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MATLAB-画图汇总

littleFive. 2023-04-15 原文

画图之前建议先想好自己要画什么样的图,再去找相关代码。

本文汇总了一些matlab画图代码和修饰指令。

画图指令

连线图-plot

        连线图就是连接一个又一个的点,最后形成一个图(折线图),但是当对进行限制,比如x以一个极小的值从一个点增加到另一个点(例如:x=1:0.01:10),那么他们的连线就是一段近似的曲线。

        所以连线图可以进行变换,可以画成折线图或者曲线图。

        所以以下两段代码就很不一样

  y1=sin(x1);
  x1=0:0.1*pi:2*pi;   %x是以0.1*pi的增值,一点一点的加到2*pi,pi就是圆周率Π的matlab写法
  plot(x1,y1);
  y2=sin(x2)
  x2=0:2*pi;     %x是以1为增值,一点点的增加到pi
  plot(y2)

        于是把这两个代码合并画在一个图上

  x1=0:0.1*pi:2*pi;
  y1=sin(x1);
  plot(x1,y1);
  hold on;   %hold on用于连接这两个图,是第二张图不覆盖第一张图,使第二张图画在第一张图上
  x2=0:2*pi;
  y2=sin(x2)
  plot(x2,y2)

 很明显,一个是较光滑的连线图,一个是较不光滑的连线图

plot(x) 

x为向量时,以该元素的下标为横坐标 元素值为纵坐标绘出曲线

示例:

    x=[1 2 3 5 10 8];
    figure(1);
    plot(x);

plot(x,y)

   x为实数二维数组时,则按列绘制每列元素值相对其下标的曲线, 曲线数等于x数组的列数。

    x=[1 3 5];
    y=[4 7 8];
    figure(1);
    plot(x,y);

  y=f(x)的函数也可以用plot(x,y)

示例:

    x=0:pi/100:2*pi;      %x是从0开始 以pi/100的间隔增加至2pi
    y=2*exp(-0.5*x).*sin(2*pi*x);
    figure(1);
    plot(x,y);

 y=f(x) x=f(t)的函数也可以用plot(x,y)来画

示例:

    t = -pi:pi/100:pi;
    x = t.*cos(3*t);
    y = t.*sin(t).^2;
    plot(x,y)

plot(x1,y1.x2,y2);

       绘制以x1为横坐标、y1为纵坐标的曲线1, 以x2为横坐标、y2为纵坐标的曲线2,等等。 其中x为横坐标,y为纵坐标,绘制y=f(x)函数曲线。

示例:

   x1=[1 2 3 4];
   y1=[4 5 6 6];
   x2=[1 3 5 7];
   y2=[7 8 8 9];
   figure(1);
   plot(x1,y1,'r',x2,y2,'b');

plotyy

绘制双纵坐标图

示例:

   x1=[1 2 3 4];
   y1=[4 5 6 6];
   x2=[1 3 5 7];
   y2=[7 8 8 9];
   plotyy(x1,y1,x2,y2);

plot3(x,y,z)

绘制三维连线图

示例:

    t=1:0.1:10;
    x=t;
    y=sin(t);
    z=cos(t);
    figure(1);
    plot3(x,y,z)

对plot线的修饰

指令线性
-实线
虚线
点线
-.点划线
.用点号标出数据点
用圆圈标出数据点
×用叉号标出数据点
+用加号标出数据点
s用小正方形标出数据点
D用菱形标出数据点
V用下三角标出数据点
^用上三角标出数据点
<用左三角标出数据点
>用右三角标出数据点
v用六角形标出数据点
P用五角形标出数据点

指令效果
'LineWidth’指定线宽
'MarkerSize'指定标记大小

示例:

    x=[1 2 3 5 10 8];
    figure(1);
    plot(x,':+','LineWidth',1.5,'MarkerSize',10);   
    %用线宽为1.5的点线,用大小为10的加号标出数据点

直方图-bar

       bar(y) 创建一个条形图,y 中的每个元素对应一个条形。如果 y 是 m×n 矩阵,则 bar 创建每

组包含 n 个条形的 m 个组。

累计式直方图

       即一个条形里面是各个成分的累计

  • 累计式垂直直方图
    clc;clear;
    y =[2 2 3;
       2 5 6;
       2 8 9;
       2 11 12];
    figure(1)
    bar(y,'stack')  %二维的累计式垂直直方图
    figure(2)
    bar3(y,'stcak') %三维的累计式垂直直方图

  •  累计式水平直方图
    clc;clear;
    y =[2 2 3;
       2 5 6;
       2 8 9;
       2 11 12];
    figure(1)
    barh(y,'stack')  %二维的累计式水平直方图

分布式直方图

  • 分布式垂直直方图
    y =[2 2 3;
        2 5 6;
        2 8 9;
        2 11 12];
    axis([0 15 0 5]);
    bar(y,'group');      %二维的分布式垂直直方图
    hold on;
    bar3(y,'group');     %三维的分布式垂直直方图

 

  • 分布式水平直方图
    y =[2 2 3;
        2 5 6;
        2 8 9;
        2 11 12];
    barh(y,'group');

饼状图-pie

pie(x)

pie(X) 使用 X 中的数据绘制饼图。饼图的每个扇区代表 X 中的一个元素。

示例:

X=[2,2,1,5];
figure(1);
pie(X);     

pie(x,y)

若要偏移第n个饼图切片,请将相应的y元素设置为1,不偏移的部分为0。 y中元素与x中元素顺序相对应。

示例:

X=[2,2,1,5];
y = [0 1 0 1];
figure(4)
pie(X,y)   %显然第二个,第四个数要进行偏移,得到部分偏移的饼状图

pie(x,{'a','b','c'})

{}内的abc为文字描述,会替代概率百分比

示例:

clc;clear;
X=[0.07,0.93,1];
figure(1);
pie(X,{'a','b','c'});    

pie3(x)

绘制三维饼状图

示例:

x=[2,2,1,5];
figure(1)
pie3(x,y)

pie3(x,y) 

绘制偏移的三维饼状图,y代表是否发生偏移,0为不偏移,1为偏移。x为所需要绘制的图形

示例:

x=[2,2,1,5];
y = [0 1 0 1];
figure(1)
pie3(x,y)

散点图

scatter(x,y)

绘制空心圆圈图,俗称气泡图

示例:

    clc;clear;
    x=1:4;
    y=[1 3 5 4]
    figure(1);
    scatter(x,y);

 修饰:

代码效果
scatter(x,y,a)a为常数,标识圈的大小
scatter(x,y,‘b’)'b'为修饰颜色,b为蓝色
scatter(x,y,'MarkerFaceColor')'MarkerFaceColor'为实心

示例:

    clc;clear;
    x=1:4;
    y=[1 3 5 4]
    figure(1);
    scatter(x,y,1000,'MarkerFaceColor','b');

gscatter(x,y)

绘制实心散点图

示例:

    clc;clear;
    x=1:4;
    y=[1 3 5 4]
    figure(1);
    gscatter(x,y)

离散杆图-stem

常见画法为:stem(x)或者stem(x,y),其中当这里的x,y都是常数是将绘制在某点的离散杆图

示例:

clc;clear;
x =linspace(0,2*pi,60);    %x的线性间距
a = sin(x);
b = cos(x);
stem(x,a)
hold on
stem(x,b)

y=[1 2 2 5 5 6 8 9 7 2];
stem(y);

 

正态分布图

normpdf

画标准正态分布概率密度函数

示例:

    x = -5:0.01:5;
    y = normpdf(x, 0, 1);  %生成 均值为0,方差为1的正态分布数
    plot(x,y);  %画图
    grid on;    %加方格

填充部分:

area(x,y)函数常用于为图像填充颜色

    x = -5:0.01:5;
    y = normpdf(x, 0, 1);  %均值为0,方差为1
    plot(x,y);  %画图
    grid on;    %加方格 
    hold on;
    x2=-1:0.01:1;
    y2 = normpdf(x2, 0, 1);  %均值为0,方差为1
    area(x2,y2)    %颜色填充

normcdf 

绘制正态分布函数,是对上面函数的累积求和

    x = -5:0.01:5;
    y = normcdf(x, 0, 1);  %均值为0,方差为1
    plot(x,y);
    grid on;

histfit

画正态拟合的直方图

示例:

    rng default; 
    r = normrnd(10,1,50,1);    % 用均值 10 和方差 1 从正态分布生成大小为 50 的样本。
    histfit(r)

normplot

正态概率图,常用于证明一组数据是否服从正态分布。

其中:横轴为变量区间,纵轴为累计概率分布。红色点划线为根据分析数据均值和方差构建的正式正态分布线,蓝色点为分析样本点,越接近于直线说明样本正态特性越好。

示例:

clc;clear;
y=[580   564   595   560   577   526   564   571   552   550 563   554   540   551   584   554   581   553   557   533 551   514   611   570   540   563   529   585   566   563 561   558   564   570   523   582   566   535   584   549 558   563   551   601   567   553   559   552   563   553 597   553   520   534   567   532   566   576   555   568 538   556   552   546   526   567   544   558   543   559 549   585   591   536   530   546   523   572   572   552 565   562   552   549   567   596   539   595   518   539 597   559   551   550   581   543   597   551   537   544 565   547   534   551   587   563   557   538   575   540 582   549   537   551   542   601   541   591   569   548 575   558   548   550   572   581   589   551   534   595 574   563   567   555   572   560   578   566   571   563 586   568   519   569   559   570   543   548   569   549 606   593   573   582   539   608   581   529   536   557 563   587   550   553   538   588   582   541   559   565 554   536   576   597   575   533   545   586   592   566];
normplot(y);

多子图-subplot

subplot(m, n, k)

使(m *n)幅子图中第k个子图成为当前图

示例:

   x1=[1 2 3 4];
   y1=[4 5 6 6];
   x2=[1 3 5 7];
   y2=[7 8 8 9];
   subplot(2,2,1);   %在2*2的图窗中绘制第一个子图,即左上角的图
   plot(x1,y1);
   subplot(2,2,2);   %在2*2的图窗中绘制第二个子图,即右上角的图
   plot(x2,y2);

subplot(‘postion’, [left, bottom, width, height])

 在指定的位置上开辟子图,并成为当前图

示例:

   x1=[1 2 3 4];
   y1=[4 5 6 6];
   x2=[1 3 5 7];
   y2=[7 8 8 9];
   subplot('position',[0.2 0.2 0.3 0.3]); 
   plot(x1,y1);

三维网格图-mesh

先解释meshgrid函数

meshgrid是Matlab中用于生成坐标网络采样点的函数。

语法为:

  • [x,y]=meshgrid(a,b)

即:复制网格向量x和y生成矩阵网格(a,b)的坐标,其中,a,b,可以为常数(1:10,1:20等等这样的数),也可以是a=x,b=y。具体可看下面的代码示例

  • [x,y]=meshgrid(c)

即:复制网格向量x和y生成矩阵网格(c,c)的坐标

  • [x,y,z]=meshgrid(x,y,z)

即:复制网格向量x和y生成矩阵网格(x,y,z)的坐标

所以,三维网格图画法如下:

x=1:0.1:10;
y=1:0.1:10;
[x, y] = meshgrid(1:10,1:10);  
%这里的1:10和1:10,改成1:0.1:10和1:0.1:10,会使整个图更加曲,更加平滑,网格也就更细
%改成:[x,y]=meshgrid(x,y),同样也是对的,而且可能更合理

z=x.^2-y.^2;
mesh(x,y,z)

三维曲面图-surf

画图指令

  • surf(x,y,z)

       surf函数和mesh函数的调用格式基本相同两者的区别在于mesh绘出彩色的线,而surf绘出彩色的面除了surf函数图形外,还有其他子函数,可以对在原本图形上绘制更多功能性曲线。

 示例:

[x,y] = meshgrid(-5:0.5:5);
z = sqrt(x.^2+y.^2)+2e-10; 
z = sin(z)./z;
surf(x,y,z)

  • surfc(x,y,z)

可以绘制带有等高线的三维表面图形

示例:

    [x,y] = meshgrid(-5:0.5:5);
    z = sqrt(x.^2+y.^2)+2e-10; 
    z = sin(z)./z;
    surf(x,y,z) 
    hold on;
    surfc(x,y,z)

  •  surfl(x,y,z)

绘制带有阴影的三维表面图形

示例:

    [x,y] = meshgrid(-5:0.5:5);
    z = sqrt(x.^2+y.^2)+2e-10; 
    z = sin(z)./z;
    surf(x,y,z) 
    hold on;
    surfl(x,y,z)

画图修饰

  • 模糊处理
代码效果
shading faceted默认效果,代码不写也可以
shading flat去掉网格线
shading interp 色彩更平滑过渡

示例:

    clc;clear;
    [x,y] = meshgrid(-5:0.5:5);
    z = sqrt(x.^2+y.^2)+2e-10; 
    z = sin(z)./z;
    subplot(1,3,1)
    surf(x,y,z) 
    hold on;
    title('1')    %默认效果,代码我没写

    [x,y] = meshgrid(-5:0.5:5);
    z = sqrt(x.^2+y.^2)+2e-10; 
    z = sin(z)./z;
    subplot(1,3,2)
    surf(x,y,z) 
    shading flat;
    hold on;
    title('2')   %模糊度2

    [x,y] = meshgrid(-5:0.5:5);
    z = sqrt(x.^2+y.^2)+2e-10; 
    z = sin(z)./z;
    subplot(1,3,3)
    surf(x,y,z)
    shading interp;
    title('3')   %模糊度3

如图所示

  •  画面冻结

冻结屏幕高宽比,使得一个三维对象的旋转不会改变坐标轴的刻度显示

    axis vis3d

示例:

    [x,y] = meshgrid(-5:0.5:5);
    z = sqrt(x.^2+y.^2)+2e-10; 
    z = sin(z)./z;
    axis vis3d;
    surf(x,y,z) 

 修饰指令

图像修饰

基础画图指令

    figure():绘制图窗
    hold on:保持打开的命令
    hold off:关闭图形保持功能

颜色修饰

  • 指令调色
指令颜色
b蓝色
g绿色
r红色
c青色
m品红
y黄色
k黑色

示例:

    x=[1 2 3 5 10 8];
    figure(1);  
    plot(x,'g');   %‘g’ 说明是绿色

x=[1 2 3 5 10 8]; 
figure(1);
plot(x,'r');   %‘r’是红色

  • RGB调色

部分RGB调色对照表,仅供参考。

颜色RGB
黑色0.000.000.00
灰色0.750.750.75
石板灰0.440.500.41
暖灰色0.500.500.41
白色1.001.001.00
天蓝色0.941.001.00
淡黄色1.000.920.80
红色1.000.000.00
珊瑚红1.000.500.31
砖红0.700.130.13
粉红1.000.750.80
桔红1.000.270.00
黄色1.001.000.00
金黄1.000.840.00
橙色1.000.380.00
橘黄1.000.500.00
淡黄0.960.870.70
棕色0.500.160.16
巧克力色0.820.410.12
褐色0.630.320.18
蓝色0.000.001.00
钴色0.240.350.67
深蓝0.100.100.44
祖母绿0.000.780.55
天蓝0.530.810.92
绿色0.001.000.00
草绿0.501.000.00
青色0.001.001.00

 示例:

    x=[1 2 3 5 10 8];
    figure(1);
    plot(x,'color',[0.1 0.1 0.9]);  %绘制带颜色的图

背景修饰

  • 网格线
grid on加网格线
hidden on 将网格设为不透明
hidden off 将网格设为透明
  • 背景颜色

  1. 更改figure外背景颜色
x=[1 2 3 5 10 8];
figure(1);                %创建画窗
set(1,'color',[0 0 0]);   %修改figure外背景色
plot(x);                  %绘画

 具体改成什么颜色可根据RGB慢慢调

        2.更改figure内背景色

    x=[1 2 3 5 10 8];
    figure(1);
    set(1,'color','white')   %figure外为白色
    colordef black;          %figure内为黑色
    plot(x);                 %绘图

 背景色还可以是透明色

    x=[1 2 3 5 10 8];
    figure(1);
    set(1,'color',[0 0.5 0])   %figure外墨绿色
    colordef none;             %figure内是透明色
    plot(x);

坐标指令

axis函数

axis函数可以调整图的坐标轴范围和纵横比等等

axis([xmin xmax ymin ymax zmin zmax]);

       如果只给出前四个参数,则按照给出的x、y轴的最小值和最大值选择坐标系范围,绘制出合适的二维曲线。如果给出了全部参数,则绘制出三维图形。

axis函数的功能丰富,其常用的用法有:

  1. axis equal:纵横坐标轴采用等长刻度
  2. axis square:产生正方形坐标系(默认为矩形)
  3. axis auto:使用默认设置
  4. axis off:取消坐标轴
  5. axis on:显示坐标轴
  6. axis tight:按紧凑方式显示坐标轴范围,即坐标轴范围为绘图数据的范围

图像标识

图名

  • title(‘xx’)命名

坐标名

  • xlabel(‘xx’)x轴标注 
  • ylabel(‘xx’)y轴标注

示例:

    figure(1)
    xlabel('这是x轴')
    ylabel('这是y轴')

图形文本注释

text函数

text语法包括:

  • 添加文字描述

text()函数用来给图加上说明性文字。格式:text(x,y,'文字')或者text(x,y,[ '文字' ])

单个文字可以用text(x,y,'文字'),多段文字可以用text(x,y,[ '文字' ,'文字']),其中x,y都是具体位置,是具体数

  • \fontsize{}- 字体大小
  • \fontweight{} - 字符粗细
  • \fontname{}- 字体名称    \arg-指定字体风格

字体修饰样式:\fontname{arg}

  • 位置标识
^{ }上标'text^{text}'
_{ }下标'text_{text}'
\bf粗体'\bf text'

  • color - 文本颜色
  • \leftarrow 和\rightarrow-左右箭头

示例:

    x=0:0.05*pi:2*pi;
    y=sin(x);
    figure(1);
    plot(x,y);
    text(pi,0,'\leftarrow\fontsize{20}\fontname{Bf}这是正弦');

图例

 legend(‘文字’)加图例

图例的具体属性设置可以在figure窗口工具栏-插入栏进行调整

想要详细的图例调用,可以打开属性检查器。

在这里面可以调大小改颜色等等。 

(能简单在图窗调,为啥要辛苦记代码~) 

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     MIMO技术的优缺点优点通过下面三个增益来总体概括:阵列增益。阵列增益是指由于接收机通过对接收信号的相干合并而活得的平均SNR的提高。在发射机不知道信道信息的情况下,MIMO系统可以获得的阵列增益与接收天线数成正比复用增益。在采用空间复用方案的MIMO系统中,可以获得复用增益,即信道容量成倍增加。信道容量的增加与min(Nt,Nr)成正比分集增益。在采用空间分集方案的MIMO系统中,可以获得分集增益,即可靠性性能的改善。分集增益用独立衰落支路数来描述,即分集指数。在使用了空时编码的MIMO系统中,由于接收天线或发射天线之间的间距较远,可认为它们各自的大尺度衰落是相互独立的,因此分布式MIMO

  3. 建模分析 | 平面2R机器人(二连杆)运动学与动力学建模(附Matlab仿真) - 2

    目录0专栏介绍1平面2R机器人概述2运动学建模2.1正运动学模型2.2逆运动学模型2.3机器人运动学仿真3动力学建模3.1计算动能3.2势能计算与动力学方程3.3动力学仿真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平面2R机器人概述如图1所示为本文的研究本体——平面2R机器人。对参数进行如下定义:机器人广义坐标

  4. 常见网络安全产品汇总(私信发送思维导图) - 2

    安全产品安全网关类防火墙Firewall防火墙防火墙主要用于边界安全防护的权限控制和安全域的划分。防火墙•信息安全的防护系统,依照特定的规则,允许或是限制传输的数据通过。防火墙是一个由软件和硬件设备组合而成,在内外网之间、专网与公网之间的界面上构成的保护屏障。下一代防火墙•下一代防火墙,NextGenerationFirewall,简称NGFirewall,是一款可以全面应对应用层威胁的高性能防火墙,提供网络层应用层一体化安全防护。生产厂家•联想网御、CheckPoint、深信服、网康、天融信、华为、H3C等防火墙部署部署于内、外网编辑额,用于权限访问控制和安全域划分。UTM统一威胁管理(Un

  5. ABB-IRB-1200运动学分析MATLAB RVC工具分析+Simulink-Adams联合仿真 - 2

    一、机器人介绍        此处是基于MATLABRVC工具箱,对ABB-IRB-1200型号的微型机械臂进行正逆向运动学分析,并利Simulink工具实现对机械臂进行具有动力学参数的末端轨迹规划仿真,最后根据机械模型设计Simulink-Adams联合仿真。 图1.ABBIRB 1200尺寸参数示意图ABBIRB 1200提供的两种型号广泛适用于各作业,且两者间零部件通用,两种型号的工作范围分别为700 mm 和 900 mm,大有效负载分别为 7 kg 和5 kg。 IRB 1200 能够在狭小空间内能发挥其工作范围与性能优势,具有全新的设计、小型化的体积、高效的性能、易于集成、便捷的接

  6. 酷早报:10月21日全球Web3加密行业重大资讯大汇总 - 2

    2022年10月21日星期五【数据指标】加密货币总市值:$0.95万亿BTC市值占比:38.51%恐慌贪婪指数:23极度恐慌 【今日快讯】1、【政讯】1.1.1、美联储布拉德:市场预期美联储11月会加息75个基点1.1.2、美联储哈克:将维持加息一段时间1.2、美国10年期国债收益率触及4.197%,为2008年6月以来最高1.3、法国数字转型部长:政府将专注于DeFi和Web31.4、巴西ATM机将于11月3日起支持USDT1.5、美众议院副议长将于11月初加入a16zCrypto担任政府事务主管1.6、香港数字资产托管机构FirstDigitalTrust首席执行官:香港仍是安全

  7. 慢跑者与狗 & 地中海鲨鱼问题的matlab解法 - 2

    慢跑者与狗问题描述一个慢跑者在平面上沿椭圆以恒定的速率𝒗=𝟏跑步,设椭圆方程为:𝒙=𝟏𝟎+𝟐𝟎𝒄𝒐𝒔(𝒕),𝒚=𝟐𝟎+𝟓𝒔𝒊𝒏(𝒕)。突然有一只狗攻击他,这只狗从原点出发,以恒定速率𝒘跑向慢跑者,狗的运动方向始终指向慢跑者。分别求出𝒘=𝟐𝟎,𝒘=𝟓时狗的运动轨迹。模型建立设时刻t慢跑者的坐标为(𝑿(𝒕),𝒀(𝒕)),狗的坐标为(𝒙(𝒕),𝒚(𝒕))。则𝑿=𝟏𝟎+𝟐𝟎𝒄𝒐𝒔(𝒕),𝒀=𝟐𝟎+𝟏𝟓𝒔𝒊𝒏(𝒕),狗从(0,0)出发,建立狗的运动轨迹的参数方程:由于狗始终对准人,因而狗的速度方向平行于狗与人位置的差向量:消去𝝀,得由题意𝑿=𝟏𝟎+𝟐𝟎𝒄𝒐𝒔𝒕,𝒀=𝟐𝟎+1𝟓𝒔𝒊𝒏(𝒕),狗从(0,0)

  8. C++调用matlab函数(未安装 matlab 也可以使用) - 2

            在正常工作环境中往往是可以使用无线网络的,此时安装一个matlab也不是什么难事;但是也难免也会遇到一些工作电脑不允许链接无线网络,此时若安装一个matlab则是一件非常痛苦的事,因为其安装包就20多个G,当时我是用手机开热点下载的,仅仅下载安装包就浪费了一个下午+一个晚上;       下面就举一个例子,针对安装过matlab和未安装过matlab的情况去介绍C++调用matlab函数的操作流程:一、封装matlab函数首先把matlab代码封装成函数的形式,下面举一个简单的函数为例;functionc=myadd(a,b)c=a+b;end二、编译matlab函数具体的编译

  9. matlab中矩阵点乘和乘的区别(超级简单) - 2

    matlab中矩阵点乘和乘的区别MATLAB中,一、矩阵相乘:表示两个矩阵相乘。二、矩阵点乘:表示矩阵中对应位置的元素分别相乘。三、举例3.1矩阵相乘3.2矩阵点乘MATLAB中,一、矩阵相乘:表示两个矩阵相乘。前提条件:满足矩阵相乘的规则,即前矩阵的列数等于后矩阵的行数。二、矩阵点乘:表示矩阵中对应位置的元素分别相乘。前提条件:满足矩阵点乘的规则,即前后矩阵维度相同。三、举例3.1矩阵相乘Example1:A=[123;456]A=123456>>B=[1;2;3]B=123>>C=A*BC=1432这时如果用点乘就会报错Example2:>>A=[123;456;789]A=1234567

  10. 基于GMDH 的时间序列预测(Matlab代码实现) - 2

    目录1.GM(1,1)模型2. 组合预测模型3. GMDH进行时间序列预测4.运行结果5Matlab代码实现1.GM(1,1)模型灰色预测是一种对具有不确定因素的系统进行预测的方法,能有效解决数据少、序列的完整性及可靠性低的问题。GM(1,1)模型是一种较为常用的灰色模型,GM(1,1)预测模型的建立实质上就是对原始数据序列作一次累加生成,使生成数据序列呈显出一定规律,然后通过建立微分方程模型,求得拟合曲线,进而对系统进行预测。2. 组合预测模型灰色模型是通过对原始数据加工处理来弱化随机性的,若数据存在较大的波动性,预测出来的结果可能会存在较大误差。ARIMA模型对于预测的模型比较理想,要求时

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