matlab库零散笔记

matlab.pylpot

1. 函数plt.plot()

1.1 基本用法

用于绘制线图和散点图

# 语法格式
# 画单条线
plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs)
# 画多条线
plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)

• x, y：点或线的节点，x 为 x 轴数据，y 为 y 轴数据，数据可以列表或数组。
• fmt：可选，定义基本格式（如颜色、标记和线条样式）
  • fmt = '[marker][line][color]'
• ** kwargs：可选，用在二维平面图上，设置指定属性，如标签，线的宽度等

常用marker如下

marker	含义
.	点
o	实心圆
*	星号
x	乘号
v	下三角
<	左三角
>	右三角
^	上三角

常用line如下

类型	简写	说明
solid (默认)	-	实线
dotted	:	点虚线
dashed	--	破折线
dashdot	-.	点划线
None	'' 或 ' '	不画线

标记大小与颜色

• markersize，简写为 ms：定义标记的大小
• markerfacecolor，简写为 mfc：定义标记内部的颜色
• markeredgecolor，简写为 mec：定义标记边框的颜色

# 例子
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
ypoints = np.array([6, 2, 13, 10])
plt.plot(ypoints, 'o--b')
# 或者 plt.plot(ypoints,marker='o',\
# linestyle='--',mfc='b',ms=5)
plt.show()

# 例子，加上x轴、y轴标签以及标题
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([1, 4, 9, 16])
plt.plot(x, y, 'o:b')
plt.title("TEST TITLE")
plt.xlabel("x - label")
plt.ylabel("y - label")
plt.show()

1.2 绘制多图

2. 属性设置 xlim,ylim

xlim 和 ylim 在 matplotlib 中分别用于获取或设置x轴和y轴的范围

用法 (xmin 和 xmax 分别是x轴的最小值和最大值)

• 获取当前x轴的范围：
  xmin, xmax = plt.xlim()
• 设置x轴的范围：
  plt.xlim(xmin, xmax)
plt.xlim([xmin, xmax])

# 例子（放大图像中的特定领域）
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)

# 设置x轴和y轴的范围
plt.xlim(2, 8)
plt.ylim(-1, 1)

plt.show()

# 例子（同步两个的子图的坐标轴范围）
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

fig, axs = plt.subplots(2, 1)

axs[0].plot(x, y1, 'y')
axs[1].plot(x, y2, 'b')

# 设置两个子图的x轴范围相同
axs[0].set_xlim(2, 8)
axs[1].set_xlim(2, 8)

plt.show()

# 例子（动态调整坐标轴的范围）
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x) + np.random.normal(0, 0.2, 100)  # 添加随机噪声

plt.plot(x, y, 'o')

# 动态设置y轴范围，使其略大于数据的最大值和最小值
plt.ylim(y.min() - 0.5, y.max() + 0.5)

plt.show()

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3. 函数plt.scatter()

用于绘制散点图

用法
plt.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)

• x，y：长度相同的数组，也就是我们即将绘制散点图的数据点，输入数据。

• s：点的大小，默认 20，也可以是个数组，数组每个参数为对应点的大小。

• c：点的颜色，默认蓝色 'b'，也可以是个 RGB 或 RGBA 二维行数组。

• marker：点的样式，默认小圆圈 'o'。

• cmap：Colormap，默认 None，标量或者是一个 colormap 的名字，只有 c 是一个浮点数数组的时才使用。如果没有申明就是 image.cmap。

• norm：Normalize，默认 None，数据亮度在 0-1 之间，只有 c 是一个浮点数的数组的时才使用。

• vmin，vmax：：亮度设置，在 norm 参数存在时会忽略。

• alpha：：透明度设置，0-1 之间，默认 None，即不透明。

• linewidths：：标记点的长度。

• edgecolors：：颜色或颜色序列，默认为 'face'，可选值有 'face', 'none', None。

• plotnonfinite：：布尔值，设置是否使用非限定的 c ( inf, -inf 或 nan) 绘制点。

• **kwargs：：其他参数

# 例子
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
y = np.array([1, 4, 9, 16, 7, 11, 23, 18])
colors = np.array(["red", "green", "black", "orange", "purple", "beige", "cyan", "magenta"])
sizes = np.array([20, 50, 100, 200, 500, 1000, 60, 90])
plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes)
plt.show()