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TA的每日心情 | 慵懒 2020-7-12 09:52 |
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签到天数: 116 天 [LV.6]常住居民II 管理员
 群组: 2018教师培训(呼和浩 群组: 2017-05-04 量化投资实 群组: 2017“草原杯”夏令营 群组: 2018美赛冲刺培训 群组: 2017 田老师国赛冲刺课 |
常用数据输入) {" N% M0 V8 G0 M
1.特殊变量
# P# g. p A7 j! z# d! ?; G6 @, {0 o l
特殊变量 含义9 O7 s8 A" p" ?" e9 S% X# ?$ q
pi 圆周率* M" I, e3 P+ X0 A* u) }
eps 计算机最小数
7 j4 g0 d8 N: O$ b# iinf 无穷达' W. O# w' n. s3 L$ Y
NaN 不定量5 P/ {$ x" g7 y
: M# Z, ~4 m- J1 b9 E: d1 K: ^: P2.向量和矩阵常用输入指令( D3 F* L: i0 L4 i' d
( V3 M( P9 T9 u+ B/ k
A=[1,2,3,4;5,6,7,8] %普通矩阵输入/ b% G( m& ^' n& N6 x0 h4 r
B=[0:1:10] %产生从0~10的行向量,元素间隔为1
9 i7 R8 n2 |/ UC=ones(size(a)) %矩阵a同样大小的所有元素为1的矩阵- J9 T& ?% l" i$ m3 p( T5 Q; [
D=zero(size(a)) %矩阵a同样大小的所有元素为0的矩阵+ ~& F! L/ f% {4 c, {: `
E=linspace(n1,n2,n) %在n1~n2之间产生线性均匀分布的n个数8 n+ }. q. f& N$ |3 J" p
F=rand(m,n) %产生m×n矩阵,元素服从[0,1]上均匀分布的随机数
/ c% p' N; w) M6 K' B) B) F* U4 M. U4 u4 r7 t2 L4 c9 x0 Z' P0 Q, }
常用绘图命令0 g" c6 b- a, u5 q% t* y% m
1.二维绘图命令
1 V% E' [0 @7 I8 F" A2 T |# q
; V" C% j5 F& O" k+ e- g常用基本指令有plot,polar,loglog,semilogx,seemilogy,使用方法基本相同,不同点在它们是在不同的坐标系下进行绘图,常用的plot指令是在线性坐标空间内绘制图形,polar是在极坐标空间绘制图形。3 U2 q/ M( n: B- N
( E" u+ \! h$ ]; S! _
普通绘图使用命令格式:5 ?2 v, @* C& J
plot(x,y,‘color_point_linestyle’)! E. ?% q: d1 }. P2 f4 Z$ s
color参数配置(r-red, g-green,b-blue,w-white,k-black,i-invisible,y-yellow)5 O' K& ], m: m0 N+ Q( `
point参数配置(·,o,x,+,S,H,D,V,^,>,<,p)# e6 l" ~' i$ I3 q5 R) V8 ^# r: J
linestyle参数配置(-,–,:)
7 f* @$ z6 ?" e3 b) h$ t7 H% ]/ b9 |" o; N9 n( `+ Q: I
同一坐标轴绘制多条曲线使用命令格式:
+ J0 b) h# o+ U" r/ i' Eplot(t,[x1,x2,x3]) %自变量t,因变量x1,x2,x3三条曲线
/ y# \ l+ w0 e- f8 u- W% X* y( v& vplot(x1,y1,x2,y2) %自变量x1,因变量y1一条曲线,自变量x2,因变量y2一条曲线
, K( x7 c; L5 \- o) i显函数、符号函数或隐函数的绘图
+ n9 ~& p5 t h: l8 k7 s( o7 Wezplot(‘x^2 +y^2/4=1’) %隐函数x^2 +y^2/4=1椭圆图形
! ], X2 o- s/ s4 Z$ ^fplot(‘定义的函数名’,[-3,3]) %绘制[-3,3]区间所定义函数的图像
* W1 x) j: a8 l0 V7 a: C/ S2 u/ P3 _2 Y/ c' Y9 k/ J
一个屏幕同分开显示n个不同坐标系使用命令格式:
# ~/ L$ c; o1 M& d! o; Qsubplot(r,c,p) %将屏幕分成r×c个子窗口,而p表示激活第p个i窗口,窗口的排号是从左到右,自上到下。/ n: F- b5 M/ c% ]6 n
! `* Y$ d+ t, r. _9 \# l图形标注使用命令格式:# ?6 O, W6 z" [8 N
title(“My Title”) %加入标题
5 W% I6 `( {* q# ^- Q! q. }$ mgrid %加入分格线! ?: x$ d: o1 E% s
text(x,y,‘Text for annotation’) %加入说明
2 b/ c3 N5 s9 ?% ~) K! c# f# C: \& e; t, B
图形保持使用命令
" g1 x* k' g& I# ~- L8 }# k2 ihold on
2 W( l4 h+ B% }* b2 I/ P$ F! Q' Z- J# |1 j( N! S$ c" J8 _& {
数据拟合常用步骤0 _+ w" a6 @2 j
1.输入你要拟合的数据
! L' @3 } G z例:6 N3 f9 A/ ^: y# S0 M
+ {# j9 U" P0 ^# A7 ^, q
2.打开应用程序Curve Fitting功能7 z5 n- x" [& m! H7 n$ N
3 q6 Y K9 w; N; l U5 G7 W![]()
$ P6 q1 D3 |$ u; i- c+ m3.选择数据来源4 V5 e7 ] V. V: v8 z
* h: O) ?% M/ W6 p![]()
; u/ Z. }$ v6 x确定X date Y date Z date3 E0 X; s+ d n1 y* B
4.选择拟合方法 次数
3 o( A4 I$ T5 T8 [% u![]()
X1 u6 ^$ X, v0 P- D# h+ f5.得到拟合结果2 W: c4 N" g2 }
![]()
+ W. G! W1 ^9 I————————————————
2 \5 a( u: Q9 h, W' K3 W2 `1 |版权声明:本文为CSDN博主「?吗了夜熬达俊李」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
" q' A& [& L Y% |原文链接:https://blog.csdn.net/qq_40184939/article/details/1042978394 i, s- i2 l& Z, y$ O0 t
# Q: I& s( k% p
8 o1 i) A7 n6 g |
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