目录前言                    福利：文末有matlab全套资料哦01分段函数02复合图⚪️  两个一元函数y=x^3-x-1和y=|x|^(0.2)sin(5x)在区间-103三维平面图⚪️   三维平面图使用mesh绘制网格图，surf绘制三维曲面图，使用meshgrid生成三维网格矩阵，也就是区间变量值。使用mesh进行绘制网格图使用surf绘制曲面图使用contour方法绘制等高线如果确定某一等高线直接在后面添加参数​​​​​​04三维线型图⚪️   三维线性图使用plot3函数，而二维使用plot使用plot3绘制三维线条05矩阵运算(线性方程组)⚪️ 

MATLAB逻辑回归实例及代码逻辑回归基本流程：注：回归系数W更新公式写错了，应该是减号，错写成加号了。训练数据（包含训练样本及对应的标签）百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1kgt2r8Ghz7q0oX-C2-_nYw提取码：cgxr散点图如下：MATLAB代码：XX=xlsread(‘训练数据.xls’);%读取训练数据（包含训练样本XX及对应的标签y）X=XX(:,1:2);%从训练数据中找出训练样本XX=[Xones(10,1)];%生成符合逻辑回归模型的X（加上逻辑回归模型中的常数项）y=XX(:,3);%从训练数据中找出训练样本X对应的标签yW=rand(

目录0专栏介绍1什么是维诺图？2计算几何中的维诺图3广义维诺图3.1定义3.2算法原理4维诺图实现4.1C++实现4.2Python实现4.3Matlab实现0专栏介绍🔥附C++/Python/Matlab全套代码🔥课程设计、毕业设计、创新竞赛必备！详细介绍全局规划(图搜索、采样法、智能算法等)；局部规划(DWA、APF等)；曲线优化(贝塞尔曲线、B样条曲线等)。🚀详情：图解自动驾驶中的运动规划(MotionPlanning)，附几十种规划算法1什么是维诺图？维诺图(VoronoiDiagram)，也称为泰森多边形(ThiessenPolygon)，是一种用于将空间分割为一组区域的图形化方法，

一、读写图像、直方图 1、读取并显示图像imread与imshow函数clc;clear;closeall;I=imread('pout.tif');imshow(I);结果：如果我们想显示图像坐标轴的话只需在imshow后加上下面这行代码：set(gca,'Visible','on'); 我们还可以用whos命令查看图像的信息：在命令行窗口输入whosI查看上面那种图片的信息： 2、直方图显示图像的直方图用hist函数，将直方图均衡化用histeq函数我们在上述代码基础上继续输入下面代码：figure();imhist(I);结果： 可以看到图像的对比度比较低，我们进行直方图均衡，继续输入下

目录一、麻雀优化算法简要概述二、算法起源三、算法原理四、算法流程五、核心代码六丶运行结果七丶参考八丶相关代码(Matlab+Python版本)：一、麻雀优化算法简要概述麻雀优化算法（sparrowsearchalgorithm,SSA）是受麻雀觅食行为和反捕食行为启发而提出的一种新型群体智能优化算法，在2020年提出，具体可抽象为发现者-追随者模型，并加入侦查预警机制。二、算法起源在麻雀觅食的过程中，可将其整体种群分为发现者和追随者，发现者在种群中负责寻找食物并为整个麻雀种群提供觅食区域和方向，而追随者则是依赖发现者来获取食物。为了获得食物，麻雀可采用发现者和追随者两类行为策略进行觅食。同时种

目录一、什么是散点图？二、什么数据需要用散点图来呈现？三、matlab中的颜色如何表示和调用？四、颜色和透明度在散点图中的灵活应用二维散点图三维散点图数据分组！五、Scatter的常见属性如何设置图形属性内容类属性格式类属性六、问题解决：加上色序设置后scatter不出图的问题勉强可用的解决方案一、什么是散点图？最初在学习数学和物理时，就已经知道拿到数据要「描点画图」，在密密麻麻的格子纸上标记每一个数据，然后才是用折线或平滑曲线连接。简单对应在matlab的画图函数中，scatter()12用来描点，plot()用来连线。当然也可以对plot()plot3()补充'.''o'参数来将绘图指定为

 💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。目录💥1概述📚2运行结果🎉3 参考文献🌈4Matlab代码、Simulink💥1概述该模型可以作为标准仿真执行，也可以在构建到通用实时目标后执行（适用于具有RTW许可证的用户）。在后一种情况下，RTW的外部模式和TCP/IP用于将数据从正在运行的可执行文件传输到模型，然后再传输到UI。使用侦听器来查看信号而不是编写自定义S功能块的传统方法至少具有2个优点：首先，模型不会因必须添加任何特殊的查看块而“损坏”（如果模型也要与RTW一起使用，这尤其有利）;其次，相同

MATLAB数据曲线拟合数据拟合是我们常用的一种方法，可以通过一组离散的数据点来找到一个函数，使这个函数能够对数据进行预测和描绘。在MATLAB中实现数据拟合非常简单，而且MATLAB还提供了许多工具箱来帮助我们完成这项任务。下面我们将会介绍如何使用MATLAB对数据进行曲线拟合。首先，我们需要导入我们要进行拟合的数据。在这里，我们将使用MATLAB自带的peaks函数生成一组随机数据点：[x,y,z]=peaks(25);data=[x(:),y(:),z(:)];接着，我们可以使用fit函数来对数据进行拟合。fit函数可以自动根据拟合函数的类型和系数来对数据进行曲线拟合。在这里，我们将使用

 💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁目录💥1概述📚2运行结果🎉3 参考文献🌈4Matlab代码实现💥1概述MDP（MarkovDecisionProcess）是一种用于建模决策问题的数学框架，而机器人网格是一种常见的环境模型，用于描述机器人在离散的网格世界中移动和执行动作的问题。在机器人网格中，通常将环境表示为一个二维网格，每个网格单元可以是机器人可以到达的位置。机器人可以根据当前所处的网格位置和执行的动作来决定下一步的移动方向。常见的动作包括向上、向下、向左、向右等。

Date；2023.5.14文章目录1、plot函数中绘制实心点2、stem函数中绘制实心点1、plot函数中绘制实心点plot(1:8,'ro','MarkerFaceColor','r');2、stem函数中绘制实心点stem(a,'filled')THEEND!