Matlab Plot：用于数据可视化的强大工具

一、基础绘图

Matlab的plot函数是最常用的绘制二维图形的函数之一，它可以用来绘制线性图、散点图、饼图、直方图等等。绘制基础图形非常简单，只需要提供要绘制的数据即可。

% 绘制折线图
x = 0:0.1:pi;
y = sin(x);
plot(x,y)

运行该代码，将会绘制出一条sin函数曲线。

除了基础绘图，我们还可以对绘制出来的图像进行格式化处理，比如修改线条颜色、添加图例、调整坐标轴范围等等。

% 修改线条颜色
x = 0:0.1:pi;
y = sin(x);
plot(x,y,'r') % 将折线颜色改为红色

运行该代码，将会绘制出一条红色的sin函数曲线。

% 添加图例
x = 0:0.1:pi;
y1 = sin(x);
y2 = cos(x);
plot(x,y1,'r',x,y2,'g')
legend('sin','cos') % 添加图例

运行该代码，将会绘制出一条红色的sin函数曲线和一条绿色的cos函数曲线，并在图像上添加上了“sin”和“cos”两个图例。

二、多子图绘制

某些情况下，我们需要在同一张图中绘制多幅子图或多个子图，这时候可以使用subplot函数将一个大图划分成多个小图进行绘制。

% 绘制多个子图
x = 0:0.1:pi;
y1 = sin(x);
y2 = cos(x);
y3 = tan(x);
subplot(2,2,1) % 第一个子图
plot(x,y1)
subplot(2,2,2) % 第二个子图
plot(x,y2)
subplot(2,2,[3 4]) % 第三个和第四个子图
plot(x,y3)

运行该代码，将会绘制出一张有三个子图的大图，第一个子图绘制sin函数曲线，第二个子图绘制cos函数曲线，第三个和第四个子图绘制tan函数曲线。

三、图像格式化

Matlab中还提供了丰富的图像格式化手段，使得图像更具可读性、美观性。下面是一些常见的图像格式化操作：

• 修改坐标轴范围：axis函数可以用来修改x轴和y轴的范围。
• 添加标题和标签：title、xlabel、ylabel函数可以分别添加图像的标题和坐标轴标签。
• 修改线条粗细：在plot函数中使用LineWidth参数可以修改线条的粗细。

% 图像格式化案例
x = 0:0.1:pi;
y1 = sin(x);
y2 = cos(x);
plot(x,y1,'r',x,y2,'g','LineWidth',2)
title('Sin and Cos Curve') % 添加标题
xlabel('X-axis') % 添加x轴标签
ylabel('Y-axis') % 添加y轴标签
axis([0 pi -1 1]) % 修改坐标轴范围

运行该代码，将会绘制出一条红色的sin函数曲线和一条绿色的cos函数曲线，带有标题、坐标轴标签，并且x轴的范围是0到π，y轴的范围是-1到1。

四、三维图像绘制

除了二维图像，Matlab还支持绘制三维图像，比如三维散点图、三维曲面等等。

% 绘制三维曲面
[x,y] = meshgrid(-2:0.2:2);
z = x.*exp(-x.^2-y.^2);
surf(x,y,z)

运行该代码，将会绘制出一个三维曲面。

绘制三维图像需要使用到Matlab中的一些专业函数，比如surfl、meshgrid等等。通过这些函数的组合使用，可以绘制出各种各样的三维图像。

五、数据可视化案例

通过Matlab绘制的图像，可以帮助我们更好地理解数据本身所包含的信息和规律。下面是两个数据可视化案例。

案例1：人口增长数据

我们使用Matlab绘制人口增长数据的折线图，以便更好地了解人口增长的趋势和规律。

% 人口增长数据可视化
data = load('population.txt');
year = data(:,1);
pop = data(:,2);
plot(year,pop)
xlabel('Year')
ylabel('Population (in millions)')
title('World Population Growth')

运行该代码，将会绘制出一条人口增长折线图，横轴表示年份，纵轴表示人口数。

案例2：电影票房数据

我们使用Matlab绘制电影票房数据的直方图，以便更好地了解电影票房的分布规律。

% 电影票房数据可视化
data = [27.5 30.0 26.5 22.0 29.5 24.0 25.5 25.0 24.0 25.5
        27.0 26.5 27.5 26.5 28.0 29.0 27.5 29.5 27.0 26.5
        28.5 25.5 29.0 28.0 30.0 26.5 29.0 29.5 25.5 28.0
        26.0 27.5 25.0 25.5 26.5 28.0 23.5 25.5 25.0 24.0
        26.5 24.5 25.0 25.5 27.5 22.5 26.0 23.5 26.5 29.0];
histogram(data,10)
xlabel('Box Office (in millions)')
ylabel('Frequency')
title('Box Office Distribution')

运行该代码，将会绘制出电影票房数据的直方图，横轴表示票房数，纵轴表示票房数出现的频率。