在数值分析中我们通常需要将数据可视化成图像的形式作为我们分析结果的有效性的途径,常用的画图函数有:$\tt plot$,$\tt surf$,$\tt mesh$...当然,我们有时需要多窗口显示图像可以用到$\tt subplot$.

以下我要介绍的是另外一种称为“内嵌图像”的方法:$$\tt axes('position',[a,b,c,d]);$$

$ a表示图像的水平位置,\\
 b表示图像的纵向位置,\\
 c和d分别表示内嵌图像的大小(长和宽),  a,b,c,d \in (0,1).$

$\tt Example~1$:

  1. figure
  2. plot(linspace(,*pi,),sqrt(linspace(,*pi,)));
  3. xlabel('t')
  4. ylabel('y')
  5. axes('position',[0.55,0.3,0.3,0.3]);
  6. plot(linspace(,*pi,),cos(linspace(,*pi,)));
  7. xlabel('t')
  8. ylabel('y')
  9. xlim([,*pi]);

$\tt Example~2$:

  1. figure
  2. plot(linspace(,*pi,),sqrt(linspace(,*pi,)));
  3. xlabel('t')
  4. ylabel('y')
  5. axes('position',[0.55,0.3,0.3,0.3]);
  6. surf(peaks())
  7. xlabel('t')
  8. ylabel('y')
  9. zlabel('u')

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