Wie kann man in MATLAB die Y-Achse skalieren?
- Einführung in die Skalierung der Y-Achse in MATLAB
- Grundlagen der Achsenanpassung
- Beispiel zur Anwendung von ylim
- Alternative Methoden zur Skalierung
- Zusammenfassung
Einführung in die Skalierung der Y-Achse in MATLAB
In MATLAB ist das Skalieren der Y-Achse ein wichtiger Bestandteil der Datenvisualisierung, um Diagramme an bestimmte Anforderungen anzupassen. Oftmals reicht es nicht aus, die Daten einfach nur darzustellen; man möchte häufig auch die Y-Achse so anpassen, dass bestimmte Wertebereiche besser sichtbar sind oder um die Darstellung übersichtlicher zu gestalten.
Grundlagen der Achsenanpassung
Die Skalierung der Y-Achse in MATLAB erfolgt meist über die Funktion ylim, mit der sich die Grenzen der Y-Achse definieren lassen. Standardmäßig wählt MATLAB die Achsengrenzen automatisch anhand der dargestellten Daten. Möchte man jedoch die Y-Achse manuell anpassen, gibt man ylim mit einem Vektor bestehend aus dem minimalen und maximalen Wert an, etwa ylim( ).
Beispiel zur Anwendung von ylim
Angenommen, man hat einen Plot mit Daten, die im Bereich von 0 bis 100 liegen. Wenn man nur einen bestimmten Bereich der Y-Achse betrachten möchte, zum Beispiel von 20 bis 80, dann kann man das mit ylim( ) erreichen. Dadurch werden alle Y-Achsenwerte außerhalb dieses Intervalls ausgeblendet und der Plotbereich entsprechend skaliert.
Alternative Methoden zur Skalierung
Neben der manuellen Einstellung mit ylim bietet MATLAB auch automatische Skalierungen über Befehle wie axis tight, die die Achsen so anpassen, dass sie nur den Bereich der Daten abdecken. Weiterhin kann man logarithmische Skalierungen verwenden, indem man set(gca, YScale, log) einsetzt, um die Y-Achse logarithmisch zu skalieren, was bei stark variierenden Datenwerten hilfreich sein kann.
Zusammenfassung
Um in MATLAB die Y-Achse zu skalieren, gibt es verschiedene Möglichkeiten. Die einfachste Methode ist die Benutzung von ylim( ), mit der man die Grenzen der Y-Achse manuell einstellt. Daneben gibt es auch automatische und logarithmische Skalierungen, die je nach Anwendungsszenario sinnvoll sein können. Die richtige Skalierung der Y-Achse ist entscheidend, um Daten anschaulich und verständlich darzustellen.