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- x=[-pi : 0.05: pi]; % 以 0.05 为步距构造自变量向量
# A7 ~/ D/ P% h4 I - y=sin(tan(x))-tan(sin(x)); % 求出各个点上的函数值/ {7 W6 W Q' d. ~6 I
- plot(x,y)
; ~! K! c9 s q+ z) D& v3 v - ; ]9 L, k# t8 A! g5 d2 d
- x=[-pi:0.05:-1.8,-1.801:.001:-1.2, -1.2:0.05:1.2,...
2 Z2 T* ` n) M a) T* ` - 1.201:0.001:1.8, 1.81:0.05:pi]; % 以变步距方式构造自变量向量7 \\" M1 S3 H1 |
- y=sin(tan(x))-tan(sin(x)); % 求出各个点上的函数值/ F9 ^7 x! P% E6 q {
- plot(x,y) % 绘制曲线7 w' e) C( x3 c/ b- ~% H0 E
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:
0 l2 \0 E, A% j/ T) S, t* b8 y8 d6 Z! ]. z" O8 _
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。4 a5 l* G( Q, u3 Y b
$ |. m/ [, r9 ]2 {+ W6 ^* [
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。6 q7 e' a9 _7 l
: p% e2 p, w/ B6 a# ~, W) e
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。) @* X: i+ P2 }) Y4 g" p+ Z8 y
1 y- u: ?& i' i! m* y4. 接下来的代码段:
% l2 ^& E9 D8 f; K0 C4 j ```matlab
! F) z8 C9 h$ c1 @$ U, @ x=[-pi:0.05:-1.8,-1.801:.001:-1.2, -1.2:0.05:1.2,...
$ g4 m q1 }5 V2 P6 X 1.201:0.001:1.8, 1.81:0.05:pi];
) ]# v2 r6 A# r B9 P/ V y=sin(tan(x))-tan(sin(x));
& H/ o" K/ o" P/ U, D9 Z! Z# ]" Q plot(x,y)
9 W p8 A( L3 c z- H6 E7 N ```6 A) V! x0 X' l* x$ X) t3 r
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:
; U! I# F X# ]1 z. ` - 从 -π 到 -1.8,步距为 0.05;
+ ]4 S$ {/ [$ b5 u - 从 -1.801 到 -1.2,步距为 0.001;2 `% K# I0 `8 t! U" b
- 从 -1.2 到 1.2,步距为 0.05;
, G6 g4 n3 f/ _ - 从 1.201 到 1.8,步距为 0.001;
, `- o3 r3 |8 G u - 从 1.81 到 π,步距为 0.05。% J; k! c7 g; W V: G+ D
# f5 J, _* o2 I* I( K' E7 K
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。
. b, y4 n" u# o( P& w- m" v, [% X8 k- d3 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。
/ R; u6 B4 ~' t$ u; K3 C/ \+ Y7 t% w ]! P! O
6 ^$ k9 R% f$ t/ j
! v# m# Q( O0 b8 a0 O( F' H' r |
zan
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