plot函数lengend

plot函数用于在MATLAB中绘制二维图形。它可以根据不同的输入参数绘制一条或多条曲线，并可以设置不同的属性来自定义图形的样式。

要在绘制的曲线上添加图例，可以使用legend函数。legend函数将绘制的曲线与其对应的标签进行关联，并将其显示在图形中。

以下是使用legend函数的示例代码：

x = 1:10;
y1 = sin(x);
y2 = cos(x);

plot(x, y1, 'r-', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', 'Sin Curve');
hold on
plot(x, y2, 'b--', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', 'Cos Curve');
hold off

legend('Location', 'best');

这段代码首先定义了两个曲线的数据，然后使用plot函数分别绘制了这两条曲线，并通过设置属性来指定曲线的样式和标签。最后使用legend函数将标签显示在图形中，'Location','best'参数指定了图例的位置。

相关问题

matlab plot和legend

好的，我可以为您解答有关 MATLAB 的 plot 和 legend 的问题。

在 MATLAB 中，plot 函数用于绘制二维曲线图。您可以使用这个函数来绘制数据的图形表示。下面是一个基本的 plot 调用的示例：

x = 0:0.1:2*pi;
y = sin(x);
plot(x, y)

这段代码将创建一个 x 值从 0 到 2π 的向量，并将其对应的 sin(x) 值绘制成曲线图。

您还可以通过修改 plot 函数的参数来自定义绘图样式。例如，您可以更改线条颜色、线型和标记样式。以下是一个具有自定义样式的 plot 示例：

x = 0:0.1:2*pi;
y = sin(x);
plot(x, y, '-r', 'LineWidth', 2, 'Marker', 'o', 'MarkerSize', 6)

在这个示例中，我们将曲线的颜色设置为红色（'-r'），线宽设置为2，标记样式设置为圆圈（'o'），标记大小设置为6。

在绘制多个曲线时，您可能需要添加图例来标识每个曲线的含义。legend 函数可以用于添加图例。以下是一个示例：

x = 0:0.1:2*pi;
y1 = sin(x);
y2 = cos(x);
plot(x, y1, '-r', 'LineWidth', 2)
hold on
plot(x, y2, '--b', 'LineWidth', 2)
legend('sin(x)', 'cos(x)')

在这个示例中，我们绘制了两条曲线，一条是 sin(x)，另一条是 cos(x)。通过调用 legend 函数并传递曲线的标签，我们可以在图形中添加一个图例，以区分这两条曲线。

希望这些示例对您有所帮助！如果您有任何进一步的问题，请随时提问。

用python实现matlab的plot函数，包含plot(lgraph) plot(net)方法。测试plot函数。

要用Python实现Matlab的plot函数，需要使用Matplotlib库。Matplotlib是一个用于绘制各种静态，动态，交互式和嵌入式图表的Python库，它可以创建包括线图，散点图，条形图，误差条形图，直方图等多种类型的图表。下面是一个实现plot函数的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

def plot(lgraph=None, net=None):
    if lgraph:
        plt.plot(lgraph.Loss, 'b', label='Training Loss')
        plt.plot(lgraph.ValidationLoss, 'r', label='Validation Loss')
        plt.xlabel('Epochs')
        plt.ylabel('Loss')
        plt.legend()
        plt.show()
    elif net:
        plt.plot(net.TrainingAccuracy, 'b', label='Training Accuracy')
        plt.plot(net.ValidationAccuracy, 'r', label='Validation Accuracy')
        plt.xlabel('Epochs')
        plt.ylabel('Accuracy')
        plt.legend()
        plt.show()
    else:
        print('Please provide a valid input')

然后，我们可以使用这个函数来绘制我们需要的图表。例如：

import numpy as np

# 生成一些数据
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)
y = np.sin(x)

# 绘制正弦曲线
plt.plot(x, y)
plt.title('Sine Wave')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()

这将绘制一个正弦曲线。

对于plot(lgraph)和plot(net)方法，我们可以像下面这样使用：

# 绘制神经网络的训练和验证精度
plot(net=my_net)

# 绘制图层图的训练和验证损失
plot(lgraph=my_lgraph)

这将分别绘制神经网络的训练和验证精度，以及图层图的训练和验证损失。