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- x=[-pi : 0.05: pi]; % 以 0.05 为步距构造自变量向量
+ _' F$ P9 v/ U0 M$ Q) O* n - y=sin(tan(x))-tan(sin(x)); % 求出各个点上的函数值
8 [9 A! h, \9 D6 Z& H - plot(x,y)
) v4 y- e/ N\" \) T/ w% i1 @1 C - 7 T/ f7 t8 u: }7 z
- x=[-pi:0.05:-1.8,-1.801:.001:-1.2, -1.2:0.05:1.2,...
0 J& X/ h% ~2 b' [ - 1.201:0.001:1.8, 1.81:0.05:pi]; % 以变步距方式构造自变量向量9 C' L [2 E3 t) \
- y=sin(tan(x))-tan(sin(x)); % 求出各个点上的函数值
% m- Q9 t8 Y' @# z - plot(x,y) % 绘制曲线
6 n( L0 P& {# R+ m% n& z0 ~
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:
- Q/ O8 x6 x. t9 F" j9 o" B5 T) [8 h0 ]( i% B, O- z. V U
1. `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。
, J# H | F0 r2 c7 i; A
3 T5 g$ b1 Q" }/ Z7 j7 S$ G; m2. `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。) _# S5 [6 c9 j' l$ i# A
( \% Y" U7 Y! R* V3 F$ d
3. `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。
( L3 n' P8 E7 V0 _/ q! E/ V( `" k: p0 x0 ~
4. 接下来的代码段:
8 T$ J* w/ W: r2 l }7 i% j& N ```matlab
! d' n5 t* c: [* A0 q A1 F x=[-pi:0.05:-1.8,-1.801:.001:-1.2, -1.2:0.05:1.2,...
+ P6 i, [6 k! h 1.201:0.001:1.8, 1.81:0.05:pi];
5 ]! Z! c3 r8 R6 Z5 s y=sin(tan(x))-tan(sin(x));' {0 P0 l- G* I! t' m% X
plot(x,y)
: v; h1 Z+ }7 Y- {4 {/ a ```* K: F* a& i* T7 X
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:, w" A* z0 A$ L8 G/ Z/ e
- 从 -π 到 -1.8,步距为 0.05;4 k+ H% e: U* q* L" |/ g$ K
- 从 -1.801 到 -1.2,步距为 0.001;
( G3 Q$ z* d: ] - 从 -1.2 到 1.2,步距为 0.05;
# ^4 V0 \( q3 M - 从 1.201 到 1.8,步距为 0.001; w- j" E0 s0 e; o) t C; H$ g$ J
- 从 1.81 到 π,步距为 0.05。( B/ V9 z( R, [/ _
1 g+ A) v7 H! p7 H$ a) Y 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。
2 _! X% |/ q: B& l6 k: s- d
' c6 w1 i4 o, {4 q8 O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。' B( X* I7 M- X# B3 ^% _5 f1 |
4 c- f8 H0 v6 q$ B6 s7 n; D& w: \- H# [# {( _" F8 ]
4 D% g: i! E$ g: d& R |
zan
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