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- x=[-pi : 0.05: pi]; % 以 0.05 为步距构造自变量向量0 S/ m, W; V\" a0 R4 ]9 q# ^
- y=sin(tan(x))-tan(sin(x)); % 求出各个点上的函数值
7 m2 L, P) A' \- V: e - plot(x,y)
7 l# @* N: l$ W9 w- c) @7 t5 ^7 c* \
/ b5 U, y2 o* w2 M- A% q b- x=[-pi:0.05:-1.8,-1.801:.001:-1.2, -1.2:0.05:1.2,...
5 `' j4 `/ L. H7 q8 ^\" W - 1.201:0.001:1.8, 1.81:0.05:pi]; % 以变步距方式构造自变量向量+ ~4 \6 B5 S2 k1 q3 b2 j
- y=sin(tan(x))-tan(sin(x)); % 求出各个点上的函数值
/ d: U/ Z4 \/ H5 I0 e2 x - plot(x,y) % 绘制曲线/ F$ A5 c2 p' H
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:: V1 i8 C1 F+ I
Y% ^: m8 R5 {6 L8 l" S# ^
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。2 \. [* }$ R4 M6 b [% C
3 |$ V8 |" Y8 S: g3 |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。' E+ t# W% c9 s. H
3 o4 q7 b' g+ X6 ^) P8 u' O- 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。3 @1 k8 e* C+ T! `
7 l6 K% ^% ]' n3 ~/ \/ R; Z4. 接下来的代码段:
3 d) w& G( y7 O3 X, o2 m ```matlab; _- g, P: {$ b# w& `8 E) x0 u
x=[-pi:0.05:-1.8,-1.801:.001:-1.2, -1.2:0.05:1.2,...
( P. F% B0 v H" O) q. g$ U! V 1.201:0.001:1.8, 1.81:0.05:pi];
: m) i& d9 v2 x" z5 v2 f1 x& ~ l y=sin(tan(x))-tan(sin(x));: v7 s; I7 g. H! U# `
plot(x,y)& [' f+ S8 H5 R- _( w# z
```
2 r% V0 G T0 z1 ^- e4 B* {. } 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:
: b! e- l* b+ q+ z# C - 从 -π 到 -1.8,步距为 0.05;
2 A5 A& p5 e, N' v$ m# C - 从 -1.801 到 -1.2,步距为 0.001; x6 D! `$ z' u- u! ~
- 从 -1.2 到 1.2,步距为 0.05;
% {& n3 @; ~1 D% G: ^ - 从 1.201 到 1.8,步距为 0.001;* b2 b$ }) d5 T0 T5 O2 x% s
- 从 1.81 到 π,步距为 0.05。$ [4 |! E# ^% P! i; b7 x
: p3 ?4 ?# o1 ]" j0 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。0 W: o( s6 i: N8 C4 U7 \9 }
4 }& l2 z: V4 d$ E2 }& ]: k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。
& Q. X1 M5 q0 |6 H4 p$ c" b0 v) {% W/ J- i$ O" {
* `% y5 q \6 m1 h1 l6 V# D+ d$ J
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