目录
前言
一、基础知识
（一）绘制图形及坐标轴标题
（二）坐标轴范围
（三）常用线型、点形及颜色代号
（四）图例绘制
（五）自定义颜色数组
二、常用绘图
（一）二维热力图
（二）阴影误差折线图
（三）箱体图
（四）三维热力图
（五）三维密度图
总结
前言
科研过程中，绘图是一项非常重要的技能，图画好了，科研工作就能事半功倍。本博客首先介绍了matlab中常用的绘图命令，之后介绍了几种常用的matlab二维以及三维绘图方法（对应资源可以在资源下载列表中获取），解释了各种图形的适用场景以及注意点。图形包括二维热力图、阴影误差折线图、箱体图、三维热力图和三维密度图，后续会持续更新更多的绘图技巧。
一、基础知识
绘图命令主要由绘图函数来实现，每个绘图函数都有相应的属性，例如字体属性“Fontname”;字号属性“Fontsize”，颜色属性“Color”等，想实现某种绘图功能时，可以查找对应函数的属性进行定义，从而绘制想要的图形。
（一）绘制图形及坐标轴标题
图形标题是指图的题目，坐标轴标题是指x、y、z轴的标题。“Fontsize”是指字体的大小，（‘Fontsize’，12）是指将标题的字号设置为12；“Fontname”是指字体的种类，（‘Fontname’，‘宋体’）是指将标题的字体种类设置为宋体。（注意程序中用的是单引号）
将图形的标题设置为“标题1”，x、y、z轴的标题分别设置为“x”、“y”、“z” 。字号统一设置为12号，字体为“宋体”。代码如下（示例）：
title('标题1',‘Fontsize’，12,‘Fontname’，‘宋体’);
xlabel('x',‘Fontsize’，12,‘Fontname’，‘宋体’);
ylabel('y',‘Fontsize’，12,‘Fontname’，‘宋体’);
zlabel('z',‘Fontsize’，12,‘Fontname’，‘宋体’);
（二）坐标轴范围
绘图过程中常用到x、y、z轴范围限定的功能，通常用“xlim（[a , b]）”函数来实现，其中[a , b]数组表示坐标轴范围的上下限。将各个坐标轴的范围设为[0 , 1]。代码如下（示例）：
xlim([0,1]);
ylim([0,1]);
zlim([0,1]);
（三）常用线型、点形及颜色代号
matlab中常用线型、点型及颜色可以通过字母或者符号的形式来定义，具体的内容如表中所示：
线型 实线 虚线点画线双画线-：-.--颜色蓝绿红青品红黄色黑白bgrcmykw点型实心点十字空心圆星号上三角下三角左三角右三角.+o*^v<>方块五角星六角星菱形叉号sphdx
绘制黑色虚线空心圆的图形，对应的代码为：
x = 1:100;
y = 2*x;
plot(x,y,'k:o');
（四）图例绘制
图例的绘制用的函数为“legend（）”函数，函数通用有字号属性“Fontsize”以及字体种类属性“Fontname”。同时，科研绘图中常常遇到中英文混合的问题，为了解决matlab中的中英文字体不同的问题，需要对中英文字体进行各自的定义；另外“Location”属性可以用来定义图例在图形中位置。
假设需要绘制“种类1”的图例，图例字体大小为12，英文字体为“Times New Roman”,中文字体为“宋体”，图例位于图形的左上方。代码如下（示例）：
legend({'\fontname{宋体}种类\fontname{Times New Roman}1'},Location="northwest");
legend('Fontsize',12);
%绘制指定的图例
leg = findobj(gca,'Tag','Box'); % add legend
legend([leg(1),leg(7),leg(13),leg(19)], ["a","b", "c","d"] );
（五）自定义颜色数组
对于常用的绘图命令，基本都具有颜色“Color”的属性，属性后面需要定一个三维RGB数组，matlab中默认范围是0 ~ 1，但是网络上得到的数组的取值范围常常是0 ~ 255，因此需要对数组进行转换，才能使用定义的颜色。大家可以自己在网上找喜欢的颜色对图形进行定义。我自己常用的一组颜色数组为[122 027 109; 246 111 105; 21 151 165]，矩阵中每一行代表一个RGB数组，实际使用过程中，需要除以255才可以正常使用。（后面会专门写一篇博客来记录好看的科研文章配色，也会更新相应的程序）
假设绘制一个自定义颜色的图形。代码如下（示例）：
x = 1:100;
y = 2*x;
color=[122 027 109]/255;
plot(x,y,'Color',color);
二、常用绘图
（一）二维热力图
二维热力图主要可以通过颜色来表示数值的大小，十分直观；绘图用“surf（）”函数实现，之后用view(2)对x-y平面进行观察，从而得到二维热力图，如果不用“view（）”函数，则得到了三维热力图。
代码如下（示例）：
%数据准备
Z = zeros(101,101);%其中x为行，y为列
x=0:0.01:1;
y=0:0.01:1;
[X,Y] = meshgrid(x,y);
%定义z的值
%%%%自行填充代码%%%%%%%%
%绘图
figure(1);
s1=surf(X,Y,Z);
view(2);
cb=colorbar;
colormap(jet)%添加色条设置
shading flat; % 消除栅格线
s1.FaceColor='interp';
set(gca,'FontSize',14,'Fontname', 'Helvetica');
set(gca,'YTick',0:0.2:1,'YTicklabel',{'0','0.2','0.4','0.6','0.8','1'});
ylabel('y','FontSize',14);
xlabel('x','FontSize',14);
title('Exact');
（二）阴影误差折线图
误差阴影折线图是用来体现数据变化范围的，阴影部分由数据最大值和最小值组成，并且阴影中间的折线位置代表数据的均值。此图可以很好的体现数据误差变化范围以及数据变化趋势，并且可以根据自己的喜好定义不同颜色以及阴影部分透明度；绘图用“shade（）”函数实现，此函数为自定义函数。（可在资源中下载）
部分代码如下（示例）：
shade(x,y1_mean,errbar1,'lineprops',{'Color',color(1,:),'LineWidth',0.9,'MarkerFaceColor',[0 0.4470 0.7410]},'patchSaturation',0.65);
hold on;
shade(x,y2_mean,errbar2,'lineprops',{'Color',color(2,:),'LineWidth',0.9,'MarkerFaceColor',[0.8500 0.3250 0.0980]},'patchSaturation',0.65);
hold on;
shade(x,y3_mean,errbar3,'lineprops',{'Color',color(3,:),'LineWidth',0.9,'MarkerFaceColor',[0.9290 0.6940 0.1250]},'patchSaturation',0.65);
set (gca, 'FontSize', 14 );
xlabel('迭代次数','FontSize',14);
ylabel('Log(误差)','FontSize',14);
title('误差阴影折线图','FontSize',14);
（三）箱体图
箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图，因形状如箱子而得名。箱线图的绘制方法是：先找出一组数据的上边缘、下边缘、中位数和两个四分位数；然后， 连接两个四分位数画出箱体；再将上边缘和下边缘与箱体相连接，中位数在箱体中间；绘图用“boxplot（）”函数实现。（可在资源中下载）
部分代码如下（示例）：
box_1 = boxplot(data1,'positions',position_1,'colors',color1,'width',0.4,'symbol','+','outliersize',1);
set(box_1,'LineWidth',1.1);
hold on;
box_2 = boxplot(data2,'positions',position_2,'colors',color2,'width',0.4,'symbol','+','outliersize',5);
set(box_2,'LineWidth',1.1);
hold on;
box_3 = boxplot(data3,'positions',position_3,'colors',color3,'width',0.4,'symbol','+','outliersize',5);
set(box_3,'LineWidth',1.1);
hold on;
box_4 = boxplot(data4,'positions',position_4,'colors',color4,'width',0.4,'symbol','+','outliersize',5);
set(box_4,'LineWidth',1.1);
hold on;
set(gca,'XTick', [0 10 20 30 40 50 60 ],'XTickLabel', {'0' '1' '2' '3' '4' '5' '6' },'Fontsize',14);
xlim([0,70]);
ylim([10^-6,0.02]);
xlabel('迭代次数');
ylabel('Log(误差)');
set(gca,'Yscale','log');
leg = findobj(gca,'Tag','Box'); % add legend
legend([leg(1),leg(7),leg(13),leg(19)], ["a","b", "c","d"] );
（四）三维热力图
三维热力图是用来在三维空间内绘制曲面的图形，曲面的颜色代表z轴值的大小，可以用来展示三维数据的变化。首先对x轴和y轴的数据进行网格化，要求x轴和y轴数据等长，一般为1*n维的数组；z轴的数据要求与网格数据一一对应，一般为n*n的矩阵；之后用“surf（）”函数进行绘图操作。（可在资源中下载）
部分代码如下（示例）：
%绘图,逐点误差图
figure(1);
s1=surf(X,Y,z3);
colormap('Jet')%添加色条设置
s1.FaceColor='interp';
shading flat;
grid off;
（五）三维密度图
三维密度图是用来展示四维数据的图形，x轴、y轴和z轴数据等长，一般为1*n维的数组，每个点的颜色代表数据值的大小；数据值矩阵为n*n*n维的矩阵；绘图用“scatter3（）”函数实现。（可在资源中下载）
部分代码如下（示例）：
scatter3(x, y, z, 5, h, 'filled')
% hTitle = title('Density Scatter3');
hXLabel = xlabel('x');
hYLabel = ylabel('y');
hZLabel = zlabel('z');
set(gca,'FontSize',14);
总结
以上就是今天要讲的内容，本文简单介绍了matlab中常用的绘图函数使用方法以及几种常见图形的绘制技巧。绘图是科研工作中非常关键的一步，好的图片可以提升文章档次，使得文章阅读起来更加直观便捷，因此掌握一些绘图技巧是十分必要的。绘图技能的学习是循序渐进的，最好的方法就是借鉴别人的程序转化为自己的知识，具体程序可在资源中下载，后续会持续更新更多的绘图技巧。
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