20人参与 • 2025-01-13 • 编程开发
matlab绘图时,经常使用的颜色对比明显,易于区分,但有时美观性欠佳,各颜色之间略显突兀,下面就精不就多,推荐几款常用的离散色系搭配。
下面以箱线图为例,列举上述几种配色下的实际效果:
1、matlab标准颜色
fillcolor1=[0.85, 0.33, 0.10]、fillcolor2=[0.93, 0.69, 0.13]、fillcolor3=[0.00, 0.45, 0.74]
2、microsoft配色
fillcolor1=[246, 83, 20]、fillcolor2=[255, 187, 0]、fillcolor3=[0, 161, 241]
3、自定义配色1
fillcolor1=[189, 30, 30]、fillcolor2=[252, 170, 103]、fillcolor3=[0, 70, 222]
4、自定义配色2
fillcolor1=[240, 100, 73]、fillcolor2=[255, 170, 50]、fillcolor3=[62, 43, 109]
5、自定义配色3
fillcolor1=[237, 177, 131]、fillcolor2=[239, 111, 108]、fillcolor3=[92, 158, 173]
说明:matlab颜色取0-1之间,0-255之间的数值比上255即可以在程序中使用。
颜色设置
matlab 中常用的颜色代码有以下几种:
此外,你也可以使用 rgb 值来自定义颜色,例如 [0.5 0.5 0.5] 表示灰色。这些颜色代码可以直接在绘图函数中使用,如 plot(x, y, 'r')。标记符号
线型
常见指令-默认示例
plot(h2_load_after(1,:), '--', 'linewidth', 2); % 虚线,自动分配颜色 plot(p_wt_forecast,"go-", 'linewidth', 2); % p_wt_forecast 是数据变量 % "go-" 指定绿色(green)、圆形标记(circle)、和实线(solid line) % 'linewidth', 2 设置曲线宽度为 2
双坐标轴
要实现两个纵坐标轴,你可以使用 matlab 的 yyaxis
命令,在同一图中绘制三条曲线,其中前两条曲线共用一个 y 轴,第三条曲线使用另一个 y 轴。
figure(1); % 左侧 y 轴,绘制 h2_load_after 和 h2_load_before yyaxis left plot(h2_load_after(1,:), "go-", 'linewidth', 2); % 第1条曲线,绿色,圆圈标记,实线 hold on; plot(h2_load_before(1,:), "bo-", 'linewidth', 2); % 第2条曲线,蓝色,圆圈标记,实线 ylabel('h2 load (after/before)'); % 左侧 y 轴标签 % 右侧 y 轴,绘制 ci_h2 yyaxis right plot(ci_h2(1,:), "ro-", 'linewidth', 2); % 第3条曲线,红色,圆圈标记,实线 ylabel('ci h2'); % 右侧 y 轴标签 % 公共部分 grid on; xlabel('x-axis'); % x 轴标签 xlim([1 24]); % 限制横坐标为1到24 legend('h2 load after', 'h2 load before', 'ci h2'); % 添加图例 title('plot with two y-axes'); % 图形标题 hold off;
代码解释:
% 前期是常用的 绘图指令。 % 计算风电消纳百分比 wind_absorption_ratio = sum(sum(p_wt)) / sum(sum(p_wt_forecast)) * 100; % 添加备注信息 remark_text = sprintf('风电消纳百分比:%.2f%%', wind_absorption_ratio); text(2, max(p_wt_forecast)*0.9, remark_text, 'fontsize', 12, 'color', 'blue'); hold off ; % 最后以 hold off 结尾 % ——————解释 % text函数: % 在图中添加文字注释。 % (2, max(p_wt_forecast)*0.9) 指定文字位置(横坐标 2,纵坐标接近预测曲线的 90% 高度)。 % 'fontsize', 12 设置字体大小。 % 'color', 'blue' 设置文字颜色为蓝色。
这样可以确保数据更易于解读。
通过巧妙地运用这些颜色,你的matlab图表将更具表现力,帮助观众更轻松地理解和分析数据。
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