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- x=[-pi : 0.05: pi]; % 以 0.05 为步距构造自变量向量
& y) y\" n* I7 G) E - y=sin(tan(x))-tan(sin(x)); % 求出各个点上的函数值\" p, x4 _) C3 v) L
- plot(x,y)
/ V\" Y- e7 [( |6 Y - 1 u# b- Q9 T5 ?- w$ c; H
- x=[-pi:0.05:-1.8,-1.801:.001:-1.2, -1.2:0.05:1.2,...; p% t2 [# T2 ?, ]
- 1.201:0.001:1.8, 1.81:0.05:pi]; % 以变步距方式构造自变量向量% c. r# Q% t2 H2 P+ e& M9 e% f
- y=sin(tan(x))-tan(sin(x)); % 求出各个点上的函数值
8 Z( f& \7 y& ^/ C3 k2 a - plot(x,y) % 绘制曲线
9 a& o0 q; O% u. o
复制代码 这段代码涉及 MATLAB 中的函数计算和绘图操作,主要分为以下几个步骤:
" z7 O7 A7 s: l6 d3 u
) ]/ h6 {5 v+ ~2 L+ M2 [4 x1. `x=[-pi : 0.05: pi];`: 这行代码定义了一个自变量向量 x,从 -π 到 π,步距为 0.05。这个向量用于构造函数中的自变量值。
. n2 _! U, P& R" y ^1 n7 W' T8 [: a0 S: \4 J' f" e# ~& o
2. `y=sin(tan(x))-tan(sin(x));`: 这行代码计算了函数 sin(tan(x)) - tan(sin(x)) 在 x 向量上的取值,得到了对应的因变量值 y。
4 f8 r1 y/ o* a5 x3 A" T9 K
2 v, _, U0 `3 b$ y3. `plot(x,y)`: 这行代码使用 `plot` 函数将 x 和 y 中的数据点连接起来,绘制出函数的图像。% [5 x! w3 m2 c
/ _* m; ^. u- U4 h7 ^6 T4. 接下来的代码段:
' W. R6 l) t4 L3 J' c ```matlab
) H' @+ d, Y9 p4 W0 p: i* I3 C& S7 k x=[-pi:0.05:-1.8,-1.801:.001:-1.2, -1.2:0.05:1.2,...
; k( n. C; `/ X: o8 g: A+ R$ O9 j 1.201:0.001:1.8, 1.81:0.05:pi];4 q- U* r2 ^. k3 P0 v3 i: g0 `' U
y=sin(tan(x))-tan(sin(x));
- Y. q9 ~" ] e# m5 z X" ^" e' F plot(x,y)8 `/ A% x9 F1 G
```
4 }% s$ [ F# ] t+ ~* x* ~) S 进行了类似的操作,但这次构造 x 向量的步距是变化的。具体来说:
7 N5 v8 _5 W* r0 K - 从 -π 到 -1.8,步距为 0.05;
7 E8 Y5 Y/ A% c* \ - 从 -1.801 到 -1.2,步距为 0.001;
- C, J' D4 o1 e2 _. G. [: R0 d- m - 从 -1.2 到 1.2,步距为 0.05;
% C" [+ Q8 m+ G' @6 W# j& ^6 Z - 从 1.201 到 1.8,步距为 0.001;
5 ^( {7 `1 W- _6 h8 o* Y' b5 Y! s - 从 1.81 到 π,步距为 0.05。5 w& [- Y6 C. S9 z% q
9 x3 h |5 w4 U( J 这样构造的 x 向量包含了不同步距的区间,然后计算了对应的函数值 y,并绘制了函数的曲线图像。8 y& w. V7 j' T) v4 i/ @. }4 b7 V
! y8 j' t( p; Z5 w+ @* ^总的来说,这段代码通过构造不同步距的自变量向量 x,计算函数在各个点上的取值,然后绘制出函数的曲线图像,展示了函数在不同步距下的变化趋势。5 `' |' K1 b8 C' K
) M+ }9 g" S2 s) c6 @$ O3 j( I i( S/ u
1 _9 D3 g: ^ u8 @: |0 x7 }- ]3 q |
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