目錄

今天目標：

畫一個圖像并且給圖像加上標題

子圖繪制

一些小知識

grid 設置框線

box 設置邊框

polar() 繪圖

今天小結

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今天目標：

畫一個圖像并且給圖像加上標題

首先我們畫一張很簡單的圖形，比如就畫一個y = cos x 的圖像吧。

代碼如下：

%% 給圖形加上標題（這個我記得前面提過）syms x; % 聲明一個變量xx = 0:0.1:2*pi; % x的取值范圍，從0-2*pi，以0.1為分割取值y = cos(x); % 函數figure; % 打開繪圖窗口plot(y); % 畫出y，如果你想更改曲線形狀，可以參考第10講，比如% plot(y, 'o--c')

如果我們想給這個圖形加上一個標題，我們只需要使用?title()?即可：

代碼如下：

%% 給圖形加上標題（這個我記得前面提過）syms x; % 聲明一個變量xx = 0:0.1:2*pi; % x的取值范圍，從0-2*pi，以0.1為分割取值y = cos(x); % 函數figure; % 打開繪圖窗口plot(y); % 畫出y，如果你想更改曲線形狀，可以參考第10講，比如% plot(y, 'o--c')title('余弦函數');

猛一看，這個代碼很平常，好像平平無奇的，但是，請你仔細看plot的部分！！！！

有些同學可能依稀記得，我使用過?ploy(x, y)?去畫圖，可是今天我僅僅使用了?plot(y)?就把圖畫了出來，大家可以參考前面第十講：

這是為什么呢？如果大家都能認真想想再，相信大家都能發現問題所在。

額外知識：這個手型工具可以拖動圖像（坐標軸也會變化）

上面的圖像有一個很大的問題：請看圖像的橫坐標欄，如下圖（后一個圖是使用手型工具拖動第一個點到靠近橫坐標軸時的圖片）：

或者我們也可以使用這個工具（學名是數據光標），來查看這個點的值：

?

咦~不對啊，為什么坐標軸是1-63呢？我的x的取值范圍不是0-2*pi嗎？

咦~你怎么知道是63而不是64呢?

我們看這個坐標軸，60+，我們能想到什么？

沒錯，我們的 x 是這樣定義的：x = 0:0.1:2*pi ，也就是說，x 看起來是連續的，實際上是間斷的（這個前面也講過咯），其實 x 的值是一個矩陣，里面存儲的分別是0 0.1 0.2 ...一直到2*pi這個數。而 2*pi 大概是6.28多一點點，所以最多到6.2就停止了，故 x 的值其實是這63個數據，而 y = cos x，實質上是相對于每一個 x 的值，計算cos的值，于是乎，當x = 0時，y = cosx => y = 1，以此類推，我們可以在工作區看到x y的真實的值：

如此，我們就可以知道 plot 的作用了。

plot 畫圖，如果只有一個參數，那么橫坐標就是1 2 3 .。。。。以此類推的，參數作為當橫坐標作為1 2 3 .。。時的值，對于 plot(y)，我們就看到，當橫坐標是1 時，縱坐標取1（y = 1），當橫坐標是2時，縱坐標取0.9950（y = 0.9950）。。。。以此類推。

而如果有兩個參數時，第一個參數是橫坐標，第二個是縱坐標，兩個參數中的數值的量要相同，這樣就能對應畫圖，比如我們使用plot(x,y)和plot(y, x)：

代碼如下：

%% 給圖形加上標題（這個我記得前面提過）syms x; % 聲明一個變量xx = 0:0.1:2*pi; % x的取值范圍，從0-2*pi，以0.1為分割取值y = cos(x); % 函數figure; % 打開繪圖窗口plot(x, y); % 畫出y，如果你想更改曲線形狀，可以參考第九講，比如% plot(y, 'o--c')title('plot(x, y)');figureplot(y, x);title('plot(y, x)');

額外思考：如果plot的參數是三個呢？

如果你這個時候真的寫了下面的代碼：

%% plot里面三個參數的情況clear all;syms x;x = 0:0.1:2*pi;y = sin(x);z = cos(x);figure;plot(x, y, z);

那么不出意外你的matlab應該會閃退了。

還記得我們上一講說，plot() 是可以設置函數曲線的點形狀、曲線樣式以及顏色的，其實，這個第三個參數需要是字符串(比如'x--c')：

代碼如下：

%% plot里面三個參數的情況clear all;syms x;x = 0:0.1:2*pi;y = sin(x);figure;plot(x, y, 'x--c');title('plot里面三個參數的情況');

第三個參數的形狀設置上一講說過，我這里再把那個圖片復制過來了（不要忘記，這三個符號不區分前后順序。還有propertyname參數，其實沒啥用，這里提一下大家知道就行了，我們平常畫圖下面這個表應該夠用了，所以這里就不講了。）

如此，相信大家能很深刻的理解plot()的作用了。

子圖繪制

使用subplot() 可以將一個figure分為多個區塊，這是個很簡單的函數，看代碼：

%% 子圖繪制x = 0:0.1:2*pi; % 設置變量范圍y = sin(x); % 第一個函數z = cos(x); % 第二個函數figure; % 創建一個圖像畫板subplot(3, 2, 1); % 給圖像畫板分區為3行2列，選中第一個區域plot(x, y); % 在這個區域畫圖title('y = sin x'); % 這個區域的名字subplot(3, 2, 6); % 給繪圖花瓣分區為3行2列，選中第六個區域plot(x, z); % 繪制z = cosxtitle('z = cos x'); % 命名

最后出現的圖像是這樣的：

額外的思考：如果我想畫兩張圖，且他們的分區方式不一樣的？我們是否可以畫不同圖時劃分區域形狀不同，選中不重疊的部分畫圖呢？讓我們試一試吧！

%% 子圖繪制x = 0:0.1:2*pi; % 設置變量范圍y = sin(x); % 第一個函數z = cos(x); % 第二個函數figure; % 創建一個圖像畫板subplot(2, 1, 1); % 給圖像畫板分區為2行1列，選中第一個區域，其實就是第一行plot(x, y); % 在這個區域畫圖title('y = sin x'); % 這個區域的名字subplot(2, 3, 6); % 給繪圖花瓣分區為2行3列，選中第六個區域plot(x, z); % 繪制z = cosxtitle('z = cos x'); % 命名

下面是輸出的結果，看來是符合我們的預期的：

所以，我們劃分區域時，可以根據這個圖像的需求，靈活劃分，這個subplot只是邏輯上的劃分區域，并不是真的劃分了區域！！！！

一些小知識

grid 設置框線

grid on 開啟框線，這個默認是關閉的( grid off )

代碼如下：

%% 子圖繪制x = 0:0.1:2*pi; % 設置變量范圍y = sin(x); % 第一個函數z = cos(x); % 第二個函數figure; % 創建一個圖像畫板subplot(2, 1, 1); % 給圖像畫板分區為3行2列，選中第一個區域plot(x, y); % 在這個區域畫圖title('y = sin x'); % 這個區域的名字grid on; % 給這個區域設置框線subplot(2, 3, 6); % 給繪圖花瓣分區為2行3列，選中第六個區域plot(x, z); % 繪制z = cosxtitle('z = cos x'); % 命名

box 設置邊框

box off 關閉圖像的邊框，這個默認是打開的（box on）,其實我感覺沒啥用，主要是為了臨界處方便觀察吧

代碼就如下：

%% 子圖繪制x = 0:0.1:2*pi; % 設置變量范圍y = sin(x); % 第一個函數z = cos(x); % 第二個函數figure; % 創建一個圖像畫板subplot(2, 1, 1); % 給圖像畫板分區為3行2列，選中第一個區域plot(x, y); % 在這個區域畫圖title('y = sin x'); % 這個區域的名字box off; % 給這個區域設置邊框關閉subplot(2, 3, 6); % 給繪圖花瓣分區為2行3列，選中第六個區域plot(x, z); % 繪制z = cosxtitle('z = cos x'); % 命名

polar() 繪圖

有些圖像只有極坐標形式，很難解出或者沒有直角坐標形式，所以需要用到極坐標系，極坐標畫圖參數和Plot()幾乎是一樣的，看一個例子吧：

代碼如下：

%% polar()x = 0:0.1:2*pi; % 設置變量范圍y = cos(x).^2+sin(x).^2;% 第一個函數，在matlab中，^ 表示乘方，不是異或。% 但是matlab中都是矩陣，所以需要在運算符前加一個 . ，表示矩陣中所有元素都平方% 我們都知道，z 就是圓的極坐標表示形式了。figure; % 創建一個圖像畫板subplot(2, 1, 1); % 給繪圖花瓣分區為2行1列，選中第一個區域polar(x, y); % 繪制y = cosxtitle('y = cos(x)^2+sin(x)^2'); % 命名% 分區是為了告訴大家，polar()也能在分區中操作

今天小結

今天學習了下面的內容：

• plot()畫圖和plot()到底怎么工作的
• matlab中一些小工具如數據光標的使用
• 畫極坐標
• 畫子圖
• 一些小函數

總結

以上是生活随笔為你收集整理的MATLAB基础教程（11）——二维中的数据可视化（续）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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