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2.基本xy平面绘图命令
MATLAB不但擅长於矩阵相关的数值运算，也适合用在各种科学目视表示（Scientific visualization）。本节将介绍MATLAB基本xy平面及xyz空间的各项绘图命令，包含一维曲线及二维曲面的绘制、列印及存档。
plot是绘制一维曲线的基本函数，但在使用此函数之前，我们需先定义曲线上每一点的x及y座标。下例可画出一条正弦曲线：
close all; x=linspace(0, 2*pi, 100); % 100个点的x座标 y=sin(x); % 对应的y座标 plot(x,y);  CS.nju.edu.cn/yangxc/dcc2003.files/matlab1/matlabsimple/images/IMG00001-2.gif" width=382 tppabs="http://ins22web.seu.edu.cn/xuray/netschool/mlbook/IMG00001-2.gif">
| 小整理：MATLAB基本绘图函数 | | plot: x轴和y轴均为线性刻度（Linear scale） | | loglog: x轴和y轴均为对数刻度（Logarithmic scale） | | semilogx: x轴为对数刻度，y轴为线性刻度 | | semilogy: x轴为线性刻度，y轴为对数刻度 |
若要画出多条曲线，只需将座标对依次放入plot函数即可：
plot(x, sin(x), x, cos(x)); 
若要改变颜色，在座标对後面加上相关字串即可：
plot(x, sin(x), 'c', x, cos(x), 'g'); 
若要同时改变颜色及图线型态（Line style），也是在座标对後面加上相关字串即可：
plot(x, sin(x), 'co', x, cos(x), 'g*'); 
| 小整理：plot绘图函数的叁数 | | 字元 | 颜色 | 字元 | 图线型态 | | y | 黄色 | . | 点 | | k | 黑色 | o | 圆 | | w | 白色 | x | x | | b | 蓝色 | + | + | | g | 绿色 | * | * | | r | 红色 | - | 实线 | | c | 亮青色 | : | 点线 | | m | 锰紫色 | -. | 点虚线 | | | | -- | 虚线 |
图形完成後，我们可用axis([xmin,xmax,ymin,ymax])函数来调整图轴的范围：
axis([0, 6, -1.2, 1.2]); 
此外，MATLAB也可对图形加上各种注解与处理：
xlabel('Input Value'); % x轴注解 ylabel('Function Value'); % y轴注解 title('Two Trigonometric Functions'); % 图形标题 legend('y = sin(x)','y = cos(x)'); % 图形注解 grid on; % 显示格线 
我们可用subplot来同时画出数个小图形於同一个视窗之中：
subplot(2,2,1); plot(x, sin(x)); subplot(2,2,2); plot(x, cos(x)); subplot(2,2,3); plot(x, sinh(x)); subplot(2,2,4); plot(x, cosh(x)); 
MATLAB还有其他各种二维绘图函数，以适合不同的应用，详见下表。
| 小整理：其他各种二维绘图函数 | | bar | 长条图 | | errorbar | 图形加上误差范围 | | fplot | 较精确的函数图形 | | polar | 极座标图 | | hist | 累计图 | | rose | 极座标累计图 | | stairs | 阶梯图 | | stem | 针状图 | | fill | 实心图 | | feather | 羽毛图 | | compass | 罗盘图 | | quiver | 向量场图 |
以下我们针对每个函数举例。
当资料点数量不多时，长条图是很适合的表示方式：
close all; % 关闭所有的图形视窗 x=1:10; y=rand(size(x)); bar(x,y); 
如果已知资料的误差量，就可用errorbar来表示。下例以单位标准差来做资料的误差量：
x = linspace(0,2*pi,30); y = sin(x); e = std(y)*ones(size(x)); errorbar(x,y,e) 
对於变化剧烈的函数，可用fplot来进行较精确的绘图，会对剧烈变化处进行较密集的取样，如下例：
fplot('sin(1/x)', [0.02 0.2]); % [0.02 0.2]是绘图范围 
若要产生极座标图形，可用polar：
theta=linspace(0, 2*pi); r=cos(4*theta); polar(theta, r); 
对於大量的资料，我们可用hist来显示资料的分情况和统计特性。下面几个命令可用来验证randn产生的高斯乱数分：
x=randn(5000, 1); % 产生5000个 m=0，s=1 的高斯乱数 hist(x,20); % 20代表长条的个数 
rose和hist很接近，只不过是将资料大小视为角度，资料个数视为距离，并用极座标绘制表示：
x=randn(1000, 1); rose(x); 
stairs可画出阶梯图：
x=linspace(0,10,50); y=sin(x).*eXP(-x/3); stairs(x,y); 
stems可产生针状图，常被用来绘制数位讯号：
x=linspace(0,10,50); y=sin(x).*exp(-x/3); stem(x,y); 
stairs将资料点视为多边行顶点，并将此多边行涂上颜色：
x=linspace(0,10,50); y=sin(x).*exp(-x/3); fill(x,y,'b'); % 'b'为蓝色 
feather将每一个资料点视复数，并以箭号画出：
theta=linspace(0, 2*pi, 20); z = cos(theta)+i*sin(theta); feather(z); 
compass和feather很接近，只是每个箭号的起点都在圆点：
theta=linspace(0, 2*pi, 20); z = cos(theta)+i*sin(theta); compass(z); 
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