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MALTAB程序的基本数据单元是数组,MATLAB 的变量名必须以字母开头,后面可以跟字母,数字和下划线(_).只有前31个字符是有效的:如果超过了31 个字符,基余的字符将被忽略.如果声明两个变量,两变量名只有第32 个字符不同,那么MATLAB 将它们当作同一变量对待.要注意的是:确保你所声明的变量名前31 个字符是独一无二的.否则,MATLAB 将无法辨认出它们的不同. 好的编程习惯:给你的变量起一个描述性的且易于记忆的变量名.例如,货币汇率可以exchange_rate为变量名.这种方法…
第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集.Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现需要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度会有差异.我们现有一批已知品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度的数据. 一种解决方法是用已有的数据训练一个…
转自:http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/07/1976443.html 第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集.Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现需要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽…
本文主要内容包含: (1) 介绍神经网络基本原理,(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法,(3) Matlab实现前向神经网络的方法 . 第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的測试数据集.Iris数据集能够在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现须要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼…
1.Matplotlib简介及图表窗口 Matplotlib → 一个python版的matlab绘图接口,以2D为主,支持python.numpy.pandas基本数据结构,运营高效且有较丰富的图表库 https://matplotlib.org/api/pyplot_api.html title为图像标题,Axis为坐标轴, Label为坐标轴标注,Tick为刻度线,Tick Label为刻度注释. plt.plot( 数组 ) --> 图表窗口 plt.show( ) .  % matpl…
使用matlab的时候常常会忘掉一些指令,每次都要重新查找,挺麻烦的,这里收集一些常用的绘图指令,供自己和大家以后方便查找和使用. 1.例子-包含了常用绘图命令 clear clc %%数据准备 x = 0:0.05:1; y = -x.*log(x); figure(1);%图像1 set(gcf, 'color',[0.1 0.5 1]);%设置整体图片的背景色 %%绘制曲线 plot(x,y,'rs-','LineWidth',2,'MarkerEdgeColor','k',... 'Ma…
MATLAB 中gcf.gca 以及gco 的区别gcf 返回当前Figure 对象的句柄值gca 返回当前axes 对象的句柄值gco 返回当前鼠标单击的句柄值,该对象可以是除root 对象外的任意图形对象,并且Matlab 会把当前图形对象的句柄值存放在Figure 的CurrentObject属性中.图形对象图形对象是用以显示图形和用户界面元素的基本元素.下表列出了各种图形对象.对象 描述Root 对计算机屏幕最高级的对象Figure 用来显示图形和用户界面的窗口Axes 在窗口中显示图形…
第一节.神经网络基本原理  1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型  人工神经元是神经网络的基本元素,其原理可以用下图表示: 图1. 人工神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号,wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值,θ表示一个阈值 ( threshold ),或称为偏置( bias ).则神经元i的输出与输入的关系表示为: 图中 yi表示神经元i的输出,函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数 ( Transfe…
博主快速入门matlab,系统地整理一遍,如何你和我一样是一个新手,那么此文很适合你: 本人能力有限,文中难免有错误和纰漏之处,请大佬们不吝赐教 创作不易,如果本文帮到了您: 请帮忙点个赞…
前言:在地球物理勘探,流体空间分布等多种场景中,定位空间点P(x,y,x)的物理属性值Q,并绘制三维空间分布图,对我们洞察空间场景有十分重要的意义. 1. 三维立体图的基本要件: 全空间网格化 网格节点的物理属性值 2.数据准备 数据不易贴,我放在了百度网盘:点击下载数据 大概如下形式: TIP: 这里的数据矩阵为v(5276),可以看成一本27页纸,每页绘制了5*6的网格,然后27页纸叠在一起.当你理解本图绘制后,数据可以随意制作. 3.主要函数:slice.isosurface.patch…