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Matlab高階繪圖

阿新 • • 發佈：2019-01-27

轉自：Matlab繪圖高階部分 - JeromeBlog（http://bluereader.org/article/25129）

圖形是呈現資料的一種直觀方式，在用Matlab進行資料處理和計算後，我們一般都會以圖形的形式將結果呈現出來。尤其在論文的撰寫中，優雅的圖形無疑會為文章加分。本篇文章非完全原創，我的工作就是把見到的Matlab繪圖程式碼收集起來重新跑一遍，修改區域性錯誤，然後將所有的圖貼上來供大家參考。大家可以先看圖，有看中的可以直接把程式碼Copy過去改成自己想要的。


%%直方圖圖的繪製%直方圖有兩種圖型：垂直直方圖和水平直方圖。而每種圖型又有兩種表現模式：累計式：分組式。
figure
 
;
z=[3,5,2,4,1;3,4,5,2,1;5,4,3,2,5];%各因素的相對貢獻份額
colormap(cool);%控制圖的用色
subplot(2,3,1);
bar(z);%二維分組式直方圖,預設的為'group'
title('2D default');
subplot(2,3,2);
bar3(z);%三維的分組式直方圖
title('3D default');
subplot(2,3,3);
barh(z,1);%分組式水平直方圖，寬度設定為1
title('vert width=1');
subplot(2,3,4);
bar(z,'stack');%累計式直方圖，例如:
 
1,1+2,1+2+3構成了第一個bar
title('stack')
subplot(2,3,5);
bar3h(z,0.5,'stacked');%三維累計式水平直方圖
title('vert width=1 stack');
subplot(2,3,6);
bar3(z,0.8,'grouped');%對相關資料的顏色進行分組，預設的位'group'
title('width=0.8 grouped');

%%=========柱狀圖的進階==========
figure;
y=[300311;390425;312321;250185;550535;420432;410520;];
subplot
 
(1,3,1);
b=bar(y);
grid on;set(gca,'XTickLabel',{'0','1','2','3','4','5','6'})
legend('演算法1','演算法2');
xlabel('x axis');
ylabel('y axis');%使僅有的一組柱狀圖呈現不同顏色，預設的位相同顏色
data =[1.0,1.0,0.565,0.508,0.481,0.745];
subplot(1,3,2);
b = bar(data);
ch =get(b,'children');set(ch,'FaceVertexCData',[4;2;3;1;5;6]);%使用Indexed形式指定每組bar的顏色set(gca,'XTickLabel',{'C0','C1','C2','C3','C4','C5'})
axis([070.01.0]);
ylabel('micro F-measure');%使每個bar顏色不同,預設的是每個元素在不同組的顏色相同
data =[3,7,5,2;4,3,2,9;6,6,1,4];
subplot(1,3,3);
b = bar(data);
ch =get(b,'children');set(ch{1},'FaceVertexCData',[1;2;3]);%設定第一個元素在不同組的顏色set(ch{2},'FaceVertexCData',[1;2;3]);%設定第二個元素在不同組的顏色set(ch{3},'FaceVertexCData',[1;2;3]);set(ch{4},'FaceVertexCData',[1;2;3]);

%%彩色柱狀圖%用到的資料
n =8;
Z = rand(n,1);
figure;%預設圖片
subplot(1,3,1);
bar(Z);%簡單的作圖%這個圖根據資料列中值的大小著色。每列中的值越大，顏色越突出
subplot(1,3,2);
h=bar(Z);
colormap(summer(n));
ch =get(h,'Children');
fvd =get(ch,'Faces');%針對矩陣時，只能用fvd=get(ch{col},'Faces'),下同
fvcd =get(ch,'FaceVertexCData');[~, izs]= sortrows(Z,1);for i =1:n
    row = izs(i);
    fvcd(fvd(row,:))= i;endset(ch,'FaceVertexCData',fvcd)%圖片會以漸變的方式著色，效果非常不錯
subplot(1,3,3);
h=bar(Z);
ch =get(h,'Children');
fvd =get(ch,'Faces');
fvcd =get(ch,'FaceVertexCData');[zs, izs]= sortrows(Z,1);
k =128;%準備生成128*3行的colormap
colormap(summer(k));%這樣會產生一個128*3的矩陣，分別代表[R G B]的值%檢視資料
whos ch fvd fvcd zs izs
%NameSizeBytesClassAttributes%%   ch         1x18double%   fvcd      66x1528double%   fvd       13x4416double%   izs       13x1104double%   zs        13x1104double%
shading interp %Needed to graduate colors
for i =1:n
    color = floor(k*i/n);%這裡用取整函式獲得color在colormap中行
    row = izs(i);%Look up actual row # in data
    fvcd(fvd(row,1))=1;%Colorbase vertices 1st index
    fvcd(fvd(row,4))=1;
    fvcd(fvd(row,2))= color;%Assign top vertices color
    fvcd(fvd(row,3))= color;endset(ch,'FaceVertexCData', fvcd);%Apply the vertex coloring
set(ch,'EdgeColor','k');

%%繪製統計直方圖%hist(y)：如果y是向量，則把其中元素放入10個條目中，且返回每條中的元素的個數；如果y為矩陣，則分別對每列進行處理，顯示多組條形。%[n,xout]=hist(y,x)：非遞減向量x的指定bin的中心。向量xout包含頻率計數與條目的位置。
x=-10:.1:10;
y1=randn(2008,1);
y2=randn(2008,3);
figure;
colormap(winter);
subplot(2,2,1);
hist(y1);%把其中元素放入10個條目中
title('y1為向量，default,n=10');
subplot(2,2,2);
hist(y2);%分別對每列進行處理，顯示多組條形
title('y2為矩陣');
subplot(2,2,3);
hist(y1,x);%使用者也可以使用[n,xout]=hist(y1,x);bar(xout,n)繪製條形直方圖
title('向量x指定條目');
subplot(2,2,4);
hist(y2,1000);%第二個引數為標量時指定bin的數目
title('nbins=1000');

%%========均值方差直方圖========
a=[8910789];%mean
b=[111111];%std
figure();
h=bar(a);
ch=get(h,'children');set(ch,'FaceVertexCData',[4;2;3;1;5;6]);%使用Indexed形式指定每組bar的顏色
hold on;
errorbar(a,b,'k','LineStyle','none');

%%=======散點圖scatter , scatter3 , plotmatrix======%scatter3(X,Y,Z,S,C):在由向量X、Y和Z指定的位置顯示大小和顏色分別由
            
  

           

              
              

            

            
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    plot(x) 
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    plot(x,y) 
     
    
    
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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 
%plot your figure before 
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 
%  



  
 

    


    
    
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第二節  圖形繪製的基本方法 
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第三節  曲線問題的高階應用開發 
直線問題深 



  
 

    


    
    
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							1. 前言

前面我們介紹了使用matplotlib簡單的繪圖方法（見：Python應用matplotlib繪圖簡介 ） 
但是想要完全控制你的圖形，以及更高階的用法，就需要使用 pyplot 的介面顯式的建立圖形figure。 
本文介紹plyplot控制繪圖 



  
 

    


    
    
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 基本   barh   分享   com   自定義   subplot   mes   1.2   img   目錄
1..二維圖   1.1 基本畫圖功能	  1.2 plot參數說明	：線條類型，點類型，顏色   1.3 坐標軸定標和圖形說明  1.4 子圖 ：subplot  1.5 其他類型的二維圖 



  
 

    


    
    
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【@wp20180507-20180511（week 5）】
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