1. matlab绘图
官方说明：https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/creating_plots/types-of-matlab-plots.html
基本图形绘制
hold on
x=linspace(0, 2*pi, 100);
y=sin(x); z=cos(x); %基本函数
plot(x,y,'-',x,z); %基本绘图
legend('sin(x)','cos(x)'); %注解
title('test'); %标题
xlabel('x'); ylabel('y or z'); %坐标标注
str='$$ \sin x $$';
text(1.19,0.42,str,'Interpreter','latex','FontSize',18); %图表中加入latex公式
annotation('arrow','x',[0.35 0.4],'y',[0.71 0.78]); %创建注释
%annotation(lineType,x,y) 创建一个在当前图窗中的两个点之间延伸的线条或箭头注释。
%将 lineType 指定为 'line'、'arrow'、'doublearrow' 或 'textarrow'。
%将 x 和 y 分别指定为 [x_begin x_end] 和 [y_begin y_end] 形式的二元素向量。
hold off
输出结果为：
图1. 基本图形绘制
可以看到上面的图形包含了最基本的绘图，坐标轴以及相应注解。注意，由于x为向量，所有在进行某些运算时需要在相应运算符前加上"."号，以进行数值计算。
基本命令：
plot:我们主要使用plot(X,Y,LineSpec)的形式来设置线型、标记符号和颜色。有关LineSpec的详细参数如下图：
图2. plot函数中LineSpec参数的说明
legend:主要用于绘制图例说明，及图1右上角的方框。title、xlabel、ylabel:分别用于绘制标题、X坐标标注、Y坐标标准。text:插入LaTex公式，并固定位置。
多图绘制和图像设置
- 多图在同一个figure上输出：
x=linspace(0, 2*pi, 100);
y=sin(x);
z=cos(x);
s=x+2;
t=x.^2;
subplot(2,2,1),plot(x,y);
subplot(2,2,2),plot(x,z);
subplot(2,2,3),plot(x,s);
subplot(2,2,4),plot(x,t);
输出结果如下：
图3. 多图绘制样例1
subplot的前两个参数表示2x2的分布，最后一个参数表示序号。然后再用逗号分隔，再加上plot命令即可完成相应序号的图形绘制。
- 多图在不同figure上输出及图形的设置：
x=linspace(0, 2*pi, 100);
y=sin(x); z=cos(x);
figure('Position',[311 211 360 220]),plot(x,z);
figure, h=plot(x,y);
get(h); %line property
get(gca); %axes property
set(gca, 'XLim', [0 2*pi]);
set(gca, 'FontSize', 25);
set(gca,'XTick', 0:pi/2:2*pi);
set(gca,'XTickLabel', {'0','\pi/2','\pi','3\pi/2','2\pi'});
set(h, 'LineStyle', '-.', 'LineWidth', 7.0, 'color', 'g');
输出结果为：
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图4. 多图绘制样例2
figure:使用默认属性值创建一个新的图窗窗口。生成的图窗为当前图窗。其中'Position'参数可以指定绘制图形绘制区域的位置与大小。v = get(h):返回 h 标识的图形对象的所有属性和属性值。v 是一个结构体，其字段名称为属性名称，其值为对应的属性值。h 可以是单个对象或 m×n 对象数组。如果 h 是单个对象且您不指定输出参数，则 MATLAB® 会在屏幕上显示该信息。(可使用help命令查看更多说明)。set(H,Name,Value):为 H 标识的对象指定其 Name 属性的值。使用时须用单引号将属性名引起来，例如，set(H,'Color','red')。如果 H 是对象的向量，则 set 会为所有对象设置属性。如果 H 为空（即 []），set 不执行任何操作，但不返回错误或警告。
图像设置:
- 首先通过
get函数获取相关属性，再使用set函数设置相关命令。（get并非编程必须的操作，即知道相关属性可直接使用set设置） gca:表示数轴的属性，可用来设置x,y坐标轴的长度与宽带及坐标标注。
三维图形绘制
基本三维绘图
%% 三维
[X,Y] = meshgrid(1:0.1:10,1:0.1:20);
Z = sin(X) + cos(Y);
s=surf(X,Y,Z)
colorbar
输出图像为：
图5. 三维绘图样例1
也可以加上s.EdgeColor = 'none';
图6. 三维绘图样例2
2.python绘图
官方文档：https://matplotlib.org/stable/gallery/index.html
菜鸟教程：https://www.runoob.com/w3cnote/matplotlib-tutorial.html
图7. 计算机绘图的组成
使用python绘图时，通常会使用到numpy库与matplotlib库。关于matplotlib的详细介绍在mtaplotlib的官网都有详细介绍。
基本绘图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.linspace(1.0,4.0,20)
print(x)
y=x*x*x+x*x+1
plt.plot(x,y,color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-")
plt.ylabel('some numbers')
plt.show()
输出图像如下：
图8. matplotlib基本绘图
- python中numpy中的
linspace用法与matlab中的用法有所区别，x=np.linspace(1.0,4.0,20)表示在[1.0,4.0]区间均等分生成20个数值。 plot:是用来绘图的主要命令，可以通过color等参数设置相关属性。show:用于展示最终生成的图形。
多图绘制与标注
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.gridspec as gridspec
fig = plt.figure(tight_layout=True)
gs = gridspec.GridSpec(2, 2)
ax = fig.add_subplot(gs[0, :])
ax.plot(np.arange(0, 1e6, 1000))
ax.set_ylabel('YLabel0')
ax.set_xlabel('XLabel0')
for i in range(2):
ax = fig.add_subplot(gs[1, i])
ax.plot(np.arange(1., 0., -0.1) * 2000., np.arange(1., 0., -0.1))
ax.set_ylabel('YLabel1 %d' % i)
ax.set_xlabel('XLabel1 %d' % i)
if i == 0:
for tick in ax.get_xticklabels():
tick.set_rotation(55)
fig.align_labels() # same as fig.align_xlabels(); fig.align_ylabels()
plt.show()
图像输出为：
图9. matplotlib多图绘制
tight_layout=True:代码中的第五行参数表示——作图自动tight（紧凑）布局。（参考）GridSpec：指定要放置子批次的网格的几何图形。需要设置网格的行数和列数。或者，可以调整子批次布局参数（例如，左、右等）。gs = gridspec.GridSpec(2, 2):表明生成2x2的子图。可以参考这篇文章。add_subplot(self, *args, **kwargs):向figure添加一个Axes作为一subplot布局的一部分。可以参考这篇文章。
3.echarts绘图
官方网址：https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html
echarts为JavaScript的一个绘图工具。是一个功能齐全的数据可视化工具。
基本介绍
我们这里使用一个较为简单的示例：
官网为我们提供了在线编辑功能，所以对于基本的绘图我们可以直接在官网编辑后输出。
编辑后输出的图片：
图10. echarts基本绘图
当然对于使用json格式存储引用的数据无法直接在线编辑，需要下载相应的库。（博主对echarts使用较少，有相关建议或想法欢迎评论区指出）。
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