科研绘图

MATLAB 是工程领域的标准计算工具——矩阵运算、控制系统仿真（Simulink）、信号处理，以及强大的科研出图能力。SEU 已购买校园正版授权。

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推荐工具箱（不需要一次全装——核心 + Simulink + Control System，其他需要时通过 Add-Ons 菜单安装）：

MATLAB 基础语法速查

% 这是注释

% 变量与矩阵
a = 5;                  % 分号不显示结果
b = [1 2 3; 4 5 6];     % 2×3 矩阵

% 矩阵运算
A * B                   % 矩阵乘法
A .* B                  % 逐元素乘法
A'                      % 转置
inv(A)                  % 逆矩阵
eig(A)                  % 特征值

% 常用函数
linspace(0, 1, 100)     % 生成100个等间距点
zeros(3, 4)             % 3×4零矩阵
ones(5)                 % 5×5全1矩阵
eye(3)                  % 3×3单位矩阵

% 条件与循环
if x > 0
    disp('positive');
else
    disp('negative or zero');
end

for i = 1:10
    disp(i);
end

% 函数定义（保存为 myfunc.m）
function result = myfunc(x, y)
    result = x^2 + y^2;
end

Simulink 快速入门

Simulink 是 MATLAB 最独特的价值——图形化仿真建模，控制类课程和项目会频繁用到。Python 目前没有真正的 Simulink 替代品。

1. MATLAB 工具栏点 Simulink 图标
2. Blank Model 新建模型
3. 左侧 Library Browser 拖入模块（积分器、传递函数、示波器等）
4. 连线 → 设置参数 → 点 Run 仿真
5. 双击 Scope 模块查看波形

学习资源

MATLAB 绘图的优势

常用绘图场景

plot(x, y)              # 二维线图
scatter(x, y)           # 散点图
bar(x, y)               # 柱状图
histogram(data)         # 直方图
surf(X, Y, Z)           # 三维曲面
contour(X, Y, Z)        # 等高线
imagesc(matrix)         # 热力图

MATLAB vs Python 怎么选

Python 是数据科学的主力语言，科研绘图生态成熟。三件套：matplotlib 打基础、seaborn 统计图、Plotly 可交互。

matplotlib：一切的基础

pip install matplotlib numpy

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
plt.plot(x, np.sin(x), label='sin(x)')
plt.plot(x, np.cos(x), label='cos(x)')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('正弦与余弦')
plt.legend()
plt.savefig('figure.pdf', bbox_inches='tight')  # 矢量导出
plt.show()

核心原则：写论文的图一律 savefig 导出为 .pdf 或 .eps（矢量），不要截图。位图用 .png 至少 300 dpi。

seaborn：统计图一行出

pip install seaborn
import seaborn as sns

sns.boxplot(data=df, x='group', y='value')   # 箱线图
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True)          # 相关性热力图
sns.violinplot(data=df, x='category', y='metric')  # 小提琴图
sns.pairplot(df)                              # 成对关系矩阵

seaborn 的默认样式比裸 matplotlib 好看很多。sns.set_theme() 一行切换到期刊级配色。

绘图工具速查

AI 不能代替你决定画哪种图、数据怎么呈现，但能帮你写绘图代码。

• Python 出图：描述数据格式和想要的图类型 → AI 生成 Matplotlib/Seaborn 代码 → 跑一遍 → 微调配色、字号、图例位置
• MATLAB 出图：同样的思路——描述需求 → AI 生成 .m 脚本 → 在 MATLAB 里跑
• 美化建议：截图给 AI → "这个图不够好看，给三个具体修改建议" → 改坐标轴范围、换配色、调字号
• 图转代码：看中别人的图（公开论文的图）→ 描述给 AI →"用 Python Matplotlib 复现这个风格"
• 报错调试：绘图代码报错 → 丢给 AI → 秒修

前提：你得会手动写最基本的 plt.plot() / plot()。AI 生成 90% 的代码，你改最后 10%。