目录
 
一些常用的MATLAB绘图方法
二维图像绘制
plot和fplot
对数坐标图
极坐标图
条形图
直方图
面积图
散点图
矢量图
双坐标轴
  
三维作图
三维曲面
热力图
  
图形修饰
基本绘图指令
图形标注
图形窗口处理
色彩处理
  
总结

 
一些常用的MATLAB绘图方法
 
总结一下一些常用的MATLAB的绘图函数和参数设置，增强结果的可视化程度。
 
 
二维图像绘制
 
二维图像是在不同的平面坐标上将数据点连接起来的平面图像。常用的平面坐标有，直角坐标、极坐标、对数坐标等，MATLAB有很多常用的指令来绘制不同的二维图像。
 
plot和fplot
 
MATLAB中最常用的两个二维函数绘制函数plot()和fplot()
 
 
 
plot - 二维线图
 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 和 Y 均为矩阵，则它们的大小必须相同。plot 函数绘制 Y 的列对 X 的列的图。
 如果 X 或 Y中的一个是向量而另一个是矩阵，则矩阵的各维中必须有一维与向量的长度相等.
 如果矩阵的行数等于向量长度，则 plot函数绘制矩阵中的每一列对向量的图。
 如果矩阵的列数等于向量长度，则该函数绘制矩阵中的每一行对向量的图。如果矩阵为方阵，则该函数绘制每一列对向量的图。 如果 X 或Y 之一为标量，而另一个为标量或向量，则 plot 函数会绘制离散点。但是，要查看这些点，您必须指定标记符号，例如 plot(X,Y,‘o’)。
 
 
 
 
fplot - 绘制表达式或函数
 此 MATLAB 函数 在默认区间 [-5 5]（对于 x）绘制由函数 y = f(x) 定义的曲线。
 
 
例：绘制$$y=2x\cdot \sin (x)$$的函数图像，MATLAB程序如下：
 
x=[-5:0.01:5];
y=2*x.*sin(x);
a=plot(x,y)%绘制函数并获得其句柄
 
x=[-5:0.01:5];
y=@(x) 2*x.*sin(x);
fplot(y)
 
结果如下：
 
 
上述只是plot()和fplot() 的简单使用。为使绘制出的图像更具有自明性，我们还需要对图像进行调整。
 
hold on %保持图像
grid on %增加网格
xlabel('x'); %x轴
ylabel('y'); %y轴
title('y=2xsin(x)'); %标题
legend('y=2xsin(x)'); %图例
a.Color='r'; %曲线颜色设置
 
结果如下：
 
 可见图像的自明性有很大提升，此外下表列出了曲线线性、颜色、数据点等参数属性
 
 
对数坐标图
 
semilogx(x1,y1,'参数',x2,y2,'参数'...)
semilogy(x1,y1,'参数,x2,y2','参数'...)
loglog(x1,y1,'参数',x2,y2,'参数'...)
 
semilogx 函数x轴为对数刻度，y轴为线性刻度；semilofy 函数 x轴为线性刻度；loglog函数x轴，y轴均为对数刻度。
 
极坐标图
 
polar(theta,rho,'参数')
 
theta为极角，rho为极径，参数内容与plot相同。
 
条形图
 
bar(y,style)
bar(x,y,style)
 
此 MATLAB 函数 创建一个条形图，y 中的每个元素对应一个条形。如果 y 是 m×n 矩阵，则 bar 创建每组包含 n 个条形的 m 个组。
 style 用于指定分组排列模式，模式有grouped（簇状分组）和stacked（堆积分组）两种。
 例
 
x = [2018,2019,2020];
y = [10,20,30,40,50;10,20,30,40,50;10,20,30,40,50];
subplot(1,2,1);%图形窗口分隔，下文会讲解其使用
bar(x,y,'grouped')
subplot(1,2,2);
bar(x,y,'stacked')
 
结果如下：
 
 
直方图
 
hist(y)
hist(y,x)
 
其中，y是要统计的数据，x用于指定区间的划分方式。若x是标量，则统计区间均分成x个小区间；若x是向量，则向量x中的每一个数指定分组中心值，元素的个数为数据分组数。x缺省时，默认按10个等分区间进行统计。
 
rose(theta[],x)
 
其中，参数theta用于确定每一区间与原点的角度，选项x用于指定区间的划分方式。
 
面积图
 
score = [10,25,3,18,41];
ex = [0,0,0,0,1];%1的位置对应的那块原理圆心
pie(score,ex);
 
结果如下：
 
 
 
 
pie(X,explode,labels)
 此 MATLAB 函数使用 X 中的数据绘制饼图。饼图的每个扇区代表 X 中的一个元素。
 
 
散点图
 
 
 
scatter(x,y,sz,‘filled’)
 此 MATLAB 函数 在向量 x 和 y 指定的位置创建一个包含圆形的散点图。该类型的图形也称为气泡图。
 
 
sz用于指定线性、颜色、数据点标记。‘filled’用于指定数据点填充，若省略则默认是空心点。
 例：画一个爱心，组成爱心的点是五角星
 
t = 0:pi/50:2*pi;
x = 16*sin(t).^3;
y = 13*cos(t)-5*cos(2*t)-2*cos(3*t)-cos(4*t);
scatter(x,y,'rp','filled');
 
结果如下：
 
 
矢量图
 
 
 
quiver - 箭头图或速度图
 quiver(x,y,u,v,LineSpec,‘filled’)
 此 MATLAB 函数 在 x 和 y 中每个对应元素对组所指定的坐标处将向量绘制为箭头。矩阵 x、y、u 和 v必须大小相同并包含对应的位置和速度分量。但是，如下节所述，x 和 y还可以是向量。默认情况下，箭头缩放到刚好不重叠，但您可以根据需要将箭头缩放的长一些或短一些。
 
 
[x,y]为起点坐标，[u,v]为重点坐标。LinSpec设置线性、颜色。
 例：
 
%已知向量A、B，求A+B，并用矢量图表示。
A = [4,5]; B = [-10,0]; C = A+B;
hold on 
quiver(0,0,A(1),A(2),'-b');
quiver(0,0,B(1),B(2),'--black');
quiver(0,0,C(1),C(2),'-.g');
text(A(1),A(2),'A');text(B(1),B(2),'B');text(C(1),C(2),'C');
axis([-12,6,-1,6]);
grid on
 
结果如下：
 
 
双坐标轴
 
 
 
plotyy - 创建具有两个 y 轴的图形
 此 MATLAB 函数 绘制 Y1 对 X1 的图，在左侧显示 y 轴标签，并同时绘制 Y2 对 X2 的图，在右侧显示 y 轴标签。
 plotyy(X1,Y1,X2,Y2,‘function1’,‘function2’)
 
 
例：
 
clear;clc;
x	= 	[0:0.01:20];
y1	=	200*exp(-0.05*x).*sin(x);
y2	=	0.8*exp(-0.5*x).*sin(10*x);
plotyy(x,y1,x,y2);
legend('y1=200*exp(-0.05*x).*sin(x)','y2=0.8*exp(-0.5*x).*sin(10*x)');
 
结果如下：
 
 
 
三维作图
 
 上文讲到了许多常用的二维图像绘制的函数和方法。下面我们将介绍一些常用的MATLAB三维图像绘制函数。
 
 ## plot3和fplot3 >plot3 - 三维点或线图 >plot3(X1,Y1,Z1,LineSpec1,...,Xn,Yn,Zn,LineSpecn) >此 MATLAB 函数 绘制三维空间中的坐标。 要绘制由线段连接的一组坐标，请将 X、Y、Z 指定为相同长度的向量。 要在同一组坐标轴上绘制多组坐标，请将X、Y 或 Z 中的至少一个指定为矩阵，其他指定为向量。 
例：绘制空间螺旋线图像，其参数方程为
 $$x=\sin (t)+t\cos (t);y=\cos (t)-t\sin (t);z=t;$$
 
t = [0:0.1:10*pi];
x = sin(t)+t.*cos(t);
y = cos(t)-t.*sin(t);
z = t;
plot3(x,y,z);
 
结果如下：
 
 其使用与plot很想，也可以使用plot的参数改变空间曲线的线性、颜色、点标识。同时为增加图像的自明性，也可以对图像加上轴标签，标题，图例等。
 
 
 
fplot3 - 三维参数化曲线绘图函数
 fplot3(funx,funy,funz,tinterval,LineSpec)
 此 MATLAB 函数 在默认区间 [-5,5]（对于 t）绘制由 x = funx(t)、y = funy(t) 和 z = funz(t)定义的参数化曲线。
 
 
其使用与fplot基本一致。
 
三维曲面
 
绘制三维曲面的一些函数
 
mesh(x,y,z,c)
surf(x,y,z,c)
mesh(z,c)
surf(z,c)
 
各参数的意义：x，y是网格坐标矩阵，z是网格点上的高度矩阵，c用于指定不同高度下的曲面颜色，c省略时，颜色设定为正比于图形的高度。
 此外还有一些其他的绘制三维图像的函数
 
 
 
带等高线的三维网格曲面函数meshc
 带底座的三维网格曲面函数meshz
 具有等高线的曲面函数surfc
 具有光照效果的曲面函数surfl
 
 
热力图
 
 
 
heatmap - 创建热图 h = heatmap(tbl,xvar,yvar,‘ColorVariable’,cvar) 此
 MATLAB 函数 基于表 tbl 创建一个热图，并返回 HeatmapChart 对象。xvar 输入参数指示沿 x
 轴显示的表变量。yvar输入参数指示沿 y 轴显示的表变量。默认颜色基于计数聚合，这种方法计算每对 x 和 y
 值一起出现在表中的总次数。可使用 h在创建热图之后对其进行修改。有关属性列表，请参阅 HeatmapChart 属性。
 
 
图形修饰
 
基本绘图指令
 
 
 
综上介绍了一些常用的MATLAB作图函数。此外我将介绍另外一种更方便的作图方法，这样你在忘记这些函数的时候，也可以做出需要的结果图像。
 
在MATLAB界面的“工作区”，找到你要绘制图像的变量，双击进入“变量”界面，全部选中后，点击界面上面的“绘图”这里有MATLAB所有的绘图函数，点击即可绘制对应图像。是不是简单呢
 
 
 
 
笔者的MATLAB版本为R2020a，上述办法并不一定适用于读者的MATLAB。可能需要自己去寻找变量界面。
 
 
图形标注
 
title(图形标题)
xlabel(x轴说明)
ylabel(y轴说明)
text(x,y,文本说明)
legend(图1，图2，...，参数...)
 
在plot函数介绍部分已经介绍了这些标注方法的使用。
 
图形窗口处理
 
窗口分隔
 
 
 
subplot - 在平铺位置创建坐标区
 subplot(m,n,p)
 此 MATLAB 函数 将当前图窗划分为 m×n 网格，并在 p 指定的位置创建坐标区。
 MATLAB按行号对子图位置进行编号。第一个子图是第一行的第一列，第二个子图是第一行的第二列，依此类推。如果指定的位置已存在坐标区，则此命令会将该坐标区设为当前坐标区。
 
 
窗口视角
 
 
方位角：视点与原点连线在xy平面上的投影与y轴负方向形成的角度，正值表示逆时针，负值表示顺时针。
 
 
仰角：视点与原点连线与xy平面的夹角，正值表示视点在xy平面上方，负值表示视点在xy平面下方。
 
 
 
 
 
view - 照相机视线
 view(az,el)
 此 MATLAB 函数 为当前坐标区设置照相机视线的方位角和仰角。
 其中az为方向角，el为仰角。系统默认的视点方向角为-37.5°，仰角为30°
 
 
色彩处理
 
Colormap
 创建色图矩阵
 
camp=colormap(parula(5));
 
parula是内置的色图种类之一。MATLAB所有内置色图如下：
 
 指定当前图形使用的色图
 
	%以peaks为例，先渲染图形，后紧跟色图种类即可
	surf(peaks);
	colormap cool
	colorbar%显示颜色条
 
结果如下：
 
 
用shading函数改变染色方式
 
 
 
shading - 设置颜色着色属性
 此 MATLAB 函数 每个网格线段和面具有恒定颜色，该颜色由该线段的端点或该面的角边处具有最小索引的颜色值确定。
 shading flat —网格片和网格线都是对应颜色
 shading faceted —网格片是对应颜色，网格线是黑色
 shading interp —网格片内采用颜色插值
 
 
例：对同一色图用不同的染色方式
 
[x,y] = meshgrid(-5:1:5,-5:1:5);
z = x.^2 + y.^2 - 10*cos(2*pi*x) - 10*cos(2*pi*y) + 20;
colormap(cool)
subplot(1,3,1)
surf(x,y,z);
shading flat
subplot(1,3,2)
surf(x,y,z);
shading interp
subplot(1,3,3)
surf(x,y,z)
 
结果如下：
 
 
总结
 
 全文讲到了许多MATLAB绘图的常用函数以及图像修饰方法，希望对各位有所帮助。
 此外如果忘记了这些函数，也可以在生成初始图像时在figure窗口的插入部分对图像进行标注。或打开属性检查器，进行更详细的属性设置和图像标注。希望大家能多研究这个属性检查器对修改图形有非常大的帮助。
 
 第一次写博客，希望得到您的认可，对您有所帮助，鞠躬
 
本文借鉴了其他很多博主的文章，在此表示对这些大佬的感谢。
 https://blog.csdn.net/weixin_45634606/article/details/104422695
 https://blog.csdn.net/woaiyyt/article/details/112983849

一、绘图的基本步骤
 
在MATLAB中绘制图形，通常采用以下7个步骤
 1.准备数据
 准备好绘图需要的横坐标变量和纵坐标变量数据。
 2.设置当前绘图区
 在指定的位置创建新的绘图窗口，并自动以此窗口的绘图为当前绘图区。
 3.绘制图形
 创建坐标轴，指定叠加绘图模式，绘制函数曲线。
 4.设置图形中曲线和标记点格式
 设置图形中的线宽、线型、颜色和标记点的形状、大小、颜色等。
 5.设置坐标轴和网格线属性
 将坐标轴的范围设置在指定横线，并设置网格线的属性，如网格线的类型（实线、虚线）等
 6.标注图形
 对图形进行标注，包括在图形中添加标题、坐标轴标注、文字标注等、
 7.保存和导出图形
 按指定文件格式、属性保存或导出图形，以备后续使用。
 
二、在工作区直接绘图
 
使用工作空间直接绘图
 
三、利用函数绘图
 
MATLAB提供了丰富的绘图功能，在命令行窗口中输入help graph2d可得到所有绘制二维图形的命令，输入help graph3d可得到所有绘制三维图形的命令。
 
1.基本二维图形
 
plot(X1,Y1,LineSpec,‘PropertyName’,PropertyValue)：对所有用plot函数创建的图形进行属性值设置。
 常用的绘图选项：
 
选项
含义
选项
含义
-
实线
.
用点号标出数据点
–
虚线
○
用圆圈标出数据点
：
点线
×
用叉号标出数据点
-.
点划线
+
用加号标出数据点
r
红色
s
用小正方形标出数据点
g
绿色
D
用菱形标出数据点
b
蓝色
V
用下三角标出数据点
y
黄色
^
用上三角标出数据点
m
品红
<
用左三角标出数据点
c
青色
>
用右三角标出数据点
w
白色
H
用六角形标出数据点
k
黑色
P
用五角形标出数据点
*
用星号标出数据点
-
-
常用属性：
 
属性名
含义
属性名
含义
LineWidth
设置线的宽度
MarkerEdgeColor
设置标记点的边缘颜色
MarkerSize
设置标记点的大小
MarkerFaceColor
设置标记点的填充颜色
h = plot(X1,Y1,LineSpec,‘PropertyName’,PropertyValue)：返回绘制函数的句柄值h。
 loglog函数、semilogx函数与semilogy函数的用法与plot函数的用法类似。
 【例1】在同一坐标下绘制多条曲线
 
>> clear all;
t = 0: pi/50: 4*pi;
y0 = exp(-t/3);
y = exp(-t/3).*sin(3*t);
plot(t,y,t,y0,t,-y0);
grid on
 
 
【例2】加载MATLAB自带的噪声信号进行图形绘图
 
>> clear all;
>> load noisdopp;
>> plot(noisdopp)
 
 
2.双y轴绘图
 
在MATLAB中，提供了plotyy函数用于绘制双y轴图形绘制。在实际中，如果两组数据的数据范围相差较大，而又希望放在同一图形中比较分析，则可以绘制双y轴图形。
 plotyy(x1,y1,x2,y2)：在一个图形窗口同时绘制两条曲线(x1,y1)和(x2,y2)，曲线(x1,y1)用左侧的y轴，曲线(x2,y2)用右侧的y轴。
 plotyy(x1,y1,x2,y2,fun)：fun是字符串格式，用于指定绘图的函数名，如plot、semilogx等。例如，命令plotyy(x1,y1,x2,y2,‘semilogx’)就是用函数semilogx来绘制曲线(x1,y1)和(x2,y2)。
 plotyy(x1,y1,x2,y2,fun1,fun2)：和第二种形式类似，只是用fun1和fun2可以指定不同的绘图函数分别绘制这两种曲线。
 【例3】利用plotyy绘制双y轴图形。
 
>> clear all;
>> x = 0: 0.01: 20;
>> y1 = 200 * exp(-0.05 * x).*sin(x);
>> y2 = 0.8 * exp(-0.5 * x).*sin(10 * x);
>> figure
>> plotyy(x,y1,x,y2)
 
 
3.三维图形
 
1）三维曲线
 
在MATLAB中，提供了plot3函数用于绘制三维曲线，其函数的用法与二维曲线绘制函数plot类似。plot3函数的调用格式如下。
 plot3(X1,Y1,Z1,…)：以默认线型属性绘制三维点集(Xi,Yi,Zi)确定的曲线。Xi、Yi、Zi为相同大小的向量或矩阵。
 plot3(X1,Y1,Z1,LineSpec…)：以参数LineSpec确定的线型属性绘制三维点集(Xi,Yi,Zi)确定的曲线，Xi、Yi、Zi为相同大小的向量或矩阵。
 plot3(…,‘PropertyName’,PropertyValue,…）：绘制三维曲线，根据指定的属性值设定曲线的属性。
 h = plot3(…)：返回绘制曲线图的句柄值向量h。
 【例4】利用plot绘制三维曲线图。
 
clear all
t = 0: pi/50: 10 * pi
st = sin(t)
ct = cos(t)
figure
plot3(st,ct,t)
 

 MATLAB中，除了可以绘制三维线性图形外，还可以绘制三维曲面。常见的绘制三维曲面的MATLAB函数有mesh和surf。
 
2）三维网格图的绘制
 
在三维网格图绘制时经常需要用到meshgid，用于生成网格数据。
 meshgrid的用法简介
 [X,Y] = meshgid(x,y)：输入向量x为xy平面上矩阵定义域的矩形分割线在x轴的值,输入向量y为xy平面上矩形定义域的矩形分割线在y轴的值。输出向量X为xy平面上矩形定义域的矩形分割点的横坐标值矩阵，输出向量Y为xy平面上矩形定义域的矩形分割点的纵坐标值矩阵。
 [X,Y] = meshgrid(x)：等价于[X,Y] = meshgrid(x,x)
 [X,Y,Z] = meshgrid(x,y,z)
 
3)三维网格曲面
 
mesh(X,Y,Z)
 
4）三维阴影曲面
 
surf(X,Y,Z)
 Matlab用surf函数画三维曲面
 Matlab绘制三维曲线(plot3)和三维图形(mesh & surf)
 Matlab中mesh和surf的区别
 meshgrid,contour,surf,mesh的总结
 
4.图形的修饰
 
1）选择图形窗口的函数
 
1.打开不同图形窗口的函数
 figure(1);figure(2);…;figure(n)：用来打开不同的图形窗口，以便绘制不同的图形。
 2.图形窗口分拆函数subplot
 subplot(m,n,p)：分割图形显示窗口，m表示上下分割个数，n表示左右分割个数，p表示子图编号。
 【例5】图形窗口的创建与分割
 
clear all
b = 2 * pi
x = linspace(0,b,50)                       %分割点
for k = 1:9
    y = sin(k * x).*cos(.52 * x)
    subplot(3,3,k)
    plot(x,y,'linewidth',2)
    axis([0,2*pi,-1,1])
end

 
 
2)坐标轴相关函数
 
在默认情况下，MATLAB自动选择图形的横、纵坐标的比例，当然也可以用axis函数控制，常用的函数格式如下：
 axis([xmin xmax ymin ymax])：[xmin xmax ymin ymax]中分别给出x轴和y轴的最大值、最小值。
 axis equal：x轴和y轴的单位长度相同。
 axis square：图框呈正方形。
 axis off：清除坐标刻度。
 semilogx：绘制以x轴为对数坐标（以10为底）、y轴为线性坐标的半对数坐标图形。
 semilogy：绘制以y轴为对数坐标（以10为底）、x轴为线性坐标的半对数坐标图形。
 loglog：绘制全对数坐标图形，即x、y轴均为对数坐标（以10为底）。
 
3）文字标识函数
 
text(x,y,‘字符串’)：在图形的指定坐标位置（x,y）处标示单引号括起来的字符串。
 gtext(‘说明文字’）：利用鼠标在图形的某一位置标示说明文字。执行完绘图命令后再执行gtext(‘说明文字’）命令，就可在屏幕上得到一个光标，然后用鼠标选择说明文字的位置。
 title(‘字符串’)：在所绘制图形的最上端显示说明该图形标题的字符串。
 xlanbel(‘字符串’)、ylanbel(‘字符串’)、zlanbel(‘字符串’)：设置x、y、z坐标轴的名称。输入特殊的文字需要用反斜杠()开头。
 legend(‘字符串1’、‘字符串2’,…,‘字符串n’)：在屏幕上开启一个视窗，然后依据绘图函数的先后次序，用对应的字符串区分图形上的线。
 
4）添加或删除栅格
 
grid：给图形加上栅格线。
 grid on :给当前坐标系加上栅格线。
 grid off：从当前坐标系中删去栅格线。
 grid：交替转换命令，即执行一次，转变一个状态（相当于grid on、grid off）。
 
5)图形保持或覆盖
 
hold on：把当前图形保持在屏幕不变，同时允许在这个坐标内绘制另外一个图形。
 hold off：使新图覆盖旧图。
 hold函数是一个交替转换函数，即执行一次，转变一个状态（相当于hold on、hold off）。
 【例6】绘制对数坐标及半对数坐标图
 
clear all
x1 = logspace(-1,2)
subplot(131)
loglog(x1,exp(x1),'-s')
title('loglog函数绘图')
grid on
x2 = 0: 0.1 :10
subplot(132)
semilogx(10.^x2,x2,'r-.*')
title('semilogx函数绘图')
subplot(133)
semilogx(10.^x2,x2,'rd')
title('semilogy函数绘图')
 

MATLAB 作图SCI模板
 
MATLAB作图概述
 
在不进行特定设置时，matlab画出的图是很难满足大多数期刊的要求的。其中关键的问题在于作图的尺寸，图中线条的配色，与导出图片的分辨率等原因。
 
MATLAB模板作图
 
简单示例
 
% Test 1
PPP = 0; % 给定颜色初始值
x = 0:pi/100:2*pi;
y = sin(x);
plt = plot(x,y);
Picture_LCF;
 
 
复杂示例
 
% Test2
PPP = 0;
>> subplot(211)
x = 0:pi/100:2*pi;
y = sin(x);
plt = plot(x,y);
Picture_LCF;
subplot(212)
x = 0:pi/100:2*pi;
y = sin(2*x);
plt = plot(x,y);
Picture_LCF;
 
 
模板程序
 
将模板程序命名为 Picture_LCF.m
 
Picture_LCF
% =========================================================================
% =                                                                       =
% =             Demo of Plot Picture by Matlab                            =
% =                             by                                        =
% =                          Chuanfeng Li                                 =
% =                       date: 02.03.2020                                =
% =                                                                       =
% =                               HIT                                     =
% =                   e-mail: licf1996@gmail.com                          =

% Picture Beautiful
% Picture_LCF
PPP = PPP+1;
switch PPP
    case {1}
    plt.Color = [0.6350 0.0780 0.1840];
    case {2}
    plt.Color = [0 0.4470 0.7410];
    case {3}
    plt.Color = [0.4660 0.6740 0.1880];
    otherwise
    plt.Color = [0.3010 0.7450 0.9330];
end
% plt.Color = [0.4660 0.6740 0.1880];                                      % set the color of picture
plt.LineWidth = 1.8000;                                                    % set the linewidth of picture
plt.MarkerSize = 10;                                                       % set the markersize of picture
plt.Marker = 'none';                                                          % 设置线条形状
set(gca,'FontSize',15);


% ylabel('Amplititude','FontSize',15,'LineWidth',8)                        % set the label of  y axis                 
xlabel('Time(s)','FontSize',15,'LineWidth',8)                              % set the label of  x axis 
set(gca,'FontName','Helvetica');                                           %设置所有字体大小为18号，字体为Helverica
set(gca,'linewidth',1.5);                                                  %设置图框的线宽1.5
set(gcf,'position',[0 0 650 450]);                                         %设置画幅大小为横650*纵450
% set(gca,'XLim',[0,0.02])                                                 %设置y轴的范围
% set(gca,'xticklabel',{'0.0','0.005','0.01','0.015','0.02'});             %设置x轴的label
% set(gca,'yticklabel',{'1.0','1.5','2.0','2.5','3.0','3.5'});             %设置y轴的label
% set(gca,'ytick',0:100:2500)
grid on                                                                    %设置网格线                                   





 
MATLAB示例作图
 
% 常规的matlab 画图语句
x = 0:pi/100:2*pi;
y = sin(x);
plot(x,y)
 
 
% 常规的matlab 画图语句
subplot(211)
x = 0:pi/100:2*pi;
y = sin(x);
plot(x,y);
subplot(212)
x = 0:pi/100:2*pi;
y = sin(2*x);
plot(x,y);
 

 
文章目录
 
使用Matlab绘图
二维作图
其它形式下的二维曲线图
    
三维作图
三维曲线
三维曲面
    
图形修饰辅助操作
基础绘图指令
图形标注函数
图形修饰处理
视点处理
色彩处理
图形的裁剪处理
     
其它
   
   
总结
 

 
使用Matlab绘图
 
图像是结果的一种可视化表现，它能直观的体现你的结果，并且能体现你获得结果的准确性，在当前的大数据时代，在做数据分析的时候，将其可视化可以直观多维的展示数据，可以让人们更好的发现并且记住数据的特征，因此很多时候掌握一些绘图方法是非常重要的，而使用MATLAB可以非常简单的进行绘图(当然还有很多其它工具可供使用)，下文是我所了解的一些基本绘图方法的整理，其中很多很多内容非常基础，希望对你能有些帮助。
 
二维作图
 
二维图像是我们在学习过程中经常会接触到的图像，比如在做数学题目时随手画出的一个正弦曲线，这个图像往往是我们根据它的函数做出来的，事实确是这样，在我们学习过程中画出来的每一个图像几乎都是函数，反过来说，每一个函数都对应着它自己的图像，我们能画出来的二维图像往往是一个一元函数即二元方程，在Matlab中做二维图像也是这样，我们根据一个函数来画出它的图像，不过要注意的一点是，在Matlab画图的过程中，它并不认识你给出的那个函数，它要做的仅仅是把你给出的函数上的点连成线而已。
 
plot和fplot
 
在Matlab里面做二维图像最基础也是最常用的两个函数：plot()和fplot()函数,其中，plot的经常使用的方法有下面三种：
 
 
 
one plot(x)
 two plot(x,y,参数)
 three plot(x1,y1,x2,y2,...,xn,yn)
 
 
首先，第一种方法里面若x为一维数组，则作出的图像是以其数组长度为横坐标，间隔为1，以数组中的具体值为纵坐标的。而其也可以为复数变量，如下：
 
	y = [5,10,15,20]
	z = [100,200,300,400]
	x =y+z*i
	//这里的x经过此定义将会被认为是一个复数变量
	//图像将会以实部即y为横坐标，虚部即z为纵坐标作图
 
对于第二种形式就更好理解了，往往其中的x、y都为一维数组，其实y也就是x对应的函数值，后边的参数用于指定曲线的线形、颜色和数据点标记，如下：
 
	x = [0:0.01:10]
	y = sin(x)
	plot(x,y,'-r*')
 
可以看到，x是一个长度为1001的一维数组，y是和x等长的在sin(x)上的一维数组，后边的-r*分别为曲线线性、颜色、数据点标记，其中参数的一些具体属性如下表所示：
 
线形
颜色
数据点标记
'-' : 实线
'k' : 黑色
* : 星号
':' : 虚线
b : 蓝色
o : 圆圈
'-.' : 点划线
c : 蓝绿色
s : 方块
'--' : 双划线
g : 绿色
p : 五角星
m : 洋红色
^ : 朝上三角符号
r : 红色
X : 叉
w : 白色
+ : +
y : 黄色
d : 菱形
v : 朝下三角符号
< : 朝左三角符号
> : 朝右三角符号
H : 六角形
这些就是基本的绘图参数指令，搭配使用效果更佳。关于参数的使用是在每种方法中都可以添加，三种常用示例只是简单示例。关于第三种使用方法，意思是把n个图像做出在一个窗口中，同时也少敲了几个plot，当然，如果你想把代码分开写也可以，只需要加上hold on命令就行了，关于它后文会有介绍。
 而关于fplot,其基本使用方法如下：
 
 
 
one fplot(f,lims,参数)
 two fplot(funx,funy,tlims,参数)
 
 
在第一种方法中，f代表一个函数，通常采用函数句柄的形式。lims为x轴的取值范围，用二元向量[xmin,xmax]描述，默认值为[-5,5]。参数定义与plot函数相同。例如使用fplot函数绘制sin(x)图像如下：
 
	fplot(@(x)sin(x),[0,10],'-r')
 
在第二种方法中，funx、funy代表函数，通常采用函数句柄的形式。tlims为参数函数funx和funy的自变量的取值范围，用二元向量[tmin,tmax]描述。如绘制参数方程(x=tsint,y=tcost)曲线如下：
 
	fplot(@(t)t.*sin(t),@(t)t.*cos(t),[0,10*pi],'-r')
 
其它形式下的二维曲线图
 
上文举例说明了最基础最常用的两个做二维曲线的函数，实际上，二维图形的种类还有很多，不光只有一根线构成的曲线图，还有各种统计图、坐标图等等，相应的在Matlab中也有画它们图形的方法，下面是其它几种图形作图方法(非全部)：
 
对数坐标图
 
 
 
semilogx(x1,y1,'参数',x2,y2,'参数'...)
 semilogy(x1,y1,'参数,x2,y2','参数'...)
 loglog(x1,y1,'参数',x2,y2,'参数'...)
 
 
其中，semilogx函数x轴为常用对数刻度，y轴为线性刻度；semilogy函数x轴为线性刻度，y轴为常用对数刻度；loglog函数x轴和y轴均采用常用对数刻度。
 
极坐标图
 
 
 
polar(theta,rho,'参数')
 
 
其中，theta为极角，rho为极径，参数内容与plot相同。
 
条形图
 
 
 
bar(y,style)
 bar(x,y,style)
 
 
	x = [2018,2019,2020]
	y = [10,20,30,40,50;
		 10,20,30,40,50;
		 10,20,30,40,50];
	bar(x,y)
 
第一个，参数y是数据，选项style用于指定分组排列模式，模式有两种供选择，分别为：'grouped':簇状分组，'stacked':堆积分组。
 第二个，x存储横坐标，y存储数据，y的行数必须与向量x的长度相同。选项style用于指定分组排列模式。
 具体效果请自行练习查看。
 
直方图
 
 
 
hist(y)
 hist(y,x)
 
 
其中，y是要统计的数据，x用于指定区间的划分方式。若x是标量，则统计区间均分成x个小区间；若x是向量，则向量x中的每一个数指定分组中心值，元素的个数为数据分组数。x缺省时，默认按10个等分区间进行统计。
 
 
 
rose(theta[],x)
 
 
其中，参数theta用于确定每一区间与原点的角度，选项x用于指定区间的划分方式。
 
面积类图形
 
 
 
pie(x,explode)
 
 
其中，参数x存储待统计数据，选项explode控制图块的显示模式。使用如下，可以试着改下参数或者help一下看看。
 
	score = [10,25,3,18,41]
	ex = [0,0,0,0,1]
	pie(score,ex)
 
散点类图形
 
 
 
scatter(x,y,选项,'filled')
 
 
其中，x、y用于定位数据点，选项用于指定线型、颜色、数据点标记。如果数据点标记是封闭图形，可以用选项’filled’指定填充数据点标记。该选项省略时，数据点是空心的。
 一颗心：
 
	t = 0:pi/50:2*pi
	x = 16*sin(t).^3
	y = 13*cos(t)-5*cos(2*t)-2*cos(3*t)-cos(4*t)
	scatter(x,y,'rd','filled')
 
矢量类图形
 
 
 
quiver(x,y,u,v)
 
 
其中，(x,y)指定矢量起点，(u,v)指定矢量终点。x、y、u、v是同样大小的向量或同型矩阵，若省略x、y，则在x-y平面上均匀取若干个作为起点。
 
	已知向量A、B，求A+B，并用矢量图表示。
	A = [4,5]; B = [-10,0]; C = A+B;
	hold on 
	quiver(0,0,A(1),A(2));
	quiver(0,0,B(1),B(2));
	quiver(0,0,C(1),C(2));
	text(A(1),A(2),'A');text(B(1),B(2),'B');
	text(C(1),C(2),'C')
	axis([-12,6,-1,6])
	grid on
 
进阶：双Y轴绘图
 
 
 
plotyy()
 
 
示例代码:
 
	x	= 	[0:0.01:20]
	y1	=	200*exp(-0.05*x).*sin(x)
	y2	=	0.8*exp(-0.5*x).*sin(10*x)
	plotyy(x,y1,y2)
 
三维作图
 
在上文的二维作图示例中我们可以知道二维作图的基本方法，而有时候二维的图形满足不了我们的需要，这个时候就需要做一些三维图像了，而三维图像里边除了包含曲线作图之外还包含曲面作图。
 
三维曲线
 
在二维曲线作图里边我们主要使用的函数是plot和fplot函数，而在三维曲线作图里面我们使用的是plot3和fplot3函数，其不但长得像，功能也是差不多的，只不过是做了扩展而已。
 
plot3和fplot3
 
关于plot3函数，其基本用法如下：
 
 
 
one plot3(x,y,z,参数)
 two plot(x1,y1,z1,x2,y2,z2,...,xn,yn,zn)
 
 
是不是似曾相识，没错，它和plot功能确实非常像，只是多了一维数据而已。如要画出sin(x)的三维图，只需这样就好：
 
	x = [0:0.01:10]
	y = x
	z = sin(x)
	plot3(x,y,z,'-r')
 
怎么样，是不是非常简单，假如要绘制个空间的螺旋线，其参数方程为：x=sint+tcost,y=cost-tsint,z=t,只需这样就好：
 
	t = [0:0.1:10*pi]
	x = sin(t)+t.*cos(t)
	y = cos(t)-t.*sin(t)
	z = t
	plot3(x,y,z)
 
对于plot3函数来讲，它的参数x，y，z不止可以是一维数组，实际上：
 
参数x、y、z是同型矩阵时，以x、y、z对应列元素绘制曲线，曲线条数等于矩阵列数。
参数x、y、z中有向量，也有矩阵时，向量的长度与矩阵相符。
 
对于其不止一组数据的方法2，其作用与plot类似，每一组x、y、z向量构成一组数据点的坐标，绘制一条曲线。
 而plot3函数的后面线型、颜色和数据点标记的参数则与plot完全一致。
 对于fplot3函数，其基本引用方法如下：
 
 
 
fplot3(funx,funy,funz,tlims)
 
 
其中，funx、funy、funz代表定义曲线x、y、z坐标的函数，通常采用函数句柄的形式。tlims为参数函数自变量的取值范围，用二元向量[tmin,tmax]描述，默认为[-5,5]，与fplot是几乎完全一致的，不再举例。
 
三维曲面
 
在做三维曲面图的时候，第一步往往是生成一个平面网格，这个平面网格是什么东西呢，其实就是用矩阵X、Y分别存储每一个小矩形顶点的x坐标与y坐标，矩阵X、Y就是该矩形区域的xy平面网格坐标矩阵：
 
 说的简单些，就是给我们要用的空间坐标系做个底面出来，本来x、y都是一维向量，它们也就是只能当两根轴，这个时候用新的两个X、Y矩阵来把空间坐标系的二维地面给表示出来，这样的话每一个[X,Y]就都能对应一个Z了，就是这个意思。在MATLAB中，产生平面区域内网格坐标矩阵有两种方法：
 
1.利用矩阵运算生成：
 
	X = ones(size(y))*x
	Y = y*ones(size(x))
 
2.利用meshgrid函数生成：
 
	[X,Y] = meshgrid(x,y)
 
绘制三维曲面的函数
 
 
 
mesh(x,y,z,c)
 surf(x,y,z,c)
 mesh(z,c)
 surf(z,c)
 
 
其中，x、y是网格坐标矩阵，z是网格点上的高度矩阵，c用于指定在不同高度下的曲面颜色。c省略时，颜色的设定正比于图形的高度。
 当x、y省略时，z矩阵的第2维下标当作x轴坐标，z矩阵的第一维下标当作y轴坐标。
 另外还有一些其它的绘制三维曲面的函数：
 
 
 
带等高线的三维网格曲面函数meshc
 带底座的三维网格曲面函数meshz
 具有等高线的曲面函数surfc
 具有光照效果的曲面函数surfl
 
 
这些函数使用都和mesh还有surf大致相同，可自行练习了解。
 
	//用4种方式绘制函数z=(x-1)^2+(y-2)^2-1的曲面图
	//其中，x=[0,2],y=[1,3]

	[x,y]=meshgrid(0:0.1:2,1:0.1:3)
	z=(x-1).^2+(y-2).^2-1
	subplot(2,2,1);meshc(x,y,z)
	subplot(2,2,2);meshz(x,y,z)
	subplot(2,2,3);surfc(x,y,z)
	subplot(2,2,4);surfl(x,y,z)
 
标准三维曲面
 
 
 
[x,y,z]=sphere(n)
 
 
产生3个(n+1)阶的方阵，采用这3个矩阵可以绘制出圆心位于原点、半径为1的单位球体。
 
 
 
[x,y,z]=cylinder(R,n)
 
 
其中，参数R是一个向量，存放柱面各个等间隔高度上的半径，n表示在圆柱圆周上有n个间隔点，默认有20个间隔点。
 peaks函数
 调用格式：
 
	peaks(n)	>>	p1=peaks(10)
	peaks		>>	p2=peaks
	peaks(V)	>>	p3=peaks(-3:0.2:3)
	peaks(x,y)	>>	[x,y]=meshgrid(-2:0.1:2,0:0.1:5)
					p4=peaks(x,y)
 
fmesh函数和fsurf函数
 用于绘制参数方程定义的曲面
 
 
 
fsurf(funx,funy,funz,uvlims)
 fmesh(funx,funy,funz,uvlims)
 
 
其中，funx、funy、funz代表定义曲面x、y、z坐标的函数，通常采用函数句柄的形式。uvlims为funx、funy和funz的自变量的取值范围，用4元向量[umin,umax,vmin,vmax]描述，默认为[-5,5,-5,5]。
 
图形修饰辅助操作
 
到这里，不管是二维曲线三维曲线还是曲面，大家掌握的方法都差不多了，图大概率是能被我们做出来了哈哈哈，不过能把图做出来固然重要，可更重要的是还能做出美图来，这就离不开我们的图形修饰了，比如给做好的图形加个标题加个注释什么的，我们要做出来图，还要做出来细图，更要做出来美图，接下来文章将列举我们经常使用的并且很有用的图形修饰辅助操作。
 
基础绘图指令
 
除去上文所述plot等绘图函数命令之外，还有有一些其它修饰图形的常用命令。
 
指令
作用
figure(num)
新打开一个图形窗口，num为窗口序号
hold on
从指令开始，将后续所有图形绘制在一个figure窗口中
hold off
和hold on搭配使用，此指令开始，后续图形不再与之前图形绘制在一个窗口中
axis on
显示坐标轴
axis off
不显示坐标轴
axis square
使坐标轴区域为正方形
axis normal
自动调整轴的长宽比和数据单元的相对比例
axis equal
设置纵横比，使数据单元为各方面都一样
axis equal tight
将轴限制设置为数据的范围
axis ij
把坐标系统的原点放在左上角
axis xy
把原点放在左下角
这些呢是一些常用的辅助绘图指令，没有参数，直接在脚本输入就行，功能已经列在表中非常明确，大家可以自行练习查看实用效果。
 接下来是一些带参数的绘图指令，它们可以帮你进行图形标注、坐标控制等等一系列功能，非常实用，记得好好学习。
 
图形标注函数
 
 
 
title(图形标题)
 xlabel(x轴说明)
 ylabel(y轴说明)
 text(x,y,文本说明)
 legend(图1，图2，...，参数...)
 
 
值得一提的是，上面这些函数的使用方法远不及示例这么简单，它们都有非常多的参数可供选择使用，示例只是列出最简单、最常用的方法，下面是两段代码：
 
	//没有图形标注
	x	=	0:0.5:4*pi
	y1	=	sin(x)
	y2	=	cos(x)
	y3	=	1./(1+exp(-x))
	y4	=	(1/(2*pi)^0.5).*exp(((-1).*(x-2*pi).^2)./(2*2^2))
	plot(x,y1,x,y2,x,y3,x,y4)
	//加上简单图形标注
	title('四条函数图像')
	xlabel('横坐标')
	ylabel('纵坐标')
	text(0,0,'猜猜我在哪')
	legend('y1','y2','y3','y4','Location','southwest')
 
图形窗口分割函数subplot
 
 
 
subplot(m,n,p)
 
 
其中，m和n指定将窗口分成mXn个绘图区，p指定的是当前图像所在区域，如m=2，n=3，则一个figure窗口被分成2行三列供6个绘图区，可以容纳6个图形。若p=3，说明当前图像要被画进第三个窗口，也就是第二行第一列的窗口内。p小于等于mXn，如：
 
	x	=	[0:0.1:10]
	y1	=	sin(x)
	y2	=	cos(x)
	subplot(1,2,1)
	plot(x,y1)
	subplot(1,2,2)
	plot(x,y2)
 
图形修饰处理
 
前面写了一些基本绘图指令，可以对我们的图形进行简单的修整，让其变得更完备更好看，接下来是一些对图形修饰的方法。
 
视点处理
 
方位角：视点与原点连线在xy平面上的投影与y轴负方向形成的角度，正值表示逆时针，负值表示顺时针。
仰角：视点与原点连线与xy平面的夹角，正值表示视点在xy平面上方，负值表示视点在xy平面下方。
 
 
view函数
 
 
 
view(az,el)
 
 
其中az为方位角，el为仰角。系统默认的视点定义为方位角-37.5°，仰角30°。
 
	//绘制函数z=(x-1)^2+(y-2)^2-1的曲面图，并从不同视点展示曲面
	[x,y]	=	meshgrid(0:0.1:2,1:0.1:3)
	z	=(x-1).^2+(y-2).^2-1
	subplot(2,2,1);	mesh(x,y,z)
	subplot(2,2,2);	mesh(x,y,z);view(0,90)
	subplot(2,2,3);	mesh(x,y,z);view(90,0)
	subplot(2,2,4);	mesh(x,y,z);view(-45,-60)
 
色彩处理
 
默认的，向量元素在[0,1]范围内取值，3个元素一次表示红、绿、蓝三种颜色的相对亮度，称为RGB三元组即[R G B]，如[0 0 1]是蓝色，[1 0 0]是红色，[1 1 1]是白色，[0 0 0]是黑色。(当然，也有在[0,255]内取值的，不再介绍)
 
色图(Colormap)
 首先，创建一个色图矩阵方法如下：
 
	cmap	=	colormap(parula(5))
 
其中，parula是内建色图中包含的一个种类，其中参数5可以是任何一个数值，它关系着色图矩阵的范围，一般来说使用的时候省略就好。内建色图如下：
 
 
指定当前图形使用的色图
 
	//以peaks为例，先渲染图形，后紧跟色图种类即可
	surf(peaks)
	colormap hot
 
我们也可以不使用系统的色图矩阵，可以自定义任何色图矩阵。如创建一个灰色系列的色图矩阵：
 
	c	=	[0,0.2,0.4,0.6,0.8,1.0]'
	cmap	=	[c,c,c]		//这样创建的矩阵和	cmap=gray(6)是一样的
	surf(peaks)
	colormap(cmap)
 
用shading函数来改变着色方式
 参数如下：
 
名称
作用
shading faceted
每个网格片用其高度对应的颜色进行着色，默认网格线是黑色
shading flat
每个网格片用同一个颜色进行着色，网格线也用此颜色
shading interp
网格片内采用颜色插值处理
示例：使用同一色图，以不同着色方式绘制圆锥体
 
	[x,y,z]	=cylinder(pi:-pi/5:0,10)
	colormap(lines)
	subplot(1,3,1)
	surf(x,y,z);
	shading flat
	subplot(1,3,2)
	surf(x,y,z);
	shading interp
	subplot(1,3,3)
	surf(x,y,z)
 
图形的裁剪处理
 
将图形中需要裁剪部分对应的函数值设置成NaN，这样在绘制图形时，函数值为NaN的部分将不显示出来，从而达到对图形进行裁剪的目的。
 示例如下：
 
	//绘制3/4圆
	t	=	linspace(0,2*pi,100)
	x	=	sin(t)
	y	=	cos(t)
	p	=	y>0.5
	y(p)	=	NaN
	plot(x,y)
	axis([-1.1,1.1,-1.1,1.1])
	axis square
	grid on
 
其它
 
其实在Matlab中还有两个非常重要的函数：
set和get,它们两个能非常方便的创建、修改图形的各种属性，如改变坐标轴范围、设置字体和刻度点、设定线条风格等等，不过它们涉及到的使用更深入，在这里不再展开叙述，而事实上，对于我们非常熟知的figure，它也能加上参数来对窗格进行设置，这都是我们经常使用的，但也是经常忽略它们其它功能的函数，如果有兴趣，你可以继续的深入探索下去，更深入的学习能更方便的为我们所用。
 
总结
 
好了，感谢你能看到这里，对于这篇文章，它可能的侧重点不是完全教会我们怎么作图，而更多的也可能是提醒我们在Matlab里面可以进行如此操作，对于新手而言，很多没有系统的学习过Matlab的使用，可能里面的很多东西不是我们不会用，而是根本不知道，所以这篇文章大致列出来了很多非常常用的函数方法等，其中的示例仅仅是个示例，它们的用法还有很多，希望大家能够进行再次开拓，深入的了解每个方法的使用。最后，如果你觉得本篇文章对你有用，请点个赞，谢谢！