matlab画图四个数据只显示两个图例

在MATLAB中，如果你有四个数据系列需要在同一张图上绘制，但只想显示其中两个图例，你可以通过设置`Legend`命令中的参数来控制。例如，假设你有两个系列的数据`data1`和`data2`，另外两个系列是`data3`和`data4`，可以这样做：

% 假设你有四组数据
x = ...; % 横坐标数据
data1 = ...; % 第一组数据
data2 = ...; % 第二组数据
data3 = ...; % 第三组数据
data4 = ...; % 第四组数据

% 绘制图形，并限制显示的图例
figure;
plot(x, data1, 'r', x, data2, 'b'); % 'r' 和 'b' 分别代表红色和蓝色线
hold on; % 保持当前图像以便添加更多线条
plot(x, data3, 'g'); % 绿色线，不显示图例
plot(x, data4, 'm', 'DisplayName', 'Data4'); % 黄色线，并设置特定图例文字

legend('Data1', 'Data2', 'Location', 'best'); % 显示前两组数据的图例，位置设为最佳
% 如果你想隐藏某条线及其图例，可以在plot函数中省略'DisplayName'

在这个例子中，'Data3'会被绘制但不会显示图例，而'data4'则设置了特定的图例标签。最后的`legend`命令只包含前两个图例。

相关问题

matlab画图四个数据只画两个图例

在MATLAB中，如果你有四个数据系列但只想显示两个图例，可以采用以下步骤：

1. **创建数据**: 首先，你需要准备四个数据系列的数据。例如，假设你有两个系列A和B，另外两个是C和D。

x = 0:0.1:10; % 横坐标
A = sin(x);
B = cos(x);
C = 2*sin(x); % 可能的第三个系列
D = 2*cos(x); % 第四个系列

2. **创建图形**:
使用`plot`函数绘制数据，指定你想展示图例的系列。比如，你可以将A和B放在一个图例里，C和D放在另一个图例里。

% 绘制前两个系列，同时设置共同的图例标签
figure;
plot(x, A, 'b', x, B, 'r', 'DisplayName', 'Series 1'); % Series 1代表A和B

hold on; % 保持当前图形状态以便添加更多线条
% 绘制后两个系列，它们有自己的图例标签
plot(x, C, 'g', x, D, 'm', 'DisplayName', 'Series 2'); % Series 2代表C和D

3. **添加图例**:
使用`legend`函数，并指定`Location`选项来控制图例的位置，如`northwest`、`southwest`等。这里我们只需要显示这两个图例。

% 显示图例
legend('show') % 默认位置，如果之前没设置DisplayName，也可以用legend('Series 1', 'Series 2')
legendBox = get(gca, 'Children');
if ~isempty(legendBox)
    set(legendBox, 'Visible', 'off'); % 隐藏不需要显示的图例部分
end
hold off; % 结束 hold 状态

现在，你的图表会显示两个图例，分别对应于A/B组合和C/D组合。

matlab给数据画图

### 使用 MATLAB 进行数据可视化

#### 创建基本图表
在 MATLAB 中，可以利用多种内置函数创建不同类型的数据图表。为了更好地理解和分析数据的趋势与分布，以下是几种常见图表及其对应的实现方式。

#### 折线图
折线图适用于展示连续型变量随时间或其他有序类别变化的情况。通过 `plot` 函数可轻松绘制此类图形：

% 假设 angles, M11 已定义并含有相应数值
figure;
yyaxis left;
plot(angles, M11, '-o', 'DisplayName', 'M11', 'LineWidth', 1.5);
hold on;

plot(angles, receptionInductance, '-x', 'DisplayName', '接收自感和', 'LineWidth', 1.5);

ylabel('M11 和 接收自感和');
grid on;

yyaxis right;
plot(angles, couplingCoefficient, '-s', 'DisplayName', '耦合系数', 'LineWidth', 1.5);
ylabel('耦合系数');

legend show; % 显示图例
title('双轴折线图示例'); % 添加标题

此段代码展示了如何在一个窗口内同时显示两个Y轴上的不同系列数据，并设置了不同的标记样式以及增加了网格线以提高可读性[^3]。

#### 散点图
当需要探索两组或多组离散值之间的关系时，可以选择使用散点图。这有助于识别潜在的相关性和异常点。

scatter(xData, yData, [], zData, 'filled'); % xData,yData,zData分别为坐标及颜色依据
colorbar; % 如果有色彩映射，则添加色条解释
xlabel('X 轴标签');
ylabel('Y 轴标签');
title('散点图示例');

#### 柱状图
柱状图非常适合用来比较分类间数量差异或比例大小。可以通过 `bar()` 或者更复杂的分组形式来呈现多维度对比信息。

categories = {'Category A', 'Category B'};
values = [valueA valueB];
bar(values);
xticklabels(categories);
ylabel('测量单位');
title('简单柱状图');

#### 饼图
如果目标是比较各部分占整体的比例情况，那么饼图会是一个直观的选择。

pie(sizes, labels); % sizes表示各扇区所占比重，labels则是对应的文字说明
title('饼图示例');

以上介绍了四种常用的数据图表类型及其基础构建方法，在实际应用过程中还可以根据具体需求调整参数设置，比如改变线条宽度、增加注解文字等，从而让最终成果更加美观易懂[^1]。