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  • MATLAB中自带的cftool拟合工具箱不能将多条曲线同时画在同一副图中,而常规的plot()函数又不能拟合平滑直线,接下来总结一种可以利用cftool导出代码,在一张图中拟合多条平滑曲线。 首先输入所要拟合的数据,如x,...

    MATLAB中自带的cftool拟合工具箱不能将多条曲线同时画在同一副图中,而常规的plot()函数又不能拟合平滑直线,接下来总结一种可以利用cftool导出的代码,在一张图中拟合多条平滑曲线。

    首先输入所要拟合的数据,如x, y, x1, y1, x2, y2等等。

    之后打开cftool工具箱,使用数据拟合曲线,在拟合方式一栏选择Smoothing Spline。可以得到图像。

    之后在文件菜单栏中点击Generate Code,之后将在工作空间里看到导出的m文件。

    function [fitresult, gof] = createFit(x, y)
    %CREATEFIT(X,Y)
    %  Create a fit.
    %
    %  Data for 'untitled fit 1' fit:
    %      X Input : x
    %      Y Output: y
    %  Output:
    %      fitresult : a fit object representing the fit.
    %      gof : structure with goodness-of fit info.
    %
    %  另请参阅 FIT, CFIT, SFIT.
    
    %  由 MATLAB 于 22-Dec-2015 00:27:49 自动生成
    
    
    %% Fit: 'untitled fit 1'.
    [xData, yData] = prepareCurveData( x, y );
    
    % Set up fittype and options.
    ft = fittype( 'smoothingspline' );
    
    % Fit model to data.
    [fitresult, gof] = fit( xData, yData, ft );
    
    % Plot fit with data.
    figure( 'Name', 'untitled fit 1' );
    h = plot( fitresult, xData, yData );
    legend( h, 'y vs. x', 'untitled fit 1', 'Location', 'NorthEast' );
    % Label axes
    xlabel( 'x' );
    ylabel( 'y' );
    grid on
    

    也就是说,其实也可以通过编写函数来实现拟合平滑曲线,但是由cftool工具箱导出的代码可以减少自己的工作量,减少由于MATLAB语言不熟练导致效率低下的工作。

    之后在这个m文件的适当位置加入拟合多条曲线的代码,就可以实现与cftool拟合平滑曲线效果相同的多条曲线了。

    以下是我修改的代码,注意注释。


    function [fitresult, gof] = e1(x, y, x1, y1, x2, y2)     %将需要绘制图像的数据加入参数中
    %CREATEFIT(X,Y)
    %  Create a fit.
    %
    %  Data for 'untitled fit 1' fit:
    %      X Input : x
    %      Y Output: y
    %  Output:
    %      fitresult : a fit object representing the fit.
    %      gof : structure with goodness-of fit info.
    %
    %  另请参阅 FIT, CFIT, SFIT.
    
    %  由 MATLAB 于 21-Dec-2015 23:23:33 自动生成
    
    
    %% Fit: 'untitled fit 1'.
    [xData, yData] = prepareCurveData( x, y );
    [xData1, yData1] = prepareCurveData( x1, y1 );<span style="white-space:pre">	</span>%第二条曲线需要的代码,注意改变参数
    [xData2, yData2] = prepareCurveData( x2, y2 );<span style="white-space:pre">	</span>%第三条曲线需要的代码,注意改变参数
    
    % Set up fittype and options.
    ft = fittype( 'smoothingspline' );<span style="white-space:pre">		</span>%顾名思义,将拟合方式设置为光滑曲线
    
    % Fit model to data.
    [fitresult, gof] = fit( xData, yData, ft );
    [fitresult1, gof1] = fit( xData1, yData1, ft );<span style="white-space:pre">	</span>%第二条曲线需要的代码,注意改变参数
    [fitresult2, gof2] = fit( xData2, yData2, ft );<span style="white-space:pre">	</span>%第三条曲线需要的代码,注意改变参数
    
    % Plot fit with data.
    figure( 'Name', 'fit 1' );
    h = plot( fitresult, xData, yData );
    hold on;<span style="white-space:pre">					</span>%加入hold on 可以使之后的曲线画在同一张图中
    h1 = plot( fitresult1, xData1, yData1, 'o'  );<span style="white-space:pre">	</span>%绘制第二条曲线,注意参数
    hold on;<span style="white-space:pre">					</span>%作用同上
    h2 = plot( fitresult2, xData2, yData2, 'o'  );<span style="white-space:pre">	</span>%绘制第三条曲线,注意参数
    hold on;
    
    % Label axes
    xlabel( 'x' );
    ylabel( 'y' );
    grid on


    保存之后,在命令行窗口中运行该m函数文件,即可得到在一张图中同时拟合三条光滑曲线。






    同理,其他拟合方式也可以使用相同的方式达到多条曲线同时拟合的图像。



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  • 很是讨厌MATLAB输出图像时自带的白边,尤其是当导出.eps格式时,很难通过编辑图片来去掉白边。网上有很多代码但是没有注释,有很多坑要填。这里提供一个去除白边的代码,自己在别人的基础上修改了而且加了注释。...

    很是讨厌MATLAB输出图像时自带的白边,尤其是当导出.eps格式时,很难通过编辑图片来去掉白边。网上有很多代码但是没有注释,有很多坑要填。这里提供一个去除白边的代码,自己在别人的基础上修改了而且加了注释。

    MATLAB 坐标图

    XLabel -- 标签

    Title -- 标题

    XTick -- 刻度线

    XTickLable -- 刻度标签

    下图显示了一个二维视图,其中 OuterPosition 值定义红色区域、Position 值定义蓝色区域,TightInset 值定义的品红色区域到蓝色之间的阴影区域。

    7cf8181dcfce618550e3353611677a2f.png

    OuterPosition和Position是一个四元素的向量:[left bottom width height],均为0-1的小数,且均相对于整个绘图区域来说的,即figure的大小。

    这四个值的作用:left和bottom确定左下角的坐标,即[0.25 0.25]表示左下角在1/4处,width和height确定区域所占的高度和宽度,[0.5 0.5]表示区域的高度和宽度为整个绘图区域的一半。[0.25 0.25 0.5 0.5]表示将区域的长和宽设为整个绘图区域的一半并放在正中间(自己计算一下位置就知道)。

    TightInset是也是一个四元素的向量,但是有些区别:[left bottom right top],其代表的是左下右上四个方向上的Position的margin,也就是Lable和Title所在区域(即阴影区域),其值也是0-1的小数,且均相对于整个绘图区域来说的。TightInest是只读属性,故只能通过设置Position来改变图像区域大小。

    去白边代码

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    % fn -- 图像,可通过“f=figure;”获得

    % fan -- 图像坐标,可通过“fa=gca”获得

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    f=[f1 f2 f3 f4]; % 四个不同图像

    axs = [fa1,fa2,fa3,fa4]; % 四个不同图像的坐标对象

    for i=1:4

    % 图像保存去掉白边代码

    ax = axs(i); % 获取一个坐标对象

    set(ax,'LineWidth',1.5); % 设置坐标线宽

    % set(ax, 'FontWeight','bold');

    figure_FontSize=12; % 设置一个字号变量,方便统一更改

    set(get(ax,'XLabel'),'FontSize',figure_FontSize); % 设置标签字号

    set(get(ax,'YLabel'),'FontSize',figure_FontSize);

    % 通过findobj更改对象的属性

    set(findobj(get(ax,'Children'),'LineWidth',0.5),'LineWidth',1.5);

    set(findobj('FontSize',10),'FontSize',figure_FontSize);

    grid(ax,'on'); % 网格开

    set(ax,'GridLineStyle',':','GridColor','k','GridAlpha',0.3); % 网格样式

    % 删除白边的主体代码

    % 注意在删除白边之后不可以再调整字号等属性,否则会将图像上的边缘上的内容剪裁掉

    outerpos = ax.OuterPosition; % 获取外部框位置

    ti = ax.TightInset; % 获取内容框位置

    left = outerpos(1) + ti(1); % 把Position的left值设为左边margin的值

    bottom = outerpos(2) + ti(2); % 把Position的bottom值设为右边margin的值

    ax_width = outerpos(3) - ti(1) - ti(3); % 设置对应的宽度

    ax_height = outerpos(4) - ti(2) - ti(4); % 设置对应的高度

    ax.Position = [left bottom ax_width-0.01 ax_height-0.01]; % 可以微调一下,以保证边缘没有被剪裁掉。

    fig = f(i);

    fig.PaperPositionMode = 'auto';

    fig_pos = fig.PaperPosition;

    fig.PaperSize = [fig_pos(3)+1 fig_pos(4)+1];

    end

    % 保存图像为eps格式,psc2表示支持彩色

    saveas(f1,'plot_img/example1.eps','psc2');

    saveas(f2,'plot_img/example2.eps','psc2');

    saveas(f3,'plot_img/example3.eps','psc2');

    saveas(f4,'plot_img/example4.eps','psc2');

    另外,如果保存的eps文件出现放大后模糊的问题,原因可能有两个:

    图像中存在透明性质的点:取消透明即可

    渲染方式为opengl:set(gcf, 'Renderer', 'Painters');更改渲染方式。

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  • 然而,当我们辛辛苦苦地敲完代码、可视化了数据后却发现,如何将自己在电脑屏幕上所看到的图像原封不动地保存下来,也是个很大的问题。有锯齿、线条变形、尺寸错误……虽然在近几年新版本的Matlab中已经有所改善,但...

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    Matlab是我们进行数据分析与成图时所常用的软件。

    然而,当我们辛辛苦苦地敲完代码、可视化了数据后却发现,如何将自己在电脑屏幕上所看到的图像原封不动地保存下来,也是个很大的问题

    有锯齿、线条变形、尺寸错误……

    虽然在近几年新版本的Matlab中已经有所改善,但其实还是或多或少的存在一些问题。

    而且,考虑到很多人还是比较习惯用低版本的Matlab,所以这里再给大家介绍一个出图插件——export_fig[1],可以完美解决锯齿、变形问题。

    export_fig是由Yair Altman提供的一款用于将图形从Matlab导出为标准图像和文档格式的工具箱。

    A toolbox for exporting figures from MATLABto standard image and document formats nicely.
    a1348f6ff5fd6de47f3e85b12c6f555e.png

    1. 安装

    c9762e7c092db8ace190982266e2dd50.png

    下载export_fig文件包后,将其放在Matlab安装路径的toolbox文件夹中,比如我的是 ‘D:\Program Files\MATLAB\R2017b\toolbox’。

    然后打开Matlab,点击‘Set Path’->‘Add with Subfolders...’,在弹出的对话框中,到toolbox文件夹选择‘export_fig’文件夹后,点击‘Save’完成。

    354ca9326fabe97691d7e386d39dc8d7.png

    a1348f6ff5fd6de47f3e85b12c6f555e.png

    2. 使用方法

    c9762e7c092db8ace190982266e2dd50.png

    export_fig的使用方法非常简单。

    作图完成后,

    ee3a42f122d83188bb7ada4b9b8b8d1c.png

    在命令窗口(或者直接在脚本文件运行)键入:

    export_fig test.tif -r300

    执行后,在当前文件夹中,会生成一个分辨率为300dpi、名为‘test’的‘tif’文件:

    7eb0943d7a469a71583fc4ec157ba4ed.png

    比较后可以发现,用export_fig导出的图像与在Figure窗口中看到的基本一致,唯一的不同在于,export_fig导出的图像没有白边(为了方便观察这里背景颜色设为灰色),而白边问题其实也是困扰着很多同学的问题,在我之前的文章中(Matlab论文插图去白边的5种方法)有讲过。

    当然,如果你就是想要有白边,那可以:

    export_fig test.tif -r300nocrop

    e0f72891620dc3dfaa9a9b4f3787a7b9.png

    假如你想保存到指定的地方,只需在文件名前添加路径即可。比如我想保存到D盘中,只需键入:

    export_fig D:\test.tif -r300

    对于虚线、点线变密问题,只需在之前的代码中再加一条:

    export_fig D:\test.tif -r300painters

    由于我这里的版本基本没有这一问题,所以就不演示效果了。

    除了上面讲到的常用命令,export_fig其实还有很多强大的功能,比如裁剪、调节透明度等。

    想要学习更多的朋友可以看它的说明 ‘README.md’。

    [1] export_fig. https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/23629-export_fig

    下载方式

    公众号后台回复关键字“导出”获取~


    推荐阅读

    •  Python_Matplotlib用户必备的画图速查表•  Matlab配色方案补充包——Matplotlib 3.3•  Matlab论文插图去白边的5种方法文献翻译软件,用这一款就足够了!如何用Matlab在论文中画出漂亮的插图


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  • 然而,当我们辛辛苦苦地敲完代码、可视化了数据后却发现,如何将自己在电脑屏幕上所看到的图像原封不动地保存下来,也是个很大的问题。有锯齿、线条变形、尺寸错误……虽然在近几年新版本的Matlab中已经有所改善,但...

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    Matlab是我们进行数据分析与成图时所常用的软件。

    然而,当我们辛辛苦苦地敲完代码、可视化了数据后却发现,如何将自己在电脑屏幕上所看到的图像原封不动地保存下来,也是个很大的问题

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    虽然在近几年新版本的Matlab中已经有所改善,但其实还是或多或少的存在一些问题。

    而且,考虑到很多人还是比较习惯用低版本的Matlab,所以这里再给大家介绍一个出图插件——export_fig[1],可以完美解决锯齿、变形问题。

    export_fig是由Yair Altman提供的一款用于将图形从Matlab导出为标准图像和文档格式的工具箱。

    A toolbox for exporting figures from MATLABto standard image and document formats nicely.
    d3e2ece0df1a11ec92114019200f5ef7.png

    1. 安装

    2c0379999d6e236075b5e9b168c62820.png

    下载export_fig文件包后,将其放在Matlab安装路径的toolbox文件夹中,比如我的是 ‘D:\Program Files\MATLAB\R2017b\toolbox’。

    然后打开Matlab,点击‘Set Path’->‘Add with Subfolders...’,在弹出的对话框中,到toolbox文件夹选择‘export_fig’文件夹后,点击‘Save’完成。

    6396163e18f9cfb648766ee0eba62ece.png

    d3e2ece0df1a11ec92114019200f5ef7.png

    2. 使用方法

    2c0379999d6e236075b5e9b168c62820.png

    export_fig的使用方法非常简单。

    作图完成后,

    293ce6f3fa0b0dae2f43713bbd14f2ed.png

    在命令窗口(或者直接在脚本文件运行)键入:

    export_fig test.tif -r300

    执行后,在当前文件夹中,会生成一个分辨率为300dpi、名为‘test’的‘tif’文件:

    d9ede369bf673879bc0a48cee44b0205.png

    比较后可以发现,用export_fig导出的图像与在Figure窗口中看到的基本一致,唯一的不同在于,export_fig导出的图像没有白边(为了方便观察这里背景颜色设为灰色),而白边问题其实也是困扰着很多同学的问题,在我之前的文章中(Matlab论文插图去白边的5种方法)有讲过。

    当然,如果你就是想要有白边,那可以:

    export_fig test.tif -r300nocrop

    e84b3f34ee252e244e4d91d56614a8a6.png

    假如你想保存到指定的地方,只需在文件名前添加路径即可。比如我想保存到D盘中,只需键入:

    export_fig D:\test.tif -r300

    对于虚线、点线变密问题,只需在之前的代码中再加一条:

    export_fig D:\test.tif -r300painters

    由于我这里的版本基本没有这一问题,所以就不演示效果了。

    除了上面讲到的常用命令,export_fig其实还有很多强大的功能,比如裁剪、调节透明度等。

    想要学习更多的朋友可以看它的说明 ‘README.md’。

    [1] export_fig. https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/23629-export_fig

    下载方式

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