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MATLAB修改x轴的数值为日期和时间

后台有一个读者留言matlab修改x轴的数值为日期和时间，故分享一下这个内容 这个问题的关键是需要首先把时间转为matlab对应的datetime格式，然后再用xtickformat方法修改坐标轴数据。...场景1） 首先创建了一个简单的正弦波形数据集，并假设x轴对应的是日期数字。然后，它将这些日期数字转换为字符串，并将它们设置为x轴的刻度标签。...随机生成一些示例数值 使用 plot 函数来绘制这些数据，并设置 x 轴的数据为日期时间格式： % 绘制图形 plot(dates, values, 'o-') % 设置 x 轴为日期时间格式 xlabel...接下来，使用 plot 函数绘制了这些数据，并通过 xlabel 函数设置了 x 轴的标签。...读者可以根据实际的日期时间数据和需求来调整代码中的日期时间数组和其他参数。 场景3） 更改带持续时间的 x 轴刻度值。创建 x 轴为持续时间值的图。然后更改刻度线所在的持续时间值。

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用matplotlib画以时间日期为x轴的图像

分析 ---- 1.效果展示 主要效果就是，x轴 显示时间单位。 下图展示的就是想要到达的效果。 其实主要是运用了datetime.date这个类型的变量作为x轴坐标的数据输入。 ? 2....源码 将data.txt中的数据读入，用matplotlib中的pyplot画出，x轴为时间。 数据文本 data.txt，除了第一行表头外，每一列都用制表符Tab（\t）隔开。...= 0: if time == l_time[-1]:#如果这一行时间与上一行的时间相等，删除上一行数据 print('删除上一行:' + time...，将str类型的数据转换为datetime.date类型的数据，作为x坐标 xs = [datetime.strptime(d, '%Y/%m/%d').date() for d in l_time...所以，源码中变量xs为含有一群datetime.date变量的list。

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matlab绘制figure的x y轴特殊标签数据

做数据分析的Matlab用户最常见的问题之一是如何在日期轴上绘制数据。很多时候，分析师最初会使用Excel处理数据，然后用相应的工具去处理数据，分析数据。...Excel有一种在日期轴上绘制数据的简单方法，但在Matlab中使用日期轴需要麻烦一点。...使用datenum，用户可以用字符串或多个参数指定日期和时间。要从datenum中检索日期和时间，用户可以使用datevec。Matlab将datenum的输出用于绘图上的x轴数据。...例如，假设用户希望以6个月的间隔绘制3年的数据。首先要创建要绘制的日期、月份和年份的矢量。之后，将这些矢量转换为日期数字，并根据数据绘制日期数字。...接下来，将记号设置为与日期数字相对应，使用datestr将日期数字转换为日期字符串，并将记号标签设置为日期字符串。

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matlab语法 axis on,matlab axis

(…); set(gca,’XLim’,[3 40]);% X轴的数据显示范围set(gca,’XTick’,[-3.14,0,3.14] );% X轴的记号点set(gca,’XTicklabel’,...5. axistight 将坐标范围设定为被绘制的数据范围 6. axisfill 这是坐标范围和屏幕的高宽比，使得坐标轴可以包含整个绘制的区域。...将当前的坐标轴框恢复为全尺寸，并将单位刻度的所有限制取消 12. axisvis3d 冻结屏幕高宽比，使得一个三维对象的旋转不会改变坐标轴的刻度显示 13. axisoff 关闭所有的坐标轴标签、刻度...(x1,y1,选项1,x2,y2,选项2,…) 6.极坐标图 polar函数用来绘制极坐标图，其调用格式为： polar(theta,rho,选项) 其中theta为极坐标极角，rho为极坐标矢径，选项的内容与...等高线图分二维和三维两种形式，分别使用函数contour和contour3绘制。

2.1K20

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（十四）：Matplotlib详解：1、2d绘图（下）：箱线图、热力图、面积图、等高线图、极坐标图

) plt.ylabel("Y轴") # 添加图例 plt.legend() # 显示图形 plt.show() 其中alpha=0.5表示填充颜色的透明度 9....等高线图（Contour Plot） 用于显示二维数据的等高线图，其中不同高度的曲线表示不同数值 import numpy as np import matplotlib.pyplot...Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2)) # 绘制等高线图 plt.contour(X, Y, Z) # 添加标题和标签 plt.title("等高线图示例") plt.xlabel...("X轴") plt.ylabel("Y轴") # 显示图形 plt.show() 创建了一个二维数组作为数据：通过使用np.linspace函数生成一系列均匀分布的数值，然后使用np.meshgrid...通过对坐标点进行某种运算，生成了对应的二维数据。 使用plt.contour(X, Y, Z)绘制等高线图，其中X和Y表示坐标点的网格，Z表示对应位置的数据值。 10.

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Matlab基本语法5

二维数据可视化 1.基本绘图函数 plot(y):如果是复数向量，则以实部为横坐标，以虚部为纵坐标 plot(x,y) plot(x,y,s)：s表示字符串标记 plot(x1,y1,s1,...) 2....子图的绘制 subplot(mnp)或者subplot(m,n,p)：共m行，每行n个图 3.设置坐标轴 axis(xmin xmax ymin ymax):定义x轴和y轴的范围 axis(xmin...(factor):作为缩放因子进行坐标轴的缩放 zoom on/off：允许/禁止对坐标轴缩放 6.图形的拖拽 pan on/off pan xon/yon：在x轴/y轴方向拖拽 7.数据光标 datacursormode...on/off：该函数打开或者关闭数据光比功能 8.绘制直线 line(x,y) line(x,y,z):在三维坐标中画线 9.极坐标绘图 polar(theta,rho): polar(theta,rtho...，对于两组数据分别采用左侧y轴和右侧y轴，他们的坐标轴范围各自独立，这样就能在一幅图中很好的观察两组数据的变化趋势 12.图形窗口 xlabel(); ylabel();坐标轴标题 title();给图形添加标题

1.3K50

利用matlab画三维图像_使用变身卡进行擂台切磋

一、mesh 绘制无线网格网络图 其中x是n维向量，y是m维向量，z是m*n维向量 除了mesh函数meshc函数还能在xy平面上绘制曲面的等高线，meshz函数还能在xy平面上绘制曲面的底座...的基础上进行色彩的插值处理，使色彩平滑过渡如图2-2 [x,y] = meshgrid(-5:0.5:5); % 快速生成网格所需的数据 tem = sqrt(x.^2+y.^2)+1e-12; z...% 冻结屏幕高宽比，使得一个三维对象的旋转不会改变坐标轴的刻度显示 title('surf(x,y,z)') 图2-1 图2-2 三、contour 绘制等高线图 contour...(x,y,z,n) 在x-y平面绘制等高线图，n是一个标量，那么Matlab会将等高线的层数设置为n，且会自动选择层所在的高度，如果不加n，会自动设置层数。...z = t; fplot3(x,y,z) % 默认t的变化范围为[-5 5] fmesh() 三维曲面网格图，效果类似mesh函数 syms x y z=x^2+y^2; fmesh(z) %

1.3K20

R语言绘图之ggplot2

stat_bin2d 二维密度图，用矩阵表示 stat_binhex 二维密度图，用六边形表示 stat_boxplot 绘制带触须的箱线图 stat_contour 绘制三维数据的等高线图 stat_density...绘制Q-Q图 stat_quantile 连续的分位线 stat_smooth 添加平滑曲线 stat_spoke 绘制有方向的数据点（由x和y指定位置，angle指定角度） stat_sum 绘制不重复的取值之和...日期和时间 scale_discrete 离散值 scale_gradient 两种颜色构建的渐变色 scale_gradient2 3中颜色构建的渐变色 scale_gradientn n种颜色构建的渐变色...("text",x=23,y=200,parse=T,label ="x[1]==x[2]") labs : labs(x= "这是 X 轴", y = "这是 Y 轴", title = "这是标题"...一组连续数据可以映射到X轴坐标，也可以映射到一组连续的渐变色彩。

4.2K10

MATLAB绘制三维图形z=5_plot3用法

,j))是线框网格线的交点的坐标 xlabel('x轴'); ylabel('y轴'); zlabel('z轴'); % 加上坐标轴的标签 mesh(Z)的用法，其中Z是m*n维的矩阵： Z...，不会遮挡（默认是看不到的） xlabel('x轴'); ylabel('y轴'); zlabel('z轴'); % 加上坐标轴的标签 mesh(X,Y,Z)的用法，其中X、Y和Z都是m*n...，其中x和y都位于[-5,5]之间 [x,y] = meshgrid(-5:0.5:5); % 快速生成网格所需的数据 tem = sqrt(x.^2+y.^2)+1e-12; % 防止除0而缺失点...,-inf,+inf]) % 设置坐标轴刻度范围 title('surf(x,y,z)') 例二的对比： [x,y] = meshgrid(-5:0.5:5); % 快速生成网格所需的数据 tem...contour函数 绘制等高线图 contour(x,y,z) 在x-y平面绘制等高线图，Matlab会自动选择等高线的层级 [x,y] = meshgrid(-3:0.1:3); % 一个语句太长时

2K20

matlab三维图形的绘制

(-5:0.5:5); % 快速生成网格所需的数据 tem = sqrt(x.^2+y.^2)+1e-12; z = sin(tem)....在flat的基础上进行色彩的插值处理，使色彩平滑过渡 3.contour函数: 绘制等高线图 contour(x,y,z,n) 在x-y平面绘制等高线图，n是一个标量，那么Matlab会将等高线的层数设置为...ylabel('y轴'); % 加上坐标轴的标签 contourf函数：和contour函数类似，只不过画出来的等高线图有颜色填充,然后再后面加上showText和on参数使得数值显示。...‘on’) xlabel(‘x轴’); ylabel(‘y轴’); zlabel(‘z轴’); % 加上坐标轴的标签 4 .绘制符号函数图 plot3函数 (类似于plot函数，实际上可以认为画的是三维空间下的折线图...+1; y = cos(t); z = t; fplot3(x,y,z) % 默认t的变化范围为[-5 5] fmesh() 三维曲面网格图，效果类似mesh函数 syms x y z=x^2+y^

2.4K40

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（十九）：Matplotlib详解：2、3d绘图类型（5）3D等高线图（3D Contour Plot）

# 数据准备 x = np.linspace(-5, 5, 100) # x轴数据范围 y = np.linspace(-5, 5, 100) # y轴数据范围 x_mesh, y_mesh =...') # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') # 显示图形 plt.show() x和y数组分别表示等高线图的...x和y轴数据范围。...x_mesh、y_mesh和z参数分别表示等高线图的x、y和z坐标数据。 50参数表示等高线图的轮廓线数量（可以根据需要调整）。 cmap='viridis'参数指定了颜色映射方案。...使用ax.set_xlabel、ax.set_ylabel和ax.set_zlabel函数设置了坐标轴的标签。 运行示例代码后，将看到一个3D等高线图，其中等高线的位置和形状由z数组确定。

7210

1.基础知识(3) --Matlab绘制特殊的图形

1.1、更改刻度值位置和标签 创建 x，将其指定为200个介于-10 和10之间的线性间隔值，创建x的余弦函数 y，绘制数据图。...x = linspace(-10,10,200); y = cos(x); plot(x,y) 更改沿 x 轴和 y 轴的刻度值位置。将这些位置指定为一个由递增值组成的向量。这些值无需等距。...例如，使用 '%.1f' 在 x 轴刻度标签中显示一个十进制值。使用 '\xA3%.2f' 将 y 轴刻度标签显示为英镑。选项 \xA3 表示英镑符号的 Unicode 字符。...使用介于-15,000 和 15,000之间的 y 值绘制数据图。...默认情况下，y 轴刻度标签使用指数记数法（指数值为 4，底数为 10）。将指数值更改为 2。设置与 y 轴关联的标尺对象的 Exponent 属性。

3.4K30

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（二十）：Matplotlib详解：2、3d绘图类型（6）3D向量场图（3D Vector Field Plot）

x = np.linspace(-2, 2, 10) # x轴数据范围 y = np.linspace(-2, 2, 10) # y轴数据范围 z = np.linspace(-2, 2, 10)...# z轴数据范围 x_mesh, y_mesh, z_mesh = np.meshgrid(x, y, z) # 创建网格 u = np.sin(x_mesh) * np.cos(y_mesh)...、y和z轴数据范围。...x_mesh、y_mesh、z_mesh和u、v、w参数分别表示向量场的位置和对应的向量分量。 ax.quiver函数将根据提供的数据在每个位置绘制一个箭头表示向量的方向和强度。...使用ax.set_xlabel、ax.set_ylabel和ax.set_zlabel函数设置了坐标轴的标签。 运行示例代码后，将看到一个3D向量场图，其中箭头的位置和方向由提供的向量数据确定。

7110

30行Python代码实现3D数据可视化

: 'z' | 'x' | 'y' 表示把等高线图投射到哪个面 # offset : 表示等高线图投射到指定页面的某个刻度 ax.contourf(X,Y,Z,zdir='z',offset=-2)...# 设置图像z轴的显示范围，x、y轴设置方式相同 ax.set_zlim(-2,2) plt.show() ?...y 轴坐标 zs 一维数组，可选项，点的 z 轴坐标 zdir 可选项，在 3D 轴上绘制 2D 数据时，数据必须以 xs，ys 的形式传递，若此时将 zdir 设置为 ‘y’，数据将会被绘制到 x-z..., **kwargs]) 参数详解： 参数 描述 xs 一维数组，点的 x 轴坐标 ys 一维数组，点的 y 轴坐标 zs 一维数组，可选项，点的 z 轴坐标 zdir 可选项，在 3D 轴上绘制 2D...数据时，数据必须以 xs，ys 的形式传递，若此时将 zdir 设置为 ‘y’，数据将会被绘制到 x-z 轴平面上，默认为 ‘z’ s 标量或数组类型，可选项，标记的大小，默认 20 c 标记的颜色，

3.8K21

R语言高级绘图命令（标题-颜色等）

,y)二元图，其中x的第一列对应y的第一列，x的第二列对应y的第二列，依次类推。...(x)如果x是矩阵或是数据框，作x的各列之间的二元图 plot.ts(x)如果x是类"ts"的对象，作x的时间序列曲线，x可以是多元的，但是序列必须有相同的频率和时间 ts.plot(x)同上，但如果x...(x,y,z)等高线图（画曲线时用内插补充空白的值） filled.contour(x,y,z)同上，等高线之间的区域是彩色的，并且绘制彩色对应的值的图例 image(x,y,z)同上，但是实际数据大小用不同色彩表示...persp(x,y,z)同上，但为透视图 stars(x)如果x是矩阵或者数据框，用星形和线段画出 symbols(x,y,...)在由x和y给定坐标画符号（圆，正方形，长方形，星，温度计式或者盒形图...,如 果code=1则在各(x1,y1)处画箭头,如果code=3则在两端都画箭头; angle控制箭头轴到箭头边的角度 abline(a,b)绘制斜率为b和截距为a的直线 abline(h=y)在纵坐标

6.1K31

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（十七）：Matplotlib详解：2、3d绘图类型（3）3D条形图（3D Bar Plot）

数据可视化：Matplotlib使得将数据转化为可视化表示变得简单，可以使用Matplotlib绘制图表来展示数据的分布、趋势、关系等，这有助于更好地理解数据和发现潜在的模式和关联。...x = np.arange(3) # x轴位置 y = np.arange(3) # y轴位置 x_mesh, y_mesh = np.meshgrid(x, y) # 创建网格 z = np.array...() x和y数组分别表示条形的x和y轴位置。...通过使用np.meshgrid函数创建了一个二维网格，将x和y数组扩展为与z数组相同的维度。 创建了一个3D图形对象，并将其添加到子图中。 使用ax.bar3d函数绘制了3D条形图。...x_mesh.flatten()、y_mesh.flatten()和np.zeros_like(z).flatten()参数分别表示条形的x、y和z轴位置。 0.5和0.5参数表示条形的宽度和深度。

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数据科学 IPython 笔记本 8.15 Matplotlib 中的三维绘图

= plt.figure() ax = plt.axes(projection='3d') 启用此三维轴后，我们现在可以绘制各种三维绘图。...在这里，我们将绘制一个三角螺旋线，并且在线条附近随机绘制一些点： ax = plt.axes(projection='3d') # 三维线条的数据 zline = np.linspace(0, 15,...三维等高线图 类似于我们在“密度和等高线图”中探索的等高线图，mplot3d包含使用相同输入创建三维浮雕图的工具。...这里我们将展示三维正弦函数的三维等高线图： def f(x, y): return np.sin(np.sqrt(x ** 2 + y ** 2)) x = np.linspace(-6, 6...考虑到这一点，我们可能会发现有两个发生的旋转：一个是环绕其中心的位置（我们称之为θ），而另一个是条带绕其轴的扭曲（我会称其为φ）。

1.7K30

使用 Matplotlib 在 Python 中进行三维绘图

使用 Matplotlib 进行三维绘图的示例 我们首先使用Matplotlib库绘制 3D 轴。为了绘制 3D 轴，我们只需将plt.axes()的投影参数从 None 更改为 3D。...3D 轴 使用上述语法，启用三维轴，并且可以在 3 个维度上绘制数据。...3 维图提供了一种动态方法，使数据更具交互性。与 2-D 图一样，我们可以使用不同的方式来表示来绘制 3-D 图。我们可以制作散点图、等高线图、曲面图等。让我们看看不同的 3-D 图。...库的 3D 线框图 使用 Matplotlib 库绘制等高线图 等值线图采用二维规则网格中的所有输入数据，并在每个点评估 Z 数据。...我们使用 ax.contour3D 函数来绘制等高线图。等高线图是可视化优化图的绝佳方法。

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