第4章 MATLAB数据可视化：二维绘图与图形属性设置

数据可视化，说白了就是让数字说话。我做了这么多年仿真，最深的体会就是：一张好图，胜过千言万语。你算出一堆数据，密密麻麻的数字堆在那儿，谁也看不出门道。但只要你把它画成曲线、散点、柱状图，趋势、异常、规律，一眼就明白了。

这一章，我们就来聊聊MATLAB里最常用的二维绘图工具。嗯，别小看这些基础操作，我见过太多人栽在细节上。

4.1 三大基础绘图函数：plot / scatter / bar

MATLAB的绘图函数，其实就三板斧。你把这三种用熟了，90%的场景都能应付。

4.1.1 plot —— 最常用的折线图

plot函数，我估计是每个MATLAB用户第一个接触的绘图命令。它的基本用法很简单：

x = 0:0.1:2*pi;
y = sin(x);
plot(x, y);

这就画出了一条正弦曲线。但如果你只会这么用，那可就亏了。plot的真正威力在于它的多数据叠加能力。

多线绘制示例：

x = 0:0.1:2*pi;
y1 = sin(x);
y2 = cos(x);
plot(x, y1, 'b-', x, y2, 'r--');
legend('sin(x)', 'cos(x)');

4.1.2 scatter —— 散点图，看分布

散点图，说白了就是看数据点的分布规律。我当年做传感器数据校准，全靠散点图发现了一个异常漂移的传感器——那要是用折线图，根本看不出来。

x = randn(100, 1);
y = 2*x + randn(100, 1)*0.5;
scatter(x, y, 'filled');

scatter函数还有个好处：你可以通过第三个参数控制点的大小，第四个参数控制颜色。这在展示多维数据时特别有用。

scatter(x, y, 50, y, 'filled');  % 点的大小固定50，颜色随y值变化
colorbar;  % 显示颜色条

4.1.3 bar —— 柱状图，比大小

柱状图最适合展示分类数据的对比。比如不同方案的性能指标、不同月份的销量等等。

categories = {'方案A', '方案B', '方案C', '方案D'};
values = [85, 92, 78, 88];
bar(values);
set(gca, 'XTickLabel', categories);

4.2 图形属性设置——让图变得专业

说实话，MATLAB默认的图形样式，嗯……有点丑。字体太小、线条太细、背景色刺眼。你想想看，如果你把这样的图贴到论文或者报告里，评审老师第一印象就不好。

我个人习惯，每次画图都会做三件事：调字体、改线宽、加网格。

4.2.1 颜色、线型、标记点

在plot函数中，你可以用字符串快速指定样式：

符号	含义	符号	含义	符号	含义
b	蓝色	-	实线	o	圆圈标记
r	红色	--	虚线	*	星号标记
g	绿色	:	点线	s	方形标记
k	黑色	-.	点划线	^	三角标记

组合使用示例：

plot(x, y, 'r--o');  % 红色虚线，圆圈标记

4.2.2 坐标轴、标题、图例

这些是图的灵魂。没有标题和坐标轴标签的图，别人根本看不懂你在画什么。

xlabel('时间 (s)');
ylabel('幅值');
title('正弦信号响应曲线');
legend('输入信号', '输出信号');
grid on;  % 加网格，我强烈推荐

4.2.3 精细控制：set函数

如果你对默认样式不满意，可以用set函数做精细调整。这是专业绘图的必经之路。

h = plot(x, y, 'b-', 'LineWidth', 2);
set(gca, 'FontSize', 12, 'FontName', 'Times New Roman');
set(gcf, 'Color', 'white');  % 把背景改成白色，适合打印

常用的gca（当前坐标轴）属性：

• XLim / YLim：设置坐标轴范围
• XTick / YTick：设置刻度位置
• Box：是否显示边框（'on' / 'off'）

4.3 图形保存——别让你的心血白费

图画好了，怎么保存？很多人直接截图，结果放到论文里一放大就糊了。嗯，这里面的门道不少。

4.3.1 saveas 和 print

saveas最简单，但质量一般：

saveas(gcf, 'myfigure.png');  % 保存为PNG
saveas(gcf, 'myfigure.fig');  % 保存为FIG格式，可再次编辑

print函数更强大，可以控制分辨率和格式：

print(gcf, 'myfigure', '-dpng', '-r300');  % 300 DPI的PNG
print(gcf, 'myfigure', '-depsc', '-r600'); % 600 DPI的EPS（适合LaTeX）

4.3.2 导出格式怎么选？

格式	适用场景	优点	缺点
.fig	继续编辑	保留所有属性	需要MATLAB才能打开
.png	网页、PPT	通用性强	有损压缩
.eps	LaTeX论文	矢量图，无限放大	文件较大
.pdf	报告、打印	矢量，跨平台	部分软件兼容性差

4.4 一个完整的绘图示例

说了这么多，我们来个完整的例子。这是我做PID控制器阶跃响应仿真时常用的绘图模板：

% 生成数据
t = 0:0.01:10;
y1 = 1 - exp(-t);          % 一阶系统
y2 = 1 - exp(-t).*cos(2*t); % 二阶系统

% 绘图
figure('Position', [100, 100, 600, 400]);
plot(t, y1, 'b-', 'LineWidth', 2); hold on;
plot(t, y2, 'r--', 'LineWidth', 2); hold off;

% 属性设置
xlabel('时间 (s)', 'FontSize', 12);
ylabel('响应幅值', 'FontSize', 12);
title('阶跃响应对比', 'FontSize', 14, 'FontWeight', 'bold');
legend('一阶系统', '二阶系统', 'Location', 'southeast');
grid on;
set(gca, 'FontSize', 11, 'Box', 'on');

% 保存
print(gcf, 'step_response', '-dpng', '-r300');
disp('图片已保存为 step_response.png');

这段代码，我几乎每个项目都会用到。你把它存成一个脚本，以后改改数据就能直接用，效率翻倍。

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