MATLAB学习文档（二十五）

功能	语法	常用属性组合	适用场景
简单标题	title(‘文本’)	无	快速标注
格式化标题	title(‘文本’,‘FontSize’,12)	FontSize, FontWeight, Color	需要强调的标题
数学公式标题	title(‘公式’,‘Interpreter’,‘latex’)	Interpreter, FontSize	学术论文图表
坐标轴标签	xlabel(‘文本’)	FontSize, Color	基本标注
旋转标签	ylabel(‘文本’,‘Rotation’,0)	Rotation, FontSize	横向Y轴标签
多行标签	title({‘行1’;‘行2’})	无	复合信息标注

基本语法

标题设置

title('字符串标题')

title('字符串标题','属性名',属性值,...)

坐标轴标签设置

xlabel('字符串标签')

xlabel('字符串标签','属性名',属性值,...)

ylabel('字符串标签')

ylabel('字符串标签','属性名',属性值,...)

参数说明

属性名	可选值	说明
‘FontSize’	数值(如12)	字体大小
‘FontWeight’	‘normal’/‘bold’	字体粗细
‘Color’	颜色字符/RGB值	字体颜色
‘Interpreter’	‘none’/‘latex’/‘tex’	文本解释器
‘Rotation’	角度值(如90)	文本旋转角度

案例

案例1：基础标签设置

x = 0:0.1:2*pi;

y = sin(x);

plot(x,y)

title('正弦函数图像')

xlabel('时间(秒)')

ylabel('幅值')

案例2：带属性设置的标签

x = linspace(0,10,100);

y = exp(-x).*sin(x);

plot(x,y,'r-','LineWidth',2)

title('衰减振荡曲线','FontSize',14,'FontWeight','bold')

xlabel('时间 t','FontSize',12,'Color','b')

ylabel('位移 y','FontSize',12,'Color','b')

案例3：使用LaTeX公式

x = -2:0.1:2;

y = x.^2;

plot(x,y)

title('二次函数 $y = x^2$','Interpreter','latex')

xlabel('自变量 $x$','Interpreter','latex')

ylabel('因变量 $y$','Interpreter','latex')

案例4：多行标签

x = 1:10;

y = rand(1,10);

plot(x,y,'o-')

title({'实验数据点';'2025年测量'})

xlabel('样本编号')

ylabel('测量值')

实用技巧

图形句柄操作：可以获取和修改已存在的标签

h_title = get(gca,'Title');

set(h_title,'String','新标题','Color','red')

动态标签：在循环中更新标签

for i = 1:5

    plot(rand(1,10))

    title(['第',num2str(i),'次实验'])

    pause(1)

end

中文支持：确保使用支持中文的字体

title('中文标题','FontName','SimHei')

9.2.6 修改坐标区的外观

目标	推荐语法	常用属性组合	适用场景
快速调整范围	axis([xmin xmax ymin ymax])	无	初步查看数据局部细节
统一比例	axis equal 或 axis square	无	绘制圆形、几何图形，确保不变形
显示网格	set(gca, 'XGrid', 'on', 'YGrid', 'on')	GridLineStyle, GridAlpha	数据对比，读数辅助
自定义刻度	set(gca, 'XTick', ..., 'XTickLabel', ...)	YTick, YTickLabel	展示分类数据、特定时间点
整体美化	set(gca, ...)	Color, Box, LineWidth, XColor, FontSize	学术论文、报告、演示文稿
特殊方向	set(gca, 'YDir', 'reverse')	XDir	深度数据、自上而下的流程图

核心语法

修改坐标区外观主要通过 axis 和 set(gca, ...) 两种方式实现。

方式一：使用 axis 函数（快速设置）

axis([xmin xmax ymin ymax])       % 设置坐标范围

axis square                       % 使坐标区呈正方形

axis equal                        % 使各坐标轴刻度增量相同

axis tight                        % 紧凑显示数据范围

axis off                          % 关闭坐标轴背景和刻度

axis on                           % 显示坐标轴背景和刻度

axis xy                           % 使用标准的笛卡尔坐标系

axis ij                           % 使用矩阵坐标系（原点在左上角）

方式二：使用 set 函数（精细控制）

set(gca, 'PropertyName', PropertyValue, ...)

% gca 代表 "get current axes"，即获取当前坐标区的句柄

关键参数说明

属性名 (PropertyName)	可选值/类型	说明
XLim, YLim	[最小值, 最大值]	设置X、Y轴的显示范围
XTick, YTick	向量，如 [0, 2, 4, 6]	设置主刻度线的位置
XTickLabel, YTickLabel	字符串元胞数组	设置刻度标签的文本
XGrid, YGrid	on / off	是否显示X、Y轴的网格线
Box	on / off	是否显示坐标区的边框
Color	颜色字符 (如 'w') 或 RGB值	设置坐标区的背景颜色
XColor, YColor	颜色字符或RGB值	设置X、Y轴线的颜色
LineWidth	数值（如 1.5）	设置坐标轴线的宽度
FontName	字符串（如 'Times New Roman'）	设置刻度标签的字体
FontSize	数值（如 12）	设置刻度标签的字体大小
Dir	'normal', 'reverse'	设置坐标轴方向（正向或反向

案例

案例1：设置坐标范围与网格

x = linspace(0, 10, 100);

y = sin(x) + 0.5*randn(size(x));

plot(x, y);

% 使用 axis 快速设置范围

axis([0 12 -2 2]); % X轴[0,12], Y轴[-2,2]

% 使用 set 精细控制

set(gca, 'XGrid', 'on', 'YGrid', 'on', 'GridLineStyle', '--', 'GridAlpha', 0.5);

title('带网格和自定义范围的信号图');

案例2：自定义刻度与标签

x = 1:5;

y = [10, 25, 8, 30, 15];

plot(x, y, '-o');

% 自定义刻度位置和标签

set(gca, 'XTick', 1:5, ...

        'XTickLabel', {'样本A', '样本B', '样本C', '样本D', '样本E'}, ...

        'YTick', 0:5:35);

title('自定义刻度标签示例');

案例3：美化坐标区外观

x = linspace(0, 2*pi, 100);

y = cos(x);

plot(x, y, 'LineWidth', 2);

% 综合美化

set(gca, 'Color', [0.95 0.95 0.95], ...  % 浅灰色背景

        'Box', 'on', ...                   % 显示边框

        'LineWidth', 1.2, ...              % 坐标轴线加粗

        'XColor', [0.2 0.2 0.2], ...       % 深灰色轴线

        'YColor', [0.2 0.2 0.2], ...

        'FontSize', 12, ...                % 字体加大

        'FontName', 'Arial');

title('美化后的坐标区');

案例4：反转坐标轴

x = 1:100;

y = cumsum(randn(1,100));

plot(x, y);

% 反转Y轴，常用于深度或某些递减指标

set(gca, 'YDir', 'reverse');

title('Y轴反向示例（如深度剖面）');

核心建议

快速操作用 axis，精细定制用 set(gca, ...)。
在编写脚本时，将所有 set 命令集中在 plot 命令之后，代码结构更清晰。

9.2.7 图形窗口上菜单栏和工具栏的介绍

菜单栏介绍

MATLAB图形窗口的菜单栏默认包含“文件”“编辑”“视图”“插入”“工具”“桌面”“窗口”“帮助”等选项，用户可通过uimenu函数自定义菜单。

创建菜单栏语法

h = uimenu(parent, 'PropertyName', PropertyValue, ...);

参数说明

parent：父对象句柄（如图形窗口gcf或父菜单句柄）。

'PropertyName'：属性名（如'Label'、'Callback'）。

PropertyValue：属性值（如菜单项名称、回调函数）。

常用属性

属性名	说明	示例值
'Label'	菜单项名称（支持&定义快捷键）	'文件(&F)'
'Callback'	点击菜单项执行的命令或函数	'plot(rand(10))'
'Separator'	是否在菜单项上方添加分割线（'on'/'off'）	'on'
'Checked'	是否显示选中标记（'on'/'off'）	'on'
'Enable'	是否启用菜单项（'on'/'off'）	'off'

案例代码

% 创建图形窗口并隐藏默认菜单

fig = figure('Name', '自定义菜单', 'MenuBar', 'none');

% 添加一级菜单

h_file = uimenu(fig, 'Label', '文件');

h_edit = uimenu(fig, 'Label', '编辑');

% 添加子菜单

uimenu(h_file, 'Label', '保存', 'Callback', 'saveas(gcf)');

uimenu(h_file, 'Label', '打开', 'Separator', 'on', 'Callback', 'uigetfile');

uimenu(h_edit, 'Label', '复制', 'Callback', 'disp("复制操作")');

工具栏介绍

MATLAB图形窗口的工具栏提供快捷操作按钮，如放大、平移、数据游标等，用户可通过uitoolbar自定义工具栏。

默认工具栏功能

功能按钮	说明
放大/缩小	缩放图形
平移	拖动图形
数据游标	显示数据点坐标
插入图例	添加图例
插入颜色栏	添加颜色标尺

自定义工具栏语法

h_toolbar = uitoolbar(parent);

h_push = uipushtool(h_toolbar, 'CData', icon, 'TooltipString', '提示', 'ClickedCallback', callback);

参数说明

parent：父对象（如图形窗口）。

'CData'：按钮图标（矩阵或图像）。

'TooltipString'：鼠标悬停提示文本。

'ClickedCallback'：点击按钮执行的回调函数。

案例代码

% 创建工具栏并添加按钮

h_toolbar = uitoolbar(gcf);

icon = imread('icon.png'); % 加载图标

uipushtool(h_toolbar, 'CData', icon, 'TooltipString', '绘制正弦波', ...

    'ClickedCallback', 'plot(sin(0:0.1:2*pi))');

菜单栏与工具栏对比总结

特性	菜单栏	工具栏
用途	分类操作（如文件、编辑）	快捷操作（如缩放、标注）
创建函数	uimenu	uitoolbar + uipushtool
交互方式	下拉菜单	按钮点击
自定义性	支持多级菜单、分隔线、快捷键	支持图标、提示文本
适用场景	复杂功能分组	常用功能快速访问

注意事项

隐藏默认菜单：需设置'MenuBar', 'none'。
回调函数：建议封装为独立函数或脚本，便于维护。
图标资源：自定义工具栏按钮需准备图标文件（如PNG）。

9.2.8 在同一个图形窗口上绘制多个子图

方法/语法	特点	适用场景	关键点
subplot(m, n, p)	创建规则的m行n列网格，在第p个位置绘图。	标准的多图对比展示，如2x2、3x1等。	p的计数从左到右，从上到下。
subplot(m, n, p) (不规则)	通过p的巧妙组合，让子图跨越多个网格。	需要突出某个主图，或创建不对称布局。	例如subplot(2,1,1)创建一个占满上方的大图。
h = subplot(...)	创建子图的同时，返回其句柄h。	需要对特定子图进行精细、独立的属性定制。	通过set(h, 'Property', Value)修改属性。

核心语法：subplot

subplot 是创建子图最核心的函数，它将图形窗口划分为一个网格，并指定当前绘图的位置。

基本语法

subplot(m, n, p)

参数说明

参数	说明
`m`	将窗口划分成的行数。
`n`	将窗口划分成的列数。
`p`	指定当前激活的子图区域编号。编号从左上角开始，从左到右、从上到下依次为 1, 2, 3, …

案例

案例1：规则网格布局（2x2布局）

这是最常用的方式，创建一个2行2列的网格来放置4个子图。

% 准备数据

x = 0:0.1:2*pi;

y1 = sin(x);

y2 = cos(x);

y3 = x.^2;

y4 = exp(-x);

% 创建2x2的子图

subplot(2, 2, 1); % 激活第1个区域（左上角）

plot(x, y1);

title('正弦函数');

subplot(2, 2, 2); % 激活第2个区域（右上角）

plot(x, y2);

title('余弦函数');

subplot(2, 2, 3); % 激活第3个区域（左下角）

plot(x, y3);

title('二次函数');

subplot(2, 2, 4); % 激活第4个区域（右下角）

plot(x, y4);

title('指数衰减');

案例2：不规则布局（占据多个网格）

有时候，我们希望某个子图更大，占据多个网格位置。

% 准备数据

x = linspace(0, 10, 100);

y1 = sin(x);

y2 = cos(x);

y3 = sin(x) + cos(x);

% 第一个子图占据上方全部空间（2行1列的第1个位置）

subplot(2, 1, 1);

plot(x, y1, 'r-', 'LineWidth', 2);

title('主图：正弦波');

grid on;

% 第二和第三个子图并排放在下方

subplot(2, 2, 3); % 下方左侧

plot(x, y2, 'b--');

title('子图1：余弦波');

subplot(2, 2, 4); % 下方右侧

plot(x, y3, 'g:');

title('子图2：正弦+余弦');

案例3：获取子图句柄进行高级控制

在复杂的图形定制中，我们可能需要获取每个子图的句柄，以便后续单独修改其属性（如字体、颜色等）。

% 准备数据

x = 0:0.1:pi;

y1 = sin(x);

y2 = cos(x);

% 创建子图并获取其句柄

h1 = subplot(1, 2, 1); % 获取第一个子图的句柄h1

plot(x, y1);

title('子图A');

h2 = subplot(1, 2, 2); % 获取第二个子图的句柄h2

plot(x, y2);

title('子图B');

% 使用句柄进行后续定制

set(h1, 'FontSize', 12, 'XColor', 'r'); % 修改第一个子图的字体和X轴颜色

set(h2, 'YGrid', 'on', 'GridAlpha', 0.5); % 给第二个子图添加半透明网格线

建议

避免过度拥挤：子图太多会让图形难以阅读。如果超过4个，考虑创建多个图形窗口或使用交互式工具。
统一风格：在同一个窗口中的多个子图，尽量保持坐标轴范围、字体大小、颜色方案等风格的一致性。
善用标题：为每个子图添加清晰的标题，是确保信息准确传达的关键。

9.2.9 将绘制好的图形保存到本地

方法	语法示例	优点	缺点	适用场景	关键参数/备注
saveas函数	saveas(gcf, 'myplot.png')	语法简单，直观易用。	对图片质量（如分辨率）的控制能力较弱。	快速、常规的图形保存。	formattype 可指定 ‘png’, ‘jpg’, ‘pdf’, ‘fig’ 等。
print函数	print(gcf, 'myplot', '-dpng', '-r300')	功能强大，可精确控制分辨率、渲染器、背景色等。	语法相对复杂。	对图片质量有高要求的场景，如学术论文、出版物。	-dformat 指定格式，-rN 设置分辨率（N为dpi值）。
交互式菜单	在图形窗口点击文件 -> 另存为...	无需编写代码，可视化操作，非常方便。	无法实现自动化，不适用于脚本化工作流。	一次性、探索性的绘图保存。	支持多种格式，可在保存对话框中设置选项。

核心语法：saveas 函数

saveas 是最直接、最简单的保存函数，它将图形窗口（Figure）的内容保存为文件。

基本语法

saveas(fig, filename)

saveas(fig, filename, formattype)

参数说明

参数	描述
fig	要保存的图形对象的句柄。gcf (Get Current Figure) 是一个常用快捷方式，代表当前活动的图形窗口。
filename	字符串，指定保存的文件名（可以包含路径）。
formattype	可选，字符串，指定保存的文件格式。如果省略，MATLAB会根据filename的扩展名推断。

案例

案例1：保存为PNG图片（默认分辨率）

x = linspace(0, 2*pi, 100);

y = sin(x);

plot(x, y);

title('正弦函数图像');

% 将当前图形保存为 'sine_plot.png'

saveas(gcf, 'sine_plot.png');

案例2：明确指定格式保存为PDF

x = linspace(0, 2*pi, 100);

y = cos(x);

plot(x, y, 'r--', 'LineWidth', 2);

title('余弦函数图像');

% 将当前图形保存为 'cosine_plot.pdf'

saveas(gcf, 'cosine_plot.pdf', 'pdf');

案例3：保存为可再次编辑的FIG文件

% ... 绘图代码 ...

% 将当前图形保存为 'my_raw_data.fig'

saveas(gcf, 'my_raw_data.fig', 'fig');

% 这个文件以后可以在MATLAB中打开，并继续编辑所有图形元素

高级语法：print 函数

当你需要更精细地控制输出质量，特别是设置分辨率时，print 函数是更强大的选择。

基本语法

print(fig, filename, formattype)

print(fig, filename, '-r分辨率', formattype)

参数说明

参数	描述
fig	图形句柄，通常使用 gcf。
filename	保存的文件名。
formattype	图像格式，如 -dpng, -djpeg, -dtiff, -dpdf, -dsvg 等。注意前面的 -d。
-r分辨率	关键参数！用于设置图像的分辨率（DPI，每英寸点数）。例如 -r300 表示300 DPI。

案例

案例4：保存高分辨率PNG（适合论文发表）

x = linspace(0, 10, 200);

y = exp(-x/10) .* sin(x);

plot(x, y);

title('衰减振荡');

% 将当前图形以300 DPI的分辨率保存为 'high_res_plot.png'

print(gcf, 'high_res_plot.png', '-dpng', '-r300');

案例5：保存为矢量图PDF（无限缩放不失真）

% ... 绘图代码 ...

% 将当前图形保存为矢量PDF，非常适合打印和学术出版

print(gcf, 'vector_plot.pdf', '-dpdf', '-r600'); % -r600对PDF也有效果

交互式方法：图形窗口菜单

对于偶尔的、非脚本化的保存，直接使用图形窗口的菜单是最直观的。

在图形窗口中，点击菜单栏的 "File" -> "Save As..."。

在弹出的对话框中，选择你想要保存的路径、文件名和文件类型（如PNG、PDF、JPEG等）。

点击"保存"即可。

建议

报告与论文首选：对于需要插入Word或LaTeX的报告，PDF格式是最佳选择，因为它是矢量图，无论放大多少倍都保持清晰。如果必须用位图，请使用PNG格式并设置足够高的分辨率（如300dpi）。
保留可编辑文件：在保存最终图片的同时，建议使用 saveas(gcf, 'myplot.fig') 保存一个 .fig 文件。这是MATLAB的原生格式，你可以随时重新打开它，修改标题、坐标轴、线条样式等所有内容，非常方便。
脚本化工作流：当你的分析涉及生成大量图表时（比如分析不同乡镇的调研数据），务必在脚本中使用 saveas 或 print 函数实现自动化保存，这会极大提高你的工作效率。

9.2.10 “傻瓜式” 绘图方法

语法	参数说明	优点	缺点	适用场景	案例
plot(Y)	Y：数据向量	极其简单，无需准备X轴数据	X轴无实际物理意义，仅为索引	快速查看单变量数据的序列分布	plot([1, 3, 2, 5]);
plot(X, Y)	X：X轴数据向量 Y：Y轴数据向量	最常用，X和Y对应关系明确	需要准备两组长度相同的数据	绘制具有明确自变量和因变量的关系图	plot(time, data);
plot(X, Y_matrix)	X：X轴数据向量 Y_matrix：Y轴数据矩阵	一条命令绘制多条线，自动配色	需要将多组Y数据组织成矩阵	在同一坐标系下对比多组数据的变化趋势	plot(time, [data1; data2]');

核心语法：plot 函数

plot 函数是MATLAB二维绘图的基础，它的设计理念就是“你给我数据，我给你图形”。

基本语法

plot(Y)

plot(X, Y)

参数说明

参数	描述
Y	一个向量。MATLAB会将Y的每个元素作为Y坐标，而它们的索引（1, 2, 3...）会自动作为X坐标。
X	一个向量，提供X轴坐标。
Y	一个向量，提供Y轴坐标。X和Y的长度必须相同。

案例

案例1：最“傻瓜”的方式 —— 只给Y数据

如果你只有一组数据，想看看它的走势，直接把数据扔给 plot 就行。

% 假设这是你调研中记录的某种认知指数随时间的变化

cognition_index = [5, 6, 8, 7, 9, 12, 11, 15];

plot(cognition_index);

title('认知指数变化趋势'); % 加个标题让图更清晰

案例2：最常用的方式 —— 给出X和Y数据

通常你的数据是成对出现的，比如时间和对应的测量值。

% 假设这是调研的8个时间点（单位：周）

time_points = 1:8;

% 对应的认知指数

cognition_index = [5, 6, 8, 7, 9, 12, 11, 15];

plot(time_points, cognition_index);

title('认知指数随时间变化');

xlabel('时间 (周)');

ylabel('认知指数');

案例3：同时绘制多条线

想在一张图里对比不同群体的数据？plot 也能轻松搞定。

time_points = 1:8;

% 群体A的认知指数

group_A = [5, 6, 8, 7, 9, 12, 11, 15];

% 群体B的认知指数

group_B = [3, 5, 6, 8, 7, 9, 10, 12];

% 将X和两组Y数据以矩阵形式传入

plot(time_points, [group_A; group_B]');

title('两个群体认知指数对比');

xlabel('时间 (周)');

ylabel('认知指数');

legend('群体A', '群体B'); % 加个图例区分一下