周一到！从本周开始，我们一起来学习关于绘图的操作吧！之前学过了如何从文件中读取数据，有的小伙伴可能着急了，怎么学了这么久，还是不会画图呀？！今天我们从MATLAB基本图形的绘制开始学习，增强信心，之后再去学烧脑的数据处理内容~
在很多期刊，尤其是国内期刊的写作要求中，对于图片很有可能会有一些奇奇怪怪的要求，例如：
使用 matplotlib 中的 subplots 可以在同一个 figure 中绘制多个地图。有几种方法可以实现这种图形的绘制，而且根据所绘图形的复杂性来选择不同的方法：
本次实验目的为：在matlab环境下产生几种基本的数字信号，并对这些基本的信号进行运算和变换，同时利用程序结果对采样定理进行验证，深刻理解采样定理。通过自己录制音频信号并对不同的音频信号进行不同处理，加深理解音频信号中声道的原理，以及混声、回声的形成原理。
接下来我们通过例子绘制简单的函数 y = x , x 值的范围从0到100，增量为5。
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
测试环境： python版本 3.7.0 / 操作系统window 7 64位 / 编辑器PyCharm；
以下示例将演示该概念。下面绘制x的值范围是从0到100，使用简单函数y = x，增量值为5。
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二维图像是在不同的平面坐标上将数据点连接起来的平面图像。常用的平面坐标有，直角坐标、极坐标、对数坐标等，MATLAB有很多常用的指令来绘制不同的二维图像。
matplotlib是受MATLAB的启发构建的。MATLAB是数据绘图领域广泛使用的语言和工具。MATLAB语言是面向过程的。利用函数的调用，MATLAB中可以轻松的利用一行命令来绘制直线，然后再用一系列的函数调整结果。
Matplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。这里将会探索 matplotlib 的常见用法。
图片读入程序中后，是以numpy数组存在的。因此对numpy数组的一切功能，对图片也适用。对数组元素的访问，实际上就是对图片像素点的访问。
1.对下图中的信号x1(t)=2u(t)-2u(t-1) ,x2(t)=u(t)-u(t-2)，求y(t)=x1(t)*x2(t),并画出y(t)的波形图。
MATLAB作为高性能、交互式的科学计算工具，具有非常友好的图形界面，这使得MATLAB的应用非常广泛；同时MATLAB也提供了强大的绘图功能，这使得用户可以通过对MATLAB内置绘图函数的简单调用，便可迅速绘制出具有专业水平的图形。在利用Simulink进行动态系统仿真时，图形输出可以使设计者快速地对系统性能进行定性分析，故可大大缩短系统开发时间。
原文链接：http://blog.csdn.net/ywjun0919/article/details/8692018 来源于书籍：《Python科学计算》 matplotlib 是Python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。 它的文档相当完备，并且Gallery页面中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。 在L
使用Python中的三个库可以优雅地进行数据分析，得到一只野生的Matlab，这三个库是numpy，pandas 和 matplotlib。 numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包，其array多维数组拥有丰富的数据类型，基于向量化技术可以有效代替循环，代码简单速度极快。
狗子们开学（上班）快乐！有没有期待这一期的图论碎碎念呢？在本期开始之前，首先我们用数学语言把2.1的内容总结一下。
本期教程开始讲解Matlab的简易使用之基础操作，作为学习DSP的必备软件，掌握简单的Matlab操作是必须的。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第3章 Matlab简易使用之基础操作 本期教程开始讲解Matl
在之前就有提到的老师叫做的大坑，可其实完全不知道该怎么写，这个系列不知道能做到哪里，东西做还是会做完，可是系列可能未来会坑掉。嘛，有一期是一期的东西，那么这个系列目前应该算是记录自己的学习轨迹和笔记了，全当放飞自我了_(:з)∠)_
matplotlib.pyplot是一个命令风格函数的集合，使matplotlib的机制更像 MATLAB。 每个绘图函数对图形进行一些更改：例如，创建图形，在图形中创建绘图区域，在绘图区域绘制一些线条，使用标签装饰绘图等。在matplotlib.pyplot中，各种状态跨函数调用保存，以便跟踪诸如当前图形和绘图区域之类的东西，并且绘图函数始终指向当前轴域（请注意，这里和文档中的大多数位置中的『轴域』（axes）是指图形的一部分（两条坐标轴围成的区域），而不是指代多于一个轴的严格数学术语）。
在我们使用imagesc()函数对矩阵进行绘制图像的时候，经常会出现y轴刻度并不是我们所需要的顺序，例如我们需要从下向上依次递增，而我们绘制的图片却是从上 向下递增，不符合我们需求，于是有如下解决方案。
matplotlib.pyplot 是一个函数集合，使 matplotlib 能够像 MATLAB 一样进行绘图。每一个 pyplot 函数都会改变 figure，比如创建figure，在figure中创建绘图区域，在绘图区域绘制线条，添加 labels 等。matplotlib.pyplot 的函数调用会记住当前的状态，从而更新 figure 和 绘图区域。而且 matplotlib.pyplot 是直接在当前 axes 进行绘图。
在接下来的文章中主要介绍如何利用python 中的matplotlib进行数据的可视化展示。
之前学习了 matplotlib.pyplot函数的使用方法，今天研究一下新工具pylab：
通过 np.linspace 方式生成 x，50 个元素的数组，然后通过 np.sin(x) 生成 y。
1、MATLAB中图象数据的读取 A、 imread imread函数用于读入各种图象文件，其一般的用法为 [X，MAP]=imread(‘filename’,‘fmt’) 其中，X，MAP分别为读出的图象数据和颜色表数据，fmt为图象的格式，filename为读取的图象文件（可
上一篇已经对图形的属性有过介绍，在此基础上来进行二维以及后续三维图形的操作（注：没接触过其他维度的操作，就不折腾相关的内容了），将会更容易理解这些属性的用法，当然，全部的属性使用都来一遍，感觉就不太实际了，大可不必~
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念：
Matplotlib是Python的绘图库，其中的pyplot包封装了很多画图的函数。
这里说了，就是装maple的锅，估计是32位的Maple替换了原本64位matlab自带的maple库，我还能遇到这种事情？？？
saveas 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/saveas.html
xarray 通过对plt.plot()的包装实现对线图的绘制。如前面所述，axes可以用变量进行标记，从而可以传递给底层matlibplot调用。
现在的社会越来越发达，科学技术不断的在更新，在信号和模拟电路里面经常要用到调制与解调，而AM的调制与解调是最基本的，也是经常用到的。用AM调制与解调可以在电路里面实现很多功能，制造出很多有用又实惠的电子产品，为我们的生活带来便利。在我们日常生活中用的收音机就是采用了AM调制的方式，而且在军事和民用领域都有十分重要的研究课题。现用MATLAB中M文件实现本课程设计内容“基于MATLAB的AM调制解调实现”。在课程设计中，系统开发平台为Windows XP，MTALAB 2007，程序设计语言采用MATLAB 2007，程序运行平台为MATLAB 2007。通过MATLAB编写程序并加以调试能够实现AM的调制与调解，完成了课程设计的目标，并经过适当完善后，将可以在实际中应用。
本教程为脑机学习者Rose发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer)
1.参考例5-1，实现教材p125,例3-4中傅里叶级数表达式（p126第二行）。分别采用前4、40、400项，画出周期矩形脉冲信号的近似图。
摘要 现在的社会越来越发达，科学技术不断的在更新，在信号和模拟电路里面经常要用到调制与解调，而AM的调制与解调是最基本的，也是经常用到的。用AM调制与解调可以在电路里面实现很多功能，制造出很多有用又实惠的电子产品，为我们的生活带来便利。在我们日常生活中用的收音机就是采用了AM调制的方式，而且在军事和民用领域都有十分重要的研究课题。现用MATLAB中M文件实现本课程设计内容“基于MATLAB的AM调制解调实现”。在课程设计中，系统开发平台为Windows XP，MTALAB 2007，程序设计语言采用MATLAB 2007，程序运行平台为MATLAB 2007。通过MATLAB编写程序并加以调试能够实现AM的调制与调解，完成了课程设计的目标，并经过适当完善后，将可以在实际中应用。
matplotlib.pyplot 是命令风格函数的集合，使 Matplotlib 像 MATLAB 一样工作。每个 Pyplot 函数对图形做一些修改，例如：创建一个图形，在图形中创建一个绘图区域，在绘图区域中回值一些线条，用标签装饰图形等等。
在Matplotlib库中提供了两种风格的API供开发者使用：一种是Pyplot编程接口（state-based），一种是面向对象对象的编程接口（object-based）。
上篇中，介绍了numpy的常用接口及使用，并对部分接口方法进行了详细对比。与之齐名，matplotlib作为数据科学的的另一必备库，算得上是python可视化领域的元老，更是很多高级可视化库的底层基础，其重要性不言而喻。
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 数据可视化：Matplotlib库的使用 ---- Python 数据可视化：Matplotlib库的使用 1.Matplotlib库简介 2.Matplotlib库安装 3.pyplot 3.1 基本绘图流程 3.2 常用方法 3.2.1 创建画布 3.2.2 创建子图并选定子图 3.2.3 为图
我们现在将深入研究Matplotlib包，以便在Python中进行可视化。 Matplotlib是一个基于NumPy阵列的多平台数据可视化库，旨在与更广泛的SciPy协同工作。它由John Hunter在2002年构思，最初是作为IPython的补丁，用于通过来自IPython命令行的gnuplot实现交互式MATLAB风格的绘图。 IPython的创始人Fernando Perez当时正完成他的博士学位，而约翰知道他几个月没时间补丁了。约翰认为这是他自己开始的一个提示，Matplotlib软件包诞生了，2003年发布了0.1版本。当它被作为太空望远镜科学研究所选择的绘图包时，它得到了早期的提升。哈勃望远镜背后的科学家在财务上支持Matplotlib的开发并大大扩展了其功能。
导读：Matplotlib是建立在NumPy数组上的一个多平台数据可视化库。在2002年，约翰·亨特（John Hunter）提出Matplotlib，最初的构思是设计为IPython的一个补丁，以便能够从命令行启用交互式MATLAB样式绘图。
Matplotlib是一个基于Python的绘图库，它提供了丰富的绘图工具和函数，可以用于生成高质量的、美观的数据可视化图形。作为Python数据分析领域最常用的绘图库之一，Matplotlib广泛应用于数据分析、科学研究、工程可视化等领域。本文将详细介绍Matplotlib库的常用功能和应用场景，并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。
本讲使用matlab产生待滤波信号，并编写testbench进行仿真分析，在Vivado中调用FIR滤波器的IP核进行滤波测试，下一讲使用两个DDS产生待滤波的信号，第五讲或第六讲开始编写verilog代码设计FIR滤波器，不再调用IP核。
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