phpstudy做网站运营的坏处,广东营销网站建设,wordpress编辑作者投稿者英文,租赁服务器的网站一、散点图 1#xff0e;1#xff0e;命令 plot 功能 线性二维图。在线条多于一条时#xff0c;若用户没有指定使用颜色#xff0c;则plot循环使用由当前坐标轴颜色顺序属性#xff08;current axes ColorOrder property#xff09;定义的颜色#xff0c;以区别不同的… 一、散点图 11命令 plot 功能 线性二维图。在线条多于一条时若用户没有指定使用颜色则plot循环使用由当前坐标轴颜色顺序属性current axes ColorOrder property定义的颜色以区别不同的线条。在用完上述属性值后plot又循环使用由坐标轴线型顺序属性axes LineStyleOrder property定义的线型以区别不同的线条。 用法 plot(X,Y) 当X,Y均为实数向量且为同维向量可以不是同型向量X[x(i)]Y[y(i)]则plot(X,Y)先描出点(x(i)y(i))然后用直线依次相连若XY为复数向量则不考虑虚数部分。若XY均为同维同型实数矩阵X [X(i)]Y [Y(i)]其中X(i),Y(i)为列向量则plot(X,Y)依次画出plot(X(i),Y(i))矩阵有几列就有几条线若XY中一个为向量另一个为矩阵且向量的维数等于矩阵的行数或者列数则矩阵按向量的方向分解成几个向量再与向量配对分别画出矩阵可分解成几个向量就有几条线在上述的几种使用形式中若有复数出现则复数的虚数部分将不被考虑。 plot(Y) 若Y为实数向量Y的维数为m则plot(Y)等价于plot(X,Y)其中x1m若y为实数矩阵则把y按列的方向分解成几个列向量而y 的行数为n则plot(Y)等价于plot(X,Y)其中x[1;2;…;n]在上述的几种使用形式中若有复数出现则复数的虚数部分将不被考虑。 plot(X1,Y1,X2,Y2,…)其中Xi与Yi成对出现plot(X1,Y1,X2,Y2,…)将分别按顺序取两数据Xi与Yi进行画图。若其中仅仅有Xi或Yi是矩阵其余的为向量向量维数与矩阵的维数匹配则按匹配的方向来分解矩阵再分别将配对的向量画出。 plot(X1,Y1,LineSpec1,X2,Y2,LineSpec2…) 将按顺序分别画出由三参数定义Xi,Yi,LineSpeci的线条。其中参数LineSpeci指明了线条的类型标记符号和画线用的颜色。在plot 命令中我们可以混合使用三参数和二参数的形式 plot(X1,Y1,LineSpec1,X2,Y2,X3,Y3,LineSpec3) plot(…,PropertyName,PropertyValue,…) 对所有的用plot生成的line图形对象中指定的属性进行恰当的设置。 h plot(…) 返回line图形对象句柄的一列向量一线条对应一句柄值。 说明 参数LineSpec 功能 定义线的属性。Maltab允许用户对线条定义如下的特性 1线型 表7-1 定义符 - -- -. 线型 实线缺省值 划线 点线 点划线 2线条宽度 指定线条的宽度取值为整数单位为像素点 3颜色 表7-2 定义符 Rred G(green) b(blue) c(cyan) 颜色 红色 绿色 兰色 青色 定义符 M(magenta) y(yellow) k(black) w(white) 颜色 品红 黄色 黑色 白色 4标记类型 表7-3 定义符 o(字母) * . x 标记类型 加号 小圆圈 星号 实点 交叉号 定义符 d ^ v 标记类型 棱形 向上三角形 向下三角形 向右三角形 向左三角形 定义符 s h P 标记类型 正方形 正六角星 正五角星 5标记大小 指定标记符号的大小尺寸取值为整数单位为像素 6标记面填充颜色 指定用于填充标记符面的颜色。取值在上表。 7标记周边颜色 指定标记符颜色或者是标记符小圆圈、正方形、棱形、正五角星、正六角星和四个方向的三角形周边线条的颜色。取值在上表。 在所有的能产生线条的命令中参数LineSepc可以定义线条的下面三个属性线型、标记符号、颜色进行设置。对线条的上述属性的定义可用字符串来定义如plot(x,y,-.or) 结合x和y画出点划线-.在数据点xy处画出小圆圈o线和标记都用红色画出。其中定义符即字符串中的字母、符号可任意组合。若没有定义符则画图命令plot自动用缺省值进行画图。若仅仅指定了标记符而非线型则plot只在数据点画出标记符。 1.基本画图 程序如下 view plaincopy to clipboardprint? x0:pi/1000:2*pi; y1sin(2*x); y22*cos(2*x); %输出图像 plot(x,y1,k-,x,y2,b--); title( Plot of f(x)sin(2x) and its derivative); %设置X坐标和Y坐标的标签 xlabel(x); ylabel(y); %制作图例 legend(f(x)sin(2x),d/dx f(x)) %显示网格 grid on; x0:pi/1000:2*pi; y1sin(2*x); y22*cos(2*x); %输出图像 plot(x,y1,k-,x,y2,b--); title( Plot of f(x)sin(2x) and its derivative); %设置X坐标和Y坐标的标签 xlabel(x); ylabel(y); %制作图例 legend(f(x)sin(2x),d/dx f(x)) %显示网格 grid on; 显示结果 2.利用有限个点画出平滑曲线 view plaincopy to clipboardprint? x1:1:10; y[1,4,8,10,11,11.5,12,7,5,1]; xx1:0.01:10; %使用了函数interp1 yyinterp1(x,y,xx,cublic); plot(xx,yy,x,y,.); grid on; x1:1:10; y[1,4,8,10,11,11.5,12,7,5,1]; xx1:0.01:10; %使用了函数interp1 yyinterp1(x,y,xx,cublic); plot(xx,yy,x,y,.); grid on; 3.绘制三维曲线 view plaincopy to clipboardprint? t0:pi/100:20*pi; xsin(t); ycos(t); zt.*sin(t).*cos(t); plot3(x,y,z); title(Line in 3-D Space); xlabel(X);ylabel(Y);zlabel(Z); grid on; t0:pi/100:20*pi; xsin(t); ycos(t); zt.*sin(t).*cos(t); plot3(x,y,z); title(Line in 3-D Space); xlabel(X);ylabel(Y);zlabel(Z); grid on; 4.绘制三维曲面 view plaincopy to clipboardprint? [x,y]meshgrid(-8:0.5:8); zsin(sqrt(x.^2y.^2))./sqrt(x.^2y.^2eps); subplot(2,2,1); mesh(x,y,z); title(mesh(x,y,z)) subplot(2,2,2); meshc(x,y,z); title(meshc(x,y,z)) subplot(2,2,3); meshz(x,y,z) title(meshz(x,y,z)) subplot(2,2,4); surf(x,y,z); title(surf(x,y,z)) [x,y]meshgrid(-8:0.5:8); zsin(sqrt(x.^2y.^2))./sqrt(x.^2y.^2eps); subplot(2,2,1); mesh(x,y,z); title(mesh(x,y,z)) subplot(2,2,2); meshc(x,y,z); title(meshc(x,y,z)) subplot(2,2,3); meshz(x,y,z) title(meshz(x,y,z)) subplot(2,2,4); surf(x,y,z); title(surf(x,y,z)) 标准三维曲面 view plaincopy to clipboardprint? t0:pi/20:2*pi; [x,y,z] cylinder(2sin(t),30); subplot(2,2,1); surf(x,y,z); subplot(2,2,2); [x,y,z]sphere; surf(x,y,z); subplot(2,1,2); [x,y,z]peaks(30); surf(x,y,z); t0:pi/20:2*pi; [x,y,z] cylinder(2sin(t),30); subplot(2,2,1); surf(x,y,z); subplot(2,2,2); [x,y,z]sphere; surf(x,y,z); subplot(2,1,2); [x,y,z]peaks(30); surf(x,y,z); 其他函数 view plaincopy to clipboardprint? subplot(2,2,1); bar3(magic(4)) subplot(2,2,2); y2*sin(0:pi/10:2*pi); stem3(y); subplot(2,2,3); pie3([2347,1827,2043,3025]); subplot(2,2,4); fill3(rand(3,5),rand(3,5),rand(3,5), y ) subplot(2,2,1); bar3(magic(4)) subplot(2,2,2); y2*sin(0:pi/10:2*pi); stem3(y); subplot(2,2,3); pie3([2347,1827,2043,3025]); subplot(2,2,4); fill3(rand(3,5),rand(3,5),rand(3,5), y ) 绘制多峰函数的瀑布图和等高线图 view plaincopy to clipboardprint? subplot(1,2,1); [X,Y,Z]peaks(30); waterfall(X,Y,Z) xlabel(X-axis),ylabel(Y-axis),zlabel(Z-axis); subplot(1,2,2); contour3(X,Y,Z,12,k); %其中12代表高度的等级数 xlabel(X-axis),ylabel(Y-axis),zlabel(Z-axis); subplot(1,2,1); [X,Y,Z]peaks(30); waterfall(X,Y,Z) xlabel(X-axis),ylabel(Y-axis),zlabel(Z-axis); subplot(1,2,2); contour3(X,Y,Z,12,k); %其中12代表高度的等级数 xlabel(X-axis),ylabel(Y-axis),zlabel(Z-axis); 5.图形修饰处理 三种图像着色方式效果显示 view plaincopy to clipboardprint? [x,y,z]sphere(20); colormap(copper); subplot(1,3,1); surf(x,y,z); axis equal subplot(1,3,2); surf(x,y,z);shading flat; axis equal subplot(1,3,3); surf(x,y,z);shading interp; axis equal [x,y,z]sphere(20); colormap(copper); subplot(1,3,1); surf(x,y,z); axis equal subplot(1,3,2); surf(x,y,z);shading flat; axis equal subplot(1,3,3); surf(x,y,z);shading interp; axis equal 光照处理后的球面 view plaincopy to clipboardprint? [x,y,z]sphere(20); subplot(1,2,1); surf(x,y,z);axis equal; light(Posi,[0,1,1]); shading interp; hold on; plot3(0,1,1,p);text(0,1,1, light); subplot(1,2,2); surf(x,y,z);axis equal; light(Posi,[1,0,1]); shading interp; hold on; plot3(1,0,1,p);text(1,0,1, light); [x,y,z]sphere(20); subplot(1,2,1); surf(x,y,z);axis equal; light(Posi,[0,1,1]); shading interp; hold on; plot3(0,1,1,p);text(0,1,1, light); subplot(1,2,2); surf(x,y,z);axis equal; light(Posi,[1,0,1]); shading interp; hold on; plot3(1,0,1,p);text(1,0,1, light); 图形的裁剪处理 view plaincopy to clipboardprint? [x,y]meshgrid(-5:0.1:5); zcos(x).*cos(y).*exp(-sqrt(x.^2y.^2)/4); subplot(1,2,1); surf(x,y,z);shading interp; title(裁剪之前); ifind(x0y0); z1z;z1(i)NaN; subplot(1,2,2); surf(x,y,z1);shading interp; title(裁剪之后); [x,y]meshgrid(-5:0.1:5); zcos(x).*cos(y).*exp(-sqrt(x.^2y.^2)/4); subplot(1,2,1); surf(x,y,z);shading interp; title(裁剪之前); ifind(x0y0); z1z;z1(i)NaN; subplot(1,2,2); surf(x,y,z1);shading interp; title(裁剪之后); 从文件载入图像 view plaincopy to clipboardprint? [x,cmap]imread(flower.jpg); %读取图像的数据阵和色图阵 image(x);colormap(cmap); axis image off %保持宽高比并取消坐标轴 [x,cmap]imread(flower.jpg); %读取图像的数据阵和色图阵 image(x);colormap(cmap); axis image off %保持宽高比并取消坐标轴 制作动画 view plaincopy to clipboardprint? [X,Y,Z]peaks(30); surf(X,Y,Z) axis([-3,3,-3,3,-10,10]) axis off; shading interp; colormap(hot); mmoviein(20); %建立一个20列大矩阵 for i1:20 view(-37.524*(i-1),30) %改变视点 m(:,i)getframe; %将图形保存到m矩阵 end movie(m,2); %播放画面2次 12命令 scatter(x1,y,50,c,o,filled) 二、一元线性回归 21命令 polyfit最小二乘多项式拟合 [pS]polyfitxym 多项式ya1xma2xm-1…amxam1 其中xx1x2…xmx1…xm为n*1的矩阵; y为n*1的矩阵 pa1a2…am1是多项式ya1xma2xm-1…amxam1的系数 S是一个矩阵用来估计预测误差. 22命令 polyval多项式函数的预测值 Ypolyvalpx求polyfit所得的回归多项式在x处的预测值Y p是polyfit函数的返回值 x和polyfit函数的x值相同。 23命令 polyconf 残差个案次序图 [YDELTA]polyconfpxSalpha求polyfit所得的回归多项式在x处的预测值Y及预测值的显著性为1-alpha的置信区间DELTAalpha缺省时为0.05。 p是polyfit函数的返回值 x和polyfit函数的x值相同 S和polyfit函数的S值相同。 24 命令 polytoolxym一元多项式回归命令 25命令regress多元线性回归可用于一元线性回归 bregress( Y, X ) [b, bint,r,rint,stats]regress(Y,X,alpha) b 回归系数 bint 回归系数的区间估计 r 残差 rint 残差置信区间 stats 用于检验回归模型的统计量有三个数值相关系数R2、F值、与F对应的概率p,相关系数R2越接近1说明回归方程越显著F F1-αkn-k-1时拒绝H0F越大说明回归方程越显著与F对应的概率p 时拒绝H0回归模型成立。 Y为n*1的矩阵 X为ones(n,1),x1,…,xm的矩阵 alpha显著性水平缺省时为0.05。 三、多元线性回归 31命令 regress见2。5 32命令 rstool 多元二项式回归 命令rstoolxy’model’, alpha x 为n*m矩阵 y为 n维列向量 model 由下列4个模型中选择1个用字符串输入缺省时为线性模型 linear线性 purequadratic纯二次 interaction交叉 quadratic完全二次 alpha 显著性水平缺省时为0.05 返回值beta 系数 返回值rmse剩余标准差 返回值residuals残差 四、非线性回归 41命令 nlinfit [beta,R,J]nlinfit(X,Y,’’model’,beta0) X 为n*m矩阵 Y为 n维列向量 model为自定义函数 beta0为估计的模型系数 beta为回归系数 R为残差 J 42命令 nlintool nlintool(X,Y,’model’,beta0,alpha) X 为n*m矩阵 Y为 n维列向量 model为自定义函数 beta0为估计的模型系数 alpha显著性水平缺省时为0.05 43命令 nlparci betacinlparci(beta,R,J) beta为回归系数 R为残差 J 返回值为回归系数beta的置信区间 44命令 nlpredci [Y,DELTA]nlpredci(‘model’,X,beta,R,J) Y为预测值 DELTA为预测值的显著性为1-alpha的置信区间alpha缺省时为0.05。 X 为n*m矩阵 model为自定义函数 beta为回归系数 R为残差 J 五、其它 命令 grid on 命令 axis坐标轴([0 60 0 0.025]) 命令 figure 弹出新的画图窗口 命令 获取矩阵的某行某列 x(n,:); 获取矩阵的第n行 x(:,n); 获取矩阵的第n列 命令 rcoplot 画出残差及其置信区间rcoplotrrint glmfit 一般线性模型拟合 regstats 回归统计量诊断 regstats(responses,DATA,model) stats regstats(responses,DATA,model,whichstats) QQ from the QR Decomposition of X RR from the QR Decomposition of X betaRegression Coefficients covbCovariance of Regression Coefficients yhatFitted Values of the Response Data rResiduals mseMean Squared Error leverageLeverage hatmatHat (Projection) Matrix s2_iDelete-1 Variance beta_iDelete-1 Coefficients standresStandardized Residuals studresStudentized Residuals dfbetasScaled Change in Regression Coefficients dffitChange in Fitted Values dffitsScaled Change in Fitted Values covratioChange in Covariance cookdCooks Distance allCreate all of the above statistics 命令 bar(条图) 命令 pie(饼图) 命令 hist(直方图) 命令 help 命令 mean(平均值) 命令 inv(逆概率分布) 命令 pdf(密度) 命令 cdf(分布函数) 命令 stat(均差与方差) 命令rnd(随机函数) 命令 std(标准差) 命令 var(方差) 命令 median(中位数) 命令 skewness(偏度) 命令 kurtosis(峰度) 命令 norm正态分布 命令 tt分布 命令 ff分布 命令 chr2x2分布 命令 poiis泊松分布 matlab作图里面如何分别设置双纵坐标的刻度 需要设置y轴的刻度用到以下函数 set(gca,XTick,[0:5:100]) %设置x轴间隔 set(gca,yTick,[0:10:350]) %设置y轴间隔 双纵坐标的标注已实现 [AX]plotyy(x1,y1,x1,y2); set(get(AX(1),Ylabel),string,left Y-axis‘); %标注左边y轴 set(get(AX(2),Ylabel),string,right y-axis); %标注右边y轴 双坐标画图实例 x 0:0.01:20; y1 200*exp(-0.05*x).*sin(x); y2 0.8*exp(-0.5*x).*sin(10*x); [AX]plotyy(x1,y1,x1,y2); 得到两个axes句柄AX(1)和AX(2) set(AX(1),yTick,[0:10:350]) %设置左边Y轴的刻度 set(AX(2),yTick,[0:10:350]) %设置右边Y轴的刻度 [AX,H1,H2] plotyy(x,y1,x,y2,plot); set(AX(1),XColor,k,YColor,b); %设置左坐标轴颜色 set(AX(2),XColor,k,YColor,r); HH1get(AX(1),Ylabel); %得到左边坐标轴句柄 set(HH1,String,Left Y-axis); %标注左边坐标轴 set(HH1,color,b); HH2get(AX(2),Ylabel); set(HH2,String,Right Y-axis); %标注左边坐标轴 set(HH2,color,r); set(H1,LineStyle,-); %设置曲线特性 set(H1,color,b); set(H2,LineStyle,:); set(H2,color,r);
