在Matlab的世界里，fplot函数的出现无疑为图像绘制提供了一种简洁的解决方案</。只需指定一个函数表达式，如fplot(@(x) x.^2.*sin(1./x),[-1,1])，它会自动处理采样点的计算和图像的自适应展示，让你无需过多关注具体点的选取。
关键在于，fplot的自适应性体现在两个方面：一是它在绘制图像时，会根据函数的特性动态选择采样点，确保图像的精度和连贯性；二是当你调整图像的缩放比例时，fplot会实时重新采样并绘制，确保图像在不同尺度下依然清晰连贯</。让我们通过实例来看看这个过程，当图像被不断缩小，你会看到图像在细节和整体之间保持了良好的视觉效果。
相比之下，传统的plot(x,y)函数则需要我们事先定义好x轴的采样点，并计算出相应的y值。为了在最小尺度下保持图像解析，我们需要确保采样足够密集，如在[-1,1]范围内，这可能需要大量的采样点，具体数量取决于图像的复杂程度和分辨率要求</。然而，当放大图像时，我们又希望能保持整体的视觉完整性，这就需要一个平衡点。
总的来说，fplot通过其智能的采样策略，简化了图像绘制的过程，而plot(x,y)则更注重用户的精确控制。两者各有利弊，选择使用哪种取决于你的具体需求和对图像细节控制的偏好。