【MATLAB】进阶绘图 ( 双 y 轴图形 | plotyy 函数 | Histogram 统计图形 | hist 函数 )

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韩曙亮 发表于 2022/01/11 02:30:10 2022/01/11
【摘要】 文章目录 一、双 y 轴图1、plotyy 函数2、使用场景3、代码示例 二、Histogram 统计图形1、hist 函数2、代码示例 一、双 y 轴图 ...





一、双 y 轴图





1、plotyy 函数


plotyy 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/plotyy.html
( 过时了 , 这里简单介绍下 , 官方推荐使用 yyaxis 函数 )

plotyy 函数绘制的坐标轴图形有两个 y y y 轴 ;


plotyy 语法 : 返回值有 3 3 3 个元素 ;

  • AX 是坐标系 axis 句柄值 ;
  • 曲线 1 的句柄值是 H1 ;
  • 曲线 2 的句柄值是 H2
% 使用 plotyy 绘制两条曲线
% AX 是坐标系 axis 句柄值
% 曲线 1 的句柄值是 H1
% 曲线 2 的句柄值是 H2
[AX, H1, H2] = plotyy(x, y1, x, y2);

  
 
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2、使用场景


使用场景 :

绘制如下公式 :

y = a e − b x sin ⁡ ( c x ) y = a e^{-bx} \sin(cx) y=aebxsin(cx)

同时绘制不同的 a , b , c a,b, c a,b,c 参数的曲线 ,

曲线 1 1 1 : y = 200 e − 0.05 x sin ⁡ ( x ) y = 200 e^{-0.05x} \sin(x) y=200e0.05xsin(x)

曲线 2 2 2 : y = 0.8 e − 0.5 x sin ⁡ ( 10 x ) y = 0.8 e^{-0.5x} \sin(10x) y=0.8e0.5xsin(10x)

在一个坐标轴图中 , 两个曲线的取值范围差距过大 , 曲线 1 1 1 取值范围 [ − 200 , 200 ] [-200 , 200] [200,200] , 曲线 2 2 2 取值范围 [ − 0.8 , 0.8 ] [-0.8, 0.8] [0.8,0.8] , 如果使用相同的坐标系 , 如果在 [ − 200 , 200 ] [-200 , 200] [200,200] 的坐标轴上绘制曲线 2 2 2 基本就看不到了 ;



3、代码示例


代码示例 :

% x 轴取值
x = 0 : 0.01 : 20;

% 曲线 1 对应的 y 值
y1 = 200 * exp (-0.05 * x) .* sin(x);

% 曲线 2 对应的 y 值
y2 = 0.8 * exp (-0.5 * x) .* sin(10 * x);

% 使用 plotyy 绘制两条曲线
% AX 是坐标系 axis 句柄值
% 曲线 1 的句柄值是 H1
% 曲线 2 的句柄值是 H2
[AX, H1, H2] = plotyy(x, y1, x, y2);

% 修改坐标轴标注 , 通过 AX 句柄值设置左右两侧 y 轴标注
set(get(AX(1), 'Ylabel'), 'String', '左侧 Y1 曲线');
set(get(AX(2), 'Ylabel'), 'String', '右侧 Y2 曲线');

% 设置标题
title('双 y 轴曲线');

% 设置曲线 1 样式 , 使用 H1 句柄设置 , 虚线
set(H1, 'LineStyle', '--');

% 设置曲线 2 样式 , 使用 H1 句柄设置 , 实线
set(H2, 'LineStyle', '-');

  
 
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绘图结果 :

在这里插入图片描述





二、Histogram 统计图形





1、hist 函数


hist 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/hist.html




2、代码示例


代码示例 :

% 随机生成 1 ~ 1000 之间的数字
y = randn (1, 1000);

% 绘制图像 1 
subplot (2, 1, 1);

% 绘制直方图 , 10 个元素
hist (y, 10);

% 绘制图像 2
subplot (2, 1, 2);

% 绘制直方图 , 50 个元素
hist (y, 50);

  
 
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绘图结果 :

在这里插入图片描述

文章来源: hanshuliang.blog.csdn.net,作者:韩曙亮,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:hanshuliang.blog.csdn.net/article/details/115859354

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