你好，我是
goldsunC
讓我們一起進步吧！
使用Matlab繪圖
圖像是結果的一種可視化表現，它能直覺的展現你的結果，并且能展現你獲得結果的準确性，在目前的大資料時代，在做資料分析的時候，将其可視化可以直覺多元的展示資料，可以讓人們更好的發現并且記住資料的特征，是以很多時候掌握一些繪圖方法是非常重要的，而使用MATLAB可以非常簡單的進行繪圖(當然還有很多其它工具可供使用)，下文是我所了解的一些基本繪圖方法的整理，其中很多很多内容非常基礎，希望對你能有些幫助。
二維作圖
二維圖像是我們在學習過程中經常會接觸到的圖像，比如在做數學題目時随手畫出的一個正弦曲線，這個圖像往往是我們根據它的函數做出來的，事實确是這樣，在我們學習過程中畫出來的每一個圖像幾乎都是函數，反過來說，每一個函數都對應着它自己的圖像，我們能畫出來的二維圖像往往是一個一進制函數即二進制方程，在Matlab中做二維圖像也是這樣，我們根據一個函數來畫出它的圖像，不過要注意的一點是，
在Matlab畫圖的過程中，它并不認識你給出的那個函數，它要做的僅僅是把你給出的函數上的點連成線而已。- plot和fplot
在Matlab裡面做二維圖像最基礎也是最常用的兩個函數：
plot()
和
fplot()
函數,其中，plot的經常使用的方法有下面三種：
one
plot(x)
two
plot(x,y,參數)
three
plot(x1,y1,x2,y2,...,xn,yn)
首先，第一種方法裡面
若x為一維數組，則作出的圖像是以其數組長度為橫坐标，間隔為1，以數組中的具體值為縱坐标的。
而其也可以為複數變量，如下：
y = [5,10,15,20]
z = [100,200,300,400]
x =y+z*i
//這裡的x經過此定義将會被認為是一個複數變量
//圖像将會以實部即y為橫坐标，虛部即z為縱坐标作圖
對于第二種形式就更好了解了，往往其中的x、y都為一維數組，其實y也就是x對應的函數值，
後邊的參數用于指定曲線的線形、顔色和資料點标記，如下：
x = [0:0.01:10]
y = sin(x)
plot(x,y,'-r*')
可以看到，x是一個長度為1001的一維數組，y是和x等長的在sin(x)上的一維數組，後邊的
-r*
分别為曲線線性、顔色、資料點标記，其中參數的一些具體屬性如下表所示：
這些就是基本的繪圖參數指令，搭配使用效果更佳。
關于參數的使用是在每種方法中都可以添加，三種常用示例隻是簡單示例。關于第三種使用方法，意思是把n個圖像做出在一個視窗中，同時也少敲了幾個plot，當然，如果你想把代碼分開寫也可以，隻需要加上
hold on
指令就行了，關于它後文會有介紹。 而關于fplot,其基本使用方法如下：
one
fplot(f,lims,參數)
two
fplot(funx,funy,tlims,參數)
在第一種方法中，f代表一個函數，通常采用函數句柄的形式。lims為x軸的取值範圍，用二進制向量[xmin,xmax]描述，預設值為[-5,5]。參數定義與plot函數相同。例如使用fplot函數繪制sin(x)圖像如下：
fplot(@(x)sin(x),[0,10],'-r')
在第二種方法中，funx、funy代表函數，通常采用函數句柄的形式。tlims為參數函數funx和funy的自變量的取值範圍，用二進制向量[tmin,tmax]描述。如繪制參數方程(x=tsint,y=tcost)曲線如下：
fplot(@(t)t.*sin(t),@(t)t.*cos(t),[0,10*pi],'-r')
其它形式下的二維曲線圖
上文舉例說明了最基礎最常用的兩個做二維曲線的函數，實際上，二維圖形的種類還有很多，不光隻有一根線構成的曲線圖，還有各種統計圖、坐标圖等等，相應的在Matlab中也有畫它們圖形的方法，下面是其它幾種圖形作圖方法(非全部)：
- 對數坐标圖
semilogx(x1,y1,'參數',x2,y2,'參數'...)
semilogy(x1,y1,'參數,x2,y2','參數'...)
loglog(x1,y1,'參數',x2,y2,'參數'...)
其中，semilogx函數x軸為常用對數刻度，y軸為線性刻度；semilogy函數x軸為線性刻度，y軸為常用對數刻度；loglog函數x軸和y軸均采用常用對數刻度。
- 極坐标圖
polar(theta,rho,'參數')
其中，theta為極角，rho為極徑，參數内容與plot相同。
- 條形圖
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)
第一個，參數y是資料，選項style用于指定分組排列模式，模式有兩種供選擇，分别為：
'grouped'
:簇狀分組，
'stacked'
:堆積分組。 第二個，x存儲橫坐标，y存儲資料，y的行數必須與向量x的長度相同。選項style用于指定分組排列模式。 具體效果請自行練習檢視。
- 直方圖
hist(y)
hist(y,x)
其中，y是要統計的資料，x用于指定區間的劃分方式。若x是标量，則統計區間均分成x個小區間；若x是向量，則向量x中的每一個數指定分組中心值，元素的個數為資料分組數。x預設時，預設按10個等分區間進行統計。
rose(theta[],x)
其中，參數theta用于确定每一區間與原點的角度，選項x用于指定區間的劃分方式。
- 面積類圖形
pie(x,explode)
其中，參數x存儲待統計資料，選項explode控制圖塊的顯示模式。使用如下，可以試着改下參數或者help一下看看。
score = [10,25,3,18,41]
ex = [0,0,0,0,1]
pie(score,ex)
- 散點類圖形
scatter(x,y,選項,'filled')
其中，x、y用于定位資料點，選項用于指定線型、顔色、資料點标記。如果資料點标記是封閉圖形，可以用選項'filled'指定填充資料點标記。該選項省略時，資料點是空心的。 一顆心：
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')
- 矢量類圖形
quiver(x,y,u,v)
其中，(x,y)指定矢量起點，(u,v)指定矢量終點。x、y、u、v是同樣大小的向量或同型矩陣，若省略x、y，則在x-y平面上均勻取若幹個作為起點。
已知向量A、B，求A+B，并用矢量圖表示。
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
- 進階：雙Y軸繪圖
plotyy()
示例代碼:
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)
三維作圖
在上文的二維作圖示例中我們可以知道二維作圖的基本方法，而有時候二維的圖形滿足不了我們的需要，這個時候就需要做一些三維圖像了，而三維圖像裡邊除了包含曲線作圖之外還包含曲面作圖。
三維曲線
在二維曲線作圖裡邊我們主要使用的函數是
plot
和
fplot
函數，而在三維曲線作圖裡面我們使用的是
plot3
和
fplot3
函數，其不但長得像，功能也是差不多的，隻不過是做了擴充而已。
- plot3和fplot3
關于plot3函數，其基本用法如下：
one
plot3(x,y,z,參數)
two
plot(x1,y1,z1,x2,y2,z2,...,xn,yn,zn)
是不是似曾相識，沒錯，它和plot功能确實非常像，隻是多了一維資料而已。如要畫出sin(x)的三維圖，隻需這樣就好：
x = [0:0.01:10]
y = x
z = sin(x)
plot3(x,y,z,'-r')
怎麼樣，是不是非常簡單，假如要繪制個空間的螺旋線，其參數方程為：x=sint+tcost,y=cost-tsint,z=t,隻需這樣就好：
t = [0:0.1:10*pi]
x = sin(t)+t.*cos(t)
y = cos(t)-t.*sin(t)
z = t
plot3(x,y,z)
對于plot3函數來講，它的參數x，y，z不止可以是一維數組，實際上：
- 參數x、y、z是同型矩陣時，以x、y、z對應列元素繪制曲線，曲線條數等于矩陣列數。
- 參數x、y、z中有向量，也有矩陣時，向量的長度與矩陣相符。
對于其不止一組資料的方法2，其作用與plot類似，每一組x、y、z向量構成一組資料點的坐标，繪制一條曲線。 而plot3函數的後面線型、顔色和資料點标記的參數則與plot完全一緻。 對于fplot3函數，其基本引用方法如下：
fplot3(funx,funy,funz,tlims)
其中，funx、funy、funz代表定義曲線x、y、z坐标的函數，通常采用函數句柄的形式。tlims為參數函數自變量的取值範圍，用二進制向量[tmin,tmax]描述，預設為[-5,5]，與fplot是幾乎完全一緻的，不再舉例。
三維曲面
在做三維曲面圖的時候，第一步往往是生成一個平面網格，這個平面網格是什麼東西呢，其實就是用矩陣X、Y分别存儲每一個小矩形頂點的x坐标與y坐标，矩陣X、Y就是該矩形區域的xy平面網格坐标矩陣：
說的簡單些，就是給我們要用的空間坐标系做個
底面
出來，本來x、y都是一維向量，它們也就是隻能當兩根軸，這個時候用新的兩個X、Y矩陣來把空間坐标系的二維地面給表示出來，這樣的話每一個[X,Y]就都能對應一個Z了，就是這個意思。在MATLAB中，産生平面區域内網格坐标矩陣有兩種方法：
- 1.利用矩陣運算生成：
X = ones(size(y))*x
Y = y*ones(size(x))
- 2.利用meshgrid函數生成：
[X,Y] = meshgrid(x,y)
- 繪制三維曲面的函數
mesh(x,y,z,c)
surf(x,y,z,c)
mesh(z,c)
surf(z,c)
其中，x、y是網格坐标矩陣，z是網格點上的高度矩陣，c用于指定在不同高度下的曲面顔色。c省略時，顔色的設定正比于圖形的高度。 當x、y省略時，z矩陣的第2維下标當作x軸坐标，z矩陣的第一維下标當作y軸坐标。 另外還有一些其它的繪制三維曲面的函數：
帶等高線的三維網格曲面函數meshc
帶底座的三維網格曲面函數meshz
具有等高線的曲面函數surfc
具有光照效果的曲面函數surfl
這些函數使用都和mesh還有surf大緻相同，可自行練習了解。
//用4種方式繪制函數z=(x-1)^2+(y-2)^2-1的曲面圖
//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)
- 标準三維曲面
[x,y,z]=sphere(n)
産生3個(n+1)階的方陣，采用這3個矩陣可以繪制出圓心位于原點、半徑為1的機關球體。
[x,y,z]=cylinder(R,n)
其中，參數R是一個向量，存放柱面各個等間隔高度上的半徑，n表示在圓柱圓周上有n個間隔點，預設有20個間隔點。
peaks函數調用格式：
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函數和fsurf函數 用于繪制參數方程定義的曲面
fsurf(funx,funy,funz,uvlims)
fmesh(funx,funy,funz,uvlims)
其中，funx、funy、funz代表定義曲面x、y、z坐标的函數，通常采用函數句柄的形式。uvlims為funx、funy和funz的自變量的取值範圍，用4元向量[umin,umax,vmin,vmax]描述，預設為[-5,5,-5,5]。
圖形修飾輔助操作
到這裡，不管是二維曲線三維曲線還是曲面，大家掌握的方法都差不多了，圖大機率是能被我們做出來了哈哈哈，不過能把圖做出來固然重要，可更重要的是還能做出美圖來，這就離不開我們的圖形修飾了，比如給做好的圖形加個标題加個注釋什麼的，我們要做出來圖，還要做出來細圖，更要做出來美圖，接下來文章将列舉我們經常使用的并且很有用的圖形修飾輔助操作。
基礎繪圖指令
除去上文所述plot等繪圖函數指令之外，還有有一些其它修飾圖形的常用指令。
這些呢是一些常用的輔助繪圖指令，沒有參數，直接在腳本輸入就行，功能已經列在表中非常明确，大家可以自行練習檢視實用效果。
接下來是一些帶參數的繪圖指令，它們可以幫你進行圖形标注、坐标控制等等一系列功能，非常實用，記得好好學習。圖形标注函數
title(圖形标題)
xlabel(x軸說明)
ylabel(y軸說明)
text(x,y,文本說明)
legend(圖1，圖2，...，參數...)
，下面是兩段代碼：
//沒有圖形标注
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)
//加上簡單圖形标注
title('四條函數圖像')
xlabel('橫坐标')
ylabel('縱坐标')
text(0,0,'猜猜我在哪')
legend('y1','y2','y3','y4','Location','southwest')
- 圖形視窗分割函數subplot
subplot(m,n,p)
其中，m和n指定将視窗分成mXn個繪圖區，p指定的是目前圖像所在區域，如m=2，n=3，則一個figure視窗被分成2行三列供6個繪圖區，可以容納6個圖形。若p=3，說明目前圖像要被畫進第三個視窗，也就是第二行第一列的視窗内。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)
圖形修飾處理
前面寫了一些基本繪圖指令，可以對我們的圖形進行簡單的修整，讓其變得更完備更好看，接下來是一些對圖形修飾的方法。
視點處理
- 方位角：視點與原點連線在xy平面上的投影與y軸負方向形成的角度，正值表示逆時針，負值表示順時針。
- 仰角：視點與原點連線與xy平面的夾角，正值表示視點在xy平面上方，負值表示視點在xy平面下方。
- view函數
view(az,el)
其中az為方位角，el為仰角。系統預設的視點定義為方位角-37.5°，仰角30°。
//繪制函數z=(x-1)^2+(y-2)^2-1的曲面圖，并從不同視點展示曲面
[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)
色彩處理
預設的，向量元素在[0,1]範圍内取值，3個元素一次表示紅、綠、藍三種顔色的相對亮度，稱為RGB三元組即[R G B]，如[0 0 1]是藍色，[1 0 0]是紅色，[1 1 1]是白色，[0 0 0]是黑色。(當然，也有在[0,255]内取值的，不再介紹)
- 色圖(Colormap) 首先，建立一個色圖矩陣方法如下：
cmap = colormap(parula(5))
其中，parula是内建色圖中包含的一個種類，其中參數5可以是任何一個數值，它關系着色圖矩陣的範圍，一般來說使用的時候省略就好。内建色圖如下：
- 指定目前圖形使用的色圖
//以peaks為例，先渲染圖形，後緊跟色圖種類即可
surf(peaks)
colormap hot
我們也可以不使用系統的色圖矩陣，可以自定義任何色圖矩陣。如建立一個灰色系列的色圖矩陣：
c = [0,0.2,0.4,0.6,0.8,1.0]
cmap = [c,c,c] //這樣建立的矩陣和 cmap=gray(6)是一樣的
surf(peaks)
colormap(cmap)
- 用shading函數來改變着色方式 參數如下：
示例：使用同一色圖，以不同着色方式繪制圓錐體
[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)
圖形的裁剪處理
将圖形中需要裁剪部分對應的函數值設定成NaN，這樣在繪制圖形時，函數值為NaN的部分将不顯示出來，進而達到對圖形進行裁剪的目的。 示例如下：
//繪制3/4圓
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
- 其實在Matlab中還有兩個非常重要的函數：
-
set
get
figure
總結
好了，感謝你能看到這裡，對于這篇文章，它可能的側重點不是完全教會我們怎麼作圖，而更多的也可能是提醒我們在Matlab裡面可以進行如此操作，對于新手而言，很多沒有系統的學習過Matlab的使用，可能裡面的很多東西不是我們不會用，而是根本不知道，是以這篇文章大緻列出來了很多非常常用的函數方法等，
其中的示例僅僅是個示例，它們的用法還有很多，希望大家能夠進行再次開拓，深入的了解每個方法的使用。最後，如果你覺得本篇文章對你有用，請點個贊，謝謝！