问在具有3个y轴的单个图中绘制4条曲线
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Stack Overflow用户

提问于 2009-11-12 00:28:41

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我有4组值：y1、y2、y3、y4和一组x。Y值具有不同的范围，我需要将它们绘制为在y轴上具有不同值集合的单独曲线。

简单地说，我需要3个具有不同值(比例)的y轴，以便在同一图形上绘制。

任何感谢的帮助，或关于在哪里寻找的提示。

matlab

plot

回答 4

Stack Overflow用户

发布于 2009-11-12 02:36:47

您可以尝试创建3个轴，一个轴堆叠在另一个轴的顶部，并将前两个轴的'Color'属性设置为'none'，这样所有的绘图都是可见的。您必须调整轴的宽度、位置和x轴限制，以便3个y轴并排排列，而不是彼此重叠。您可能还希望从两个轴中删除x轴刻度线和标签，因为它们将彼此重叠。

这是一个通用的实现，它计算轴的适当位置和x轴限制的偏移量，以保持绘图正确排列：

%# Some sample data:
x = 0:20;
N = numel(x);
y1 = rand(1,N);
y2 = 5.*rand(1,N)+5;
y3 = 50.*rand(1,N)-50;

%# Some initial computations:
axesPosition = [110 40 200 200];  %# Axes position, in pixels
yWidth = 30;                      %# y axes spacing, in pixels
xLimit = [min(x) max(x)];         %# Range of x values
xOffset = -yWidth*diff(xLimit)/axesPosition(3);

%# Create the figure and axes:
figure('Units','pixels','Position',[200 200 330 260]);
h1 = axes('Units','pixels','Position',axesPosition,...
          'Color','w','XColor','k','YColor','r',...
          'XLim',xLimit,'YLim',[0 1],'NextPlot','add');
h2 = axes('Units','pixels','Position',axesPosition+yWidth.*[-1 0 1 0],...
          'Color','none','XColor','k','YColor','m',...
          'XLim',xLimit+[xOffset 0],'YLim',[0 10],...
          'XTick',[],'XTickLabel',[],'NextPlot','add');
h3 = axes('Units','pixels','Position',axesPosition+yWidth.*[-2 0 2 0],...
          'Color','none','XColor','k','YColor','b',...
          'XLim',xLimit+[2*xOffset 0],'YLim',[-50 50],...
          'XTick',[],'XTickLabel',[],'NextPlot','add');
xlabel(h1,'time');
ylabel(h3,'values');

%# Plot the data:
plot(h1,x,y1,'r');
plot(h2,x,y2,'m');
plot(h3,x,y3,'b');

结果如下图所示：

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Stack Overflow用户

发布于 2009-11-12 01:58:19

我知道plotyy允许你有两个y轴，但不能“多管齐下”！

也许您可以将y值归一化，使其具有相同的比例(最小/最大归一化，zscore标准化等)，然后您就可以很容易地使用正常的plot, hold序列来绘制它们。

下面是一个例子：

%# random data
x=1:20;
y = [randn(20,1)*1 + 0 , randn(20,1)*5 + 10 , randn(20,1)*0.3 + 50];

%# plotyy
plotyy(x,y(:,1), x,y(:,3))

%# orginial
figure
subplot(221), plot(x,y(:,1), x,y(:,2), x,y(:,3))
title('original'), legend({'y1' 'y2' 'y3'})

%# normalize: (y-min)/(max-min) ==> [0,1]
yy = bsxfun(@times, bsxfun(@minus,y,min(y)), 1./range(y));
subplot(222), plot(x,yy(:,1), x,yy(:,2), x,yy(:,3))
title('minmax')

%# standarize: (y - mean) / std ==> N(0,1)
yy = zscore(y);
subplot(223), plot(x,yy(:,1), x,yy(:,2), x,yy(:,3))
title('zscore')

%# softmax normalization with logistic sigmoid ==> [0,1]
yy = 1 ./ ( 1 + exp( -zscore(y) ) );
subplot(224), plot(x,yy(:,1), x,yy(:,2), x,yy(:,3))
title('softmax')