MATLAB中怎么把excal中三列的数据放入同一个图表中用折线表示，且第一列数据作为Y轴，第二列数据作为Y2轴，X轴是第三列数据

可以使用 `xlsread` 函数读取 Excel 文件中的数据，然后使用 `plotyy` 函数将三列数据放入同一个图表中，其中第一列数据作为左 y 轴，第二列数据作为右 y 轴，第三列数据作为 x 轴。具体实现如下：

% 读取 Excel 文件中的数据
data = xlsread('filename.xlsx');

% 分别获取三列数据
y1 = data(:, 1);
y2 = data(:, 2);
x = data(:, 3);

% 将三列数据放入同一个图表中
[hAx, hLine1, hLine2] = plotyy(x, y1, x, y2, 'plot');

% 设置左 y 轴和右 y 轴的标签
ylabel(hAx(1), 'Y1');
ylabel(hAx(2), 'Y2');

% 设置线条颜色和样式
set(hLine1, 'Color', 'r', 'LineStyle', '-');
set(hLine2, 'Color', 'b', 'LineStyle', '--');

这段代码会生成一个带有两个 y 轴的图表，左 y 轴对应第一列数据，右 y 轴对应第二列数据，x 轴对应第三列数据。红色实线表示第一列数据，蓝色虚线表示第二列数据。你可以根据需要修改线条颜色、样式和标签等。

相关问题

MATLAB中怎么把excal中两列的数据放入同一个图表中用折线表示显示

首先，你需要导入Excel文件中的数据到MATLAB中。可以使用 `xlsread` 函数来实现。假设你的Excel文件名为 `data.xlsx`，第一列数据保存在工作表1的A列，第二列数据保存在工作表1的B列，可以这样导入数据：

[num,txt,raw] = xlsread('data.xlsx', 'Sheet1', 'A:B');

接下来，你可以使用 `plot` 函数将这两列数据绘制成折线图。假设你想将第一列数据作为X轴数据，第二列数据作为Y轴数据，可以这样绘制图表：

x = num(:,1);
y = num(:,2);
plot(x, y);

如果你想在同一个图表中展示多条折线，可以再次调用 `plot` 函数，并以相同的方式传递X轴和Y轴数据。例如，如果想在同一个图表中展示第一列数据和第二列数据的平均值，可以这样绘制图表：

x = num(:,1);
y1 = num(:,2);
y2 = mean(num(:,2));
plot(x, y1, x, y2);

这将在同一个图表中展示两条折线，一条表示第二列数据，另一条表示第二列数据的平均值。

怎么在pandas中用matlab画两个y轴的折线图

好的，以下是在 Pandas 中用 Matplotlib 画两个 y 轴的折线图的简单实现步骤：

1. 先导入需要的库：Pandas、Matplotlib 以及 NumPy。

2. 使用 Pandas 读取数据，并创建一个数据框 DataFrame。

3. 使用 DataFrame 的 plot 函数，并且指定第一个 y 轴和相应的标签和颜色。

4. 接着使用 Twinx 函数创建一个新的 Axes 对象，并且指定第二个 y 轴和相应的标签和颜色。

5. 最后使用 show 函数显示图表。

下面是一个简单的代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 创建 dataframe
df = pd.DataFrame({'x': data['x'], 'y1': data['y1'], 'y2': data['y2']})

# 画图
fig, ax1 = plt.subplots()

# 设置第一个 y 轴
color = 'tab:red'
ax1.set_xlabel('x')
ax1.set_ylabel('y1', color=color)
ax1.plot(df['x'], df['y1'], color=color)
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color)

# 设置第二个 y 轴
ax2 = ax1.twinx()
color = 'tab:blue'
ax2.set_ylabel('y2', color=color)
ax2.plot(df['x'], df['y2'], color=color)
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color)

# 显示图表
plt.show()

注意：这只是一个简单的实现，如果需要更加复杂的效果，可以根据需求自行添加代码。