数据的准备
    首先还是要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式,把excel保存成csv格式
    数据的格式如下图:一列表示一种变量,第一行是列名
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    Step2. 绘图数据的读取
    data<-read.csv(“your file path”, header = T)
    #注释:header=T表示数据中的第一行是列名,如果没有列名就用 header=F

    Step3.绘图所需package的安装、调用
    install.package(“ggplot2”)
    #注释:ggplot2是目前公认绘图很强的一个安装包,如果已经安装,这句就不需要啦
    library(ggplot2)
    #注释:package使用之前需要调用(每次用前都要调用哦)

    Step4绘图
    p<-ggplot(data, aes(x = weight))
    #注释:x轴表示weight,y轴表示频率就不需要指定啦
    p + geom_density(color = “black”, fill = “gray”)
    #注释:color是线条的颜色参数,fill表示填充颜色
    在这里插入图片描述
    Step5.美化
    p + geom_density(aes(color = sex))
    #注释:按照性别不同组改变线条颜色
    在这里插入图片描述
    p + geom_density(aes(fill = sex), alpha=0.4)
    #注释:按照性别不同组改变填充颜色,alpha表示调整透明度
    在这里插入图片描述

    到这里你已经可以画出比较高B格的density plot了,不过有些同学可能有
    特殊的要求,比如把两组的平均值画出来,那本小仙再小秀一下?
    平均值数据格式

    1.准备平均值数据并读取
    mean<-read.csv(“your file path”)
    2.画图
    p+ geom_density(aes(color = sex), alpha=0.4)+
    geom_vline(data = mean, aes(xintercept = mean, color=sex),linetype=“dashed”)
    #注释:前面是和之前一样作图语句,在后面直接加上这一句就好啦,xintercept表示x轴截断线,dashed表示是虚线
    在这里插入图片描述
    好啦,今天的分享就到这里了,希望可以帮助到大家。有什么新的作图要求,可以留言给我哦!

    导出高清图的方法在这里:
    R语言作图技巧——导出高清图
    R语言作图系列还有:
    R语言作图——Histogram
    R语言作图——Violin plot
    R语言作图——Facet violin plot
    R语言作图——Line plot
    R语言作图——Density plot
    R语言作图——Bubble matrix
    R语言作图——Radar chart
    R语言作图——Pie chart

    (公众号:生信了)
    在这里插入图片描述

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    万次阅读 多人点赞 2019-08-22 21:14:47
    plot 函数的语法plot([x], y, [fmt], **kwargs)3. 一张图画好几条线 1. 加载宏包 使用 matplotlib 包画图时,我们一般加载里面的 pyplot,并命名为 plt,然后使用 plot 函数画图。 # 导入 matplotlib 中的 plot, ...
  • Matlab图形窗口大小的控制,plot窗口大小,figure大小,axis设置,实用 转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_48c735630101iadu.html Matlab中保存图像时,图形窗口大小的控制zz 首先要了解的是Matlab是面向...
  • plot参数详解

    千次阅读 2019-03-09 15:36:23
    封装matplotlib的plot函数 pandas.plot DataFrame.plot(x=None, y=None, kind=‘line’, ax=None, subplots=False, sharex=None, sharey=False, layout=None, figsize=None, use_index=True, tit...
  • 使用该类的plot函数,如果只给该函数一个列表值,则列表值即为y值,横坐标值默认为列表值的索引值;如果给该属性两个具有相同长度的列表值,则前一个列表值为y值,后一个列表值为对应的x值。使用类的函数ylabel可以...
  • Box Plot

    千次阅读 2015-08-03 07:35:19
    一个典型的Box Plot是基于以下五个值计算而来的a. 一组样本的最小值b. 一组样本的最大值c. 一组样本的中值d. 下四分位数(Lower Quartile / Q1)e. 上四分位数(Upper Quartile / Q3)根据这五个值构建出来基本的Box...
  • Matlab的中Plot函数的基本用法(详解)

    万次阅读 多人点赞 2019-05-14 15:23:02
    本文接下来要讲解一下Matlab中最基本的Plot的用法 Plot的定义和用法 此 MATLAB 函数 创建 Y 中数据对 X 中对应值的二维线图。 如果 X 和 Y 都是向量,则它们的长度必须相同。plot 函数绘制 Y 对 X 的图。 如果 X ...

空空如也

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