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MATLAB的教程(3)[转载]

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发表于 2003-7-27 18:16:37 | 显示全部楼层 |阅读模式
MATLAB 程式设计与应用  


张智星  


2.基本xy平面绘图命令   


MATLAB不但擅长於矩阵相关的数值运算,也适合用在各种科学目视表示(Scientific  
visualization)。本节将介绍MATLAB基本xy平面及xyz空间的各项绘图命令,包含一维曲
线及二维曲面的绘制、列印及存档。   


plot是绘制一维曲线的基本函数,但在使用此函数之前,我们需先定义曲线上每一点的x
及y座标。下例可画出一条正弦曲线:   


close all; x=linspace(0, 2*pi, 100); % 100个点的x座标   

y=sin(x); % 对应的y座标   

plot(x,y);   

<图片>  

小整理:MATLAB基本绘图函数 plot: x轴和y轴均为线性刻度(Linear scale) loglog:  
x轴和y轴均为对数刻度(Logarithmic scale) semilogx: x轴为对数刻度,y轴为线性刻
度 semilogy: x轴为线性刻度,y轴为对数刻度   

若要画出多条曲线,只需将座标对依次放入plot函数即可:   


plot(x, sin(x), x, cos(x));   

<图片>  


若要改变颜色,在座标对後面加上相关字串即可:   


plot(x, sin(x), 'c', x, cos(x), 'g');   

<图片>  


若要同时改变颜色及图线型态(Line style),也是在座标对後面加上相关字串即可:  



plot(x, sin(x), 'co', x, cos(x), 'g*');   

<图片>  


小整理:plot绘图函数的叁数 字元 颜色字元 图线型态y 黄色. 点k 黑色o 圆w 白色x  
xb 蓝色+ +g 绿色* *r 红色- 实线c 亮青色: 点线m 锰紫色-. 点虚线-- 虚线  

图形完成後,我们可用axis([xmin,xmax,ymin,ymax])函数来调整图轴的范围:   


axis([0, 6, -1.2, 1.2]);   

<图片>  


此外,MATLAB也可对图形加上各种注解与处理:   


xlabel('Input Value'); % x轴注解   

ylabel('Function Value'); % y轴注解   

title('Two Trigonometric Functions'); % 图形标题   

legend('y = sin(x)','y = cos(x)'); % 图形注解   

grid on; % 显示格线   

<图片>  



我们可用subplot来同时画出数个小图形於同一个视窗之中:   


subplot(2,2,1); plot(x, sin(x));   

subplot(2,2,2); plot(x, cos(x));   

subplot(2,2,3); plot(x, sinh(x));   

subplot(2,2,4); plot(x, cosh(x));   

<图片>  



MATLAB还有其他各种二维绘图函数,以适合不同的应用,详见下表。   
小整理:其他各种二维绘图函数 bar 长条图errorbar 图形加上误差范围 fplot 较精确
的函数图形 polar 极座标图hist 累计图rose 极座标累计图stairs 阶梯图stem 针状图
fill 实心图feather 羽毛图compass 罗盘图quiver 向量场图  

以下我们针对每个函数举例。  


当资料点数量不多时,长条图是很适合的表示方式:   


close all; % 关闭所有的图形视窗   

x=1:10;   

y=rand(size(x));   

bar(x,y);   

<图片>  



如果已知资料的误差量,就可用errorbar来表示。下例以单位标准差来做资料的误差量:
   


x = linspace(0,2*pi,30);   

y = sin(x);   

e = std(y)*ones(size(x));   

errorbar(x,y,e)   

<图片>  


对於变化剧烈的函数,可用fplot来进行较精确的绘图,会对剧烈变化处进行较密集的取
样,如下例:   


fplot('sin(1/x)', [0.02 0.2]); % [0.02 0.2]是绘图范围   

<图片>  


若要产生极座标图形,可用polar:   


theta=linspace(0, 2*pi);   

r=cos(4*theta);   

polar(theta, r);   

<图片>  


对於大量的资料,我们可用hist来显示资料的分 情况和统计特性。下面几个命令可用来
验证randn产生的高斯乱数分 :   


x=randn(5000, 1); % 产生5000个 m=0,s=1 的高斯乱数   

hist(x,20); % 20代表长条的个数   

<图片>  


rose和hist很接近,只不过是将资料大小视为角度,资料个数视为距离,并用极座标绘制
表示:   


x=randn(1000, 1);   

rose(x);   

<图片>  


stairs可画出阶梯图:   


x=linspace(0,10,50);   

y=sin(x).*exp(-x/3);   

stairs(x,y);   

<图片>  


stems可产生针状图,常被用来绘制数位讯号:   


x=linspace(0,10,50);   

y=sin(x).*exp(-x/3);   

stem(x,y);   

<图片>  


stairs将资料点视为多边行顶点,并将此多边行涂上颜色:   


x=linspace(0,10,50);   

y=sin(x).*exp(-x/3);   

fill(x,y,'b'); % 'b'为蓝色   

<图片>  


feather将每一个资料点视复数,并以箭号画出:   


theta=linspace(0, 2*pi, 20);   

z = cos(theta)+i*sin(theta);   

feather(z);   

<图片>  


compass和feather很接近,只是每个箭号的起点都在圆点:   


theta=linspace(0, 2*pi, 20);   

z = cos(theta)+i*sin(theta);   

compass(z);   

<图片>  
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