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matlab的图形绘制是非常重要的一种功能，所有关于数据分析挖掘方面一定会用到此项功能。
在我们开始第三章数据可视化之前，必须先把plot函数必须弄得清清楚楚才行，下面让我们看看关于它的一切吧！
一.plot
首先，plot有几种形式
（1）plot(X,Y):创建数据Y相对于中相应值X的二维折线图
其中，若X，Y是向量，长度必须相等，图是Y对X的
若X，Y是矩阵，大小必须相等，图是列Y对与列X的
若X或Y一个是向量，一个是矩阵，矩阵必须具有一定的尺寸，使得其尺寸之一等于向量的长度。如果矩阵行的数量等于向量长度，则该plot函数将绘制每个矩阵列与向量的关系。如果矩阵列的数量等于矢量长度，则该函数将绘制每个矩阵行与矢量的关系。如果矩阵是正方形，则该函数将绘制每列相对于向量的图。
若X或是Y是标量，另一个是标量或向量，图像是离散点，符号一定是plot(X,Y,’o’)。
（2）plot(X,Y，LineSpec):：多了一个LineSpec，这个的目的在于设置线性，标记，颜色
（3）plot(X1,Y1,LineSpec1,...,Xn,Yn,LineSpecn) 设置每条线的线型，标记类型和颜色
（4）plot(Y)创建数据的二维折线图Y与每个值的索引
若Y是向量，则x轴刻度范围为1到Y的长度那么大
若Y是矩阵，图像是列Y和行号的关系，X轴从1到Y的行数
若Y是复数，图像是虚部Y对实部Y的图像，plot（real（Y），imag（Y））
（5）plot（Y，LineSpec）对（4）设置线性，颜色，标记类型
附：LineSpec属性表
| 线性 | 描述 |
|---|---|
| – | 实线（默认） |
| — | 虚线 |
| ： | 虚线 |
| -. | 点划线 |
| 图像点的形状 | 描述 |
|---|---|
| o |
圈 |
| + | 加号 |
| * | 星号 |
| . | 点 |
| x | 十字 |
| s | 正方形 |
| d | 菱形 |
| ^ | 向上三角形 |
| v | 向下三角形 |
| > | 向右三角形 |
| < | 左三角形 |
| p | 五角星 |
| h | 六角形 |
| 颜色 | 描述 |
|---|---|
| y | 黄色 |
| m | 品红 |
| c | 青色 |
| r | 红色 |
| g | 绿色 |
| b | 蓝色 |
| w | 白色 |
| k | 黑色 |
型
二.应用情况
（1）绘制多条线
x=linespace(-2*pi,2*pi); % linespace（x1.x2,n）是均分计算指令，生成x1到x2之间n个行线型矢量
% 默认n是100
y1=sin(x);
y2=cos(x);
plot(x,y1,x,y2)
（2）矩阵做图
y=magic(4) %magic:生成行列和对角线元素和相等的矩阵，第二章的文章中总结过
plot(y)
（3）指定线型，颜色和标记
x = 0:pi/10:2*pi;
y1 = sin(x);
y2 = sin(x-0.25);
y3 = sin(x-0.5);
plot(x,y1,'g',x,y2,'b--o',x,y3,'c*')
（4）在特定点标记
MarkerIndices后设置，每五个数据点用特定点表示，长度是函数y的长度
x = linspace(0,10);
y = sin(x);
plot(x,y,'-o','MarkerIndices',1:5:length(y))
（5）显示轴，标题
x = linspace(0,10,140);
y = cos(3*x);
plot(x,y,'Color',[0,0.7,0.9])
title('曲线图') %标题
xlabel('x') %显示x轴是x
ylabel('cos(3x)') %显示y轴
了解上述知识，即可以独立完成一些作图，没有很复杂的东西，唯一困难的是在不同算法中结合数学公式和数据集完成图像的分析，本人尚才疏学浅，如内容中有任何错误的地方，望告知，我会加以修改，之后会继续更新。
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