ape工程如何改曲线的axis的最大值

ape工程如何改曲线的axis的最大值：设置最大值与最小值的图表为柱形图后，在图表位置单击鼠标右键，“更改图表类型”，将“次坐标轴”勾选出来，且设置次坐标数值与主坐标相同； 在柱形上单击鼠标右键，“设置数据系列格式”，然后设置“系列重叠”为100%，即两个柱形完全重叠。双击纵坐标

选择Custom ticks lable 选项卡（图中①）

将special ticks lables 中的第二个At Axis （图中②）的显示形式改为show

搞定

（第一个At Axis 是0点，第三个special是你需要在特定的位置需要显示的坐标值，这个值填在下边的At axis 框中）

可以用matlab提供的坐标轴设置函数axis进行设置（对当前坐标轴进行设置）具体用法如下：

axis([xmin xmax ymin ymax])% 设置坐标轴在shu指定的区间

xmin、xmax 表示设置横坐标的最小最大值；

ymin、ymax 表示设置纵坐标的最小最大值。

也可以用下面的set函数进行设置（对指定的坐标轴进行设置），具体用法如下：set(handles,'xtick',0:100:2500) % handles可以指定具体坐标轴的句柄

功能： 设置X轴坐标范围0到2500，显示间隔是100；

set(handles,'ytick',0:100:2500) % handles可以指定具体坐标轴的句柄

功能： 设置X轴坐标范围0到2500，显示间隔是100；

shh = get(0,'ShowHiddenHandles')

set(0,'ShowHiddenHandles','On')

set(gcf,'menubar','figure')

set(gcf,'CloseRequestFcn','closereq')

set(gcf,'DefaultLineClipping','Off')

set(0,'ShowHiddenHandles',shh)

扩展资料：

新版本的MATLAB语言是基于最为流行的C++语言基础上的，因此语法特征与C++语言极为相似，而且更加简单，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式。使之更利于非计算机专业的科技人员使用。而且这种语言可移植性好、可拓展性极强，这也是MATLAB能够深入到科学研究及工程计算各个领域的重要原因。

参考资料来源：百度百科-MATLAB

就是标准尺寸。

‘markersize’plot([0,1,2,3,4],[0,2,5,6,9],'c-pentagram','markersize',15) 画图的命令是：marker是图上画上点的地方表上符号，不如点，方框，圆框，十字，星号，等等

后面的size就是其大小了，不知道值的话，可以画完图点编辑框上面的箭头，然后双击画的图，下面出现属性框，marker项后面的数字下拉菜单就是size,选择合适的大小，今后就用这个值就行

画图的命令是：

plot([0,1,2,3,4],[0,2,5,6,9],'c-pentagram','markersize',30)

运行程序结果如图：

扩展资料：

matplotlib的基本用法

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

绘制普通图像

x = np.linspace(-1, 1, 50)

y1 = 2 * x + 1

y2 = x**2

plt.figure()

# 在绘制时设置lable, 逗号是必须的

l1, = plt.plot(x, y1, label = 'line')

l2, = plt.plot(x, y2, label = 'parabola', color = 'red', linewidth = 1.0, linestyle = '--')

# 设置坐标轴的取值范围

plt.xlim((-1, 1))

plt.ylim((0, 2))

# 设置坐标轴的lable

plt.xlabel('X axis')

plt.ylabel('Y axis')

# 设置x坐标轴刻度, 原来为0.25, 修改后为0.5

plt.xticks(np.linspace(-1, 1, 5))

# 设置y坐标轴刻度及标签, $$是设置字体

plt.yticks([0, 0.5], ['$minimum$', 'normal'])

# 设置legend

plt.legend(handles = [l1, l2,], labels = ['a', 'b'], loc = 'best')

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# 设置数据

x = np.linspace(-3, 3, 50)

y = 0.1*x

# 绘图

plt.figure()

plt.plot(x, y, linewidth=10, zorder=1) # set zorder for ordering the plot in plt 2.0.2 or higher

plt.ylim(-2, 2)

# 坐标轴调整

ax = plt.gca()

ax.spines['right'].set_color('none')

ax.spines['top'].set_color('none')

ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')

ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))

ax.yaxis.set_ticks_position('left')

ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

# 设置所有坐标轴lable

for label in ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels():

label.set_fontsize(12)

# bbox设置目的内容的透明度相关参

# facecolor调节 box 前景色，edgecolor 设置边框，alpha设置透明度

label.set_bbox(dict(facecolor='white', edgecolor='black', alpha=0.8, zorder=2))

plt.show()

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