matlab中legend的文件位置

### MATLAB 图例 (Legend) 的存储方式

在 MATLAB 中，图例并不是作为一个单独的文件被存储，而是作为图形对象的一部分保存于 `.fig` 文件或 `MAT` 文件中的图形句柄属性内[^1]。

当创建一个带有图例的图表并将其保存为 `.fig` 文件时，整个图形窗口的状态会被序列化到该文件中。这包括所有的绘图数据、轴设置以及图例信息等。因此，在重新打开这个 `.fig` 文件时，所有这些元素都会恢复成原来的样子[^2]。

如果希望将含有图例在内的图形导出至其他格式（如 PNG, PDF），可以通过 File 菜单下的 Export Setup 或者直接调用 `saveas`, `exportgraphics` 函数来实现这一点[^3]。

对于想要通过编程手段访问或修改已存在的图例实例，则可以直接操作当前坐标系 (`gca`) 下面名为 'legend' 的子对象：

% 获取当前坐标系内的图例外观参数
lgd = legend(gca);
disp(lgd);

% 修改图例文字描述
set(lgd,'String',{'New Label 1','New Label 2'});

上述代码展示了如何获取和更改现有图例的文字标签。需要注意的是，这里并没有涉及到任何具体的外部文件路径；因为图例本质上属于内存中的图形对象而非磁盘上的独立实体[^4]。

相关问题

matlab中画图legend多列显示

在Matlab中，可以使用`columnlegend`函数来绘制多列的图例。该函数可以从MathWorks的文件交换中心下载。使用该函数的示例如下：

% 生成示例数据
x = 0:0.1:2*pi;
y1 = sin(x);
y2 = cos(x);
y3 = tan(x);

% 绘制图像
figure;
plot(x, y1, 'r', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(x, y2, 'g', 'LineWidth', 2);
plot(x, y3, 'b', 'LineWidth', 2);

% 添加图例
h = columnlegend(2, {'sin(x)', 'cos(x)', 'tan(x)'}, 'Location', 'NorthWest');
set(h, 'FontSize', 12);

上述代码中，`columnlegend`函数的第一个参数表示图例的列数，第二个参数是一个字符串数组，包含每个曲线的标签，第三个参数是图例的位置。`set`函数用于设置图例的字体大小。

matlab中csv文件拟合曲线

在MATLAB中，可以使用三棱镜色散曲线拟合的方法来处理CSV文件。首先，你需要导入CSV文件并将其转换为MATLAB中的数据格式，例如表格或矩阵。然后，你可以使用MATLAB的拟合函数来拟合曲线。

一个可能的方法是使用MATLAB的curve fitting toolbox中的fit函数。你可以使用fit函数来选择适当的拟合模型，并将CSV文件中的数据与所选模型进行拟合。例如，如果你想要拟合一个多项式曲线，你可以使用polyfit函数来拟合数据。

以下是一个示例代码，展示了如何在MATLAB中拟合CSV文件中的曲线：

% 导入CSV文件
data = readmatrix('your_csv_file.csv');

% 提取x和y数据
x = data(:, 1); % 假设x数据在CSV文件的第一列
y = data(:, 2); % 假设y数据在CSV文件的第二列

% 拟合曲线
fit_result = fit(x, y, 'poly2'); % 使用二次多项式进行拟合，可以根据需要选择其他拟合模型

% 绘制原始数据和拟合曲线
plot(x, y, 'o'); % 绘制原始数据点
hold on;
plot(fit_result); % 绘制拟合曲线

% 添加图例和标签
legend('原始数据', '拟合曲线');
xlabel('x');
ylabel('y');

% 显示图形
grid on;

请注意，上述代码仅为示例，你需要根据你的CSV文件的实际情况进行相应的修改。另外，你还可以根据需要选择其他拟合模型和参数。

希望这可以帮助到你！
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【光学】Matlab实现色散曲线拟合](https://blog.csdn.net/matlab_dingdang/article/details/126472398)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [利用matlab函数工具箱来拟合CSV数据集的函数](https://blog.csdn.net/qq_37431461/article/details/122400985)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]