plot 功能 绘制二维图形的最基本函数. 语法 //x为向量时,以x的元素值为纵坐标,x的序号为横坐标绘制曲线. //x为矩阵时,以其序号为横坐标,按列绘制每列元素值相对于其序号的曲线. polt(x) //以x 元素为横坐标值,y 元素为纵坐标值绘制曲线 plot(x,y) //以公共的x 元素为横坐标值,以y1,y2,… 元素为纵坐标值绘制多条曲线 plot(x,y1,x,y2,…) 其他属性参数: 符号 作用 符号 作用 符号 作用 符号 作用 y 黄 - 实线 . 点 < 小于号 m

插值问题描述:已知一个函数上的若干点,但函数具体表达式未知,现在要利用已知的若干点求在其他点处的函数值,这个过程就是插值的过程. 1.一维插值 一维插值就是给出y=f(x)上的点(x1,y1),(x2,y2),-,(xn,yn),由此求出y=f(x)在点xa处的值ya的值. 实现一维插值使用interp1命令,使用参数为interp1(x,y,xa,'method') ,其中x和y是已知点对应横纵坐标,xa为代求值的横坐标,method参数代表插值类型,参数可以选择的选项如下表,若缺省则为lin

二者均是常用的二维插值方法,两者的区别是, interp2的插值数据必须是矩形域(X,Y必须分别是单调向量),即已知数据点(x,y)组成规则的矩阵,或称之为栅格,可使用meshgid生成. griddata函数的已知数据点(X,Y)不要求规则排列,特别是对试验中随机没有规律采取的数据进行插值具有很好的效果. griddata 调用方法:ZI = griddata(x,y,z,XI,YI)[XI,YI,ZI] = griddata(x,y,z,XI,YI)[...] = griddata(...,

MATLAB提供了一个ezplot函数绘制隐函数图形,有三种调用方式: 对于函数f=f(x),ezplot函数的调用格式为: ezplot(f):在默认区间-2pi<=x<=2pi内绘制f=f(x)的图形 ezplot(f,[a,b]):在区间a<=x<=b内绘制f=f(x)的图形 对于隐函数f=f(x,y),ezplot函数的调用格式为: ezplot(f):在默认区间-2pi<=x<=2pi和-2pi<=y<=2pi内绘制f(x,y)=0的图形 ezpl

05插值和拟合 1.一维插值 (1) 机床加工零件,试用分段线性和三次样条两种插值方法计算.并求x=0处的曲线斜率和13<=x<=15范围内y的最小值. x0=[0 3 5 7 9 11 12 13 14 15]; y0=[0 1.2 1.7 2 2.1 2.0 1.8 1.2 1.0 1.6]; x=0:0.1:15; % interp1现有插值函数,要求x0单调,'method'有 % nearest 最近项插值 linear 线性插值 % spline 立方样条插值 cubic 立方插值

图像的降采样与升采样(二维插值) 1.先说说这两个词的概念: 降采样,即是采样点数减少.对于一幅N*M的图像来说,如果降采样系数为k,则即是在原图中 每行每列每隔k个点取一个点组成一幅图像.降采样很容易实现. 升采样,也即插值.对于图像来说即是二维插值.如果升采样系数为k,即在原图n与n+1两点之间插入k-1个点,使其构成k分.二维插值即在每行插完之后对于每列也进行插值. 插值的方法分为很多种,一般主要从时域和频域两个角度考虑.对于时域插值,最为简单的是线性插值.除此之外,Hermite插值,样

使用C语言实现二维,三维绘图算法(1)-透视投影 ---- 引言---- 每次使用OpenGL或DirectX写三维程序的时候, 都有一种隔靴搔痒的感觉, 对于内部的三维算法的实现不甚了解. 其实想想, Win32中既然存在画线画点函数, 利用计算机图形学的知识, 我们用可以用纯C调用Win32实现三维绘图, 完全不用借助OpenGL和DirectX, 这有重复造轮子的嫌疑, 但是自己动手实现一遍, 毕竟也是有意义的. [效果演示] 线框效果, 隐藏面采用虚线 颜色填充后效果 [透视投影理论] 

使用C语言实现二维,三维绘图算法(3)-简单的二维分形 ---- 引言---- 每次使用OpenGL或DirectX写三维程序的时候, 都有一种隔靴搔痒的感觉, 对于内部的三维算法的实现不甚了解. 其实想想, Win32中既然存在画线画点函数, 利用计算机图形学的知识, 我们用可以用纯C调用Win32实现三维绘图, 完全不用借助OpenGL和DirectX, 这有重复造轮子的嫌疑, 但是自己动手实现一遍, 毕竟也是有意义的. [效果演示] C=(-0.75, 0.0)              

使用C语言实现二维,三维绘图算法(2)-解析曲面的显示 ---- 引言---- 每次使用OpenGL或DirectX写三维程序的时候, 都有一种隔靴搔痒的感觉, 对于内部的三维算法的实现不甚了解. 其实想想, Win32中既然存在画线画点函数, 利用计算机图形学的知识, 我们用可以用纯C调用Win32实现三维绘图, 完全不用借助OpenGL和DirectX, 这有重复造轮子的嫌疑, 但是自己动手实现一遍, 毕竟也是有意义的. [效果演示] 原始效果(100条浮动曲线) 加密以后的效果(200条浮

  1.二维图形plot plot(x1,y1,x2,y2) —— 多条曲线绘图格式 plot(x,y,’s’) —— 开关格式,开关量字符串s设定曲线颜色和绘图方式,使用颜色字符串的前1~3个字母,如yellow—yel表示等.或plot(x1,y1,’s1’,x2,y2,’s2’,…) hold on;%保持图形,可以在同一坐标系上画两个或多个图 例1: y=sin(t);y1=sin(t+0.25);y2=sin(t+0.5);y3=cos(t);y4=cos(t+0.25);y5=cos

本文主要总结一下MATLAB的一些常用二维绘图指令. 文章目录 一.plot绘图指令 1.离散数据点形设置值 2.连续线型设置值 3.颜色设置值 4.常用属性和属性值 5.例题 二.subplot绘图指令 三.其他常用绘图指令 四.坐标控制和图形标识 1.坐标轴控制 2.分格线和坐标框 3.图形标识 4.多次叠绘 5.例题 一.plot绘图指令 我们经常使用的就是plot绘图指令了,其基本调用格式为:plot(x,y,'s'),其的一些性质如下: (x,y,'s')称为平面绘线的三元组,(x,y

哈哈,题目取得这么绕,其实就是自己写了一个很渣的类似图像放大的算法.已知矩阵四周的4点,扩展成更大的矩阵,中间的元素值均匀插入,例如: 矩阵: 1  2 3  4 扩展成3x3的: 1  1.5  2 2  2.5  3 3  3.5  4 不说废话,直接上代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ 蒋方正二维插值算法. """ import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt

有时候会碰到这种情况: 实际问题可以抽象为 \(z = f(x, y)\) 的形式,而你只知道有限的点 \((x_i,y_i,z_i)\),你又需要局部的全数据,这时你就需要插值,一维的插值方法网上很多,不再赘述,这里仅介绍二维的插值法 这里主要利用 scipy.interpolate 包里 griddata 函数 griddata(points, values, xi, method='linear', fill_value=numpy.nan, rescale=False) points:二

常见的二维统计分析图形: bar(x,y,选项) 条形图 stairs(x,y,选项) 阶梯图 stem(x,y,选项) 杆图 fill(x1,y1,选项1,x2,y2,选项2,--) 填充图 实例:绘制曲线y=2sin(x)的统计图 x = 0:pi/10:2*pi; y = 2*sin(x); subplot(2,2,1); bar(x,y,'g'); title('bar(x,y,"g")'); axis([0,7,-2,2]); subplot(2,2,2); stairs(x

文末源代码 部分源代码 %% 基本绘图操作 x=:*pi; y=sin(x); plot(x,y); % 第二个参数为矩阵 y1=sin(x); y2=cos(x); y3=0.002*exp(x); y4=x; y5=0.002*tan(x); z=[y1;y2;y3;y4;y5]; plot(x,z); % 两个参数都是矩阵 x1=:*pi; x2=-pi:0.01:pi; x=[x1;x2]'; y1=cos(x1); y2=sin(x2); y=[y1;y2]'; plot(x,y);

文末源代码 部分源代码   % x=0:0.1:2*pi; % y=sin(x); % plot(x,y); % line对象 % h = line([-pi:0.01:pi],sin([-pi:0.01:pi])); % hp = plot([-pi:0.01:pi],sin([-pi:0.01:pi])); h1= line('XData',[-pi:0.1:pi],'YData',sin([-pi:0.1:pi]), ... 'LineWidth',1,'LineStyle',':','C

第一步,在命令行下面输入cameraCalibrator,启动MATLAB相机标定.相机矫正界面 cameraCalibrator 第二步:拍照.如果你是做相机标定,你应该知道,你需要一些calibration template来拍照,可以参考大多数相机标定的文章(如Tsai的文章),常用的是黑白方块,自己打印机打印或者从网上购买(高精度).然后从不同角度拍照: 第三步:导入相机拍的图片,点击界面上的"Add Images"按钮,你可以从不同文件夹选择图片.图片选择好以后,你需要告诉程

目录: »  plot 最常用的二维曲线绘图函数 >  帮助文档 >  基本使用语法 >  线条的样式.符号和颜色调整 >  图形属性调整 >  使用图形句柄进行设置 »  line 点点连线 »  subplot  子图绘制 >  子图绘制 >  子图句柄 »  plotyy  双纵坐标绘图 >  双纵坐标的绘图 >  双纵坐标的句柄 »  hold  图形叠绘 写在前面 : MATLAB中函数的学习,一定要学会使用软件自带的Help帮助文档 . 在

定义 插值和拟合: 曲线拟合是指您拥有散点数据集并找到最适合数据一般形状的线(或曲线). 插值是指您有两个数据点并想知道两者之间的值是什么.中间的一半是他们的平均值,但如果你只想知道两者之间的四分之一,你必须插值. 拟合 我们着手写一个线性方程图的拟合: y=3x^3+2x^2+x+2 首先我们生成一组数据来分析: x=-5:0.5:5; e=50*rand(1,length(x))-25;%制造[-25,25]的随机数作为误差 y=3*x.^3+2*x.^2+x+2+e;%得到y值 plot(

原文:Matlab随笔之插值与拟合(下) 1.二维插值之插值节点为网格节点 已知m x n个节点:(xi,yj,zij)(i=1…m,j=1…n),且xi,yi递增.求(x,y)处的插值z. Matlab可以直接调用interp2(x0,y0,z0,x,y,`method`) 其中 x0,y0 分别为 m 维和 n 维向量,表示节点, z0 为 n × m 维矩阵,表示节点值, x,y 为一维数组,表示插值点, x 与 y 应是方向不同的向量,即一个是行向量,另一个是列 向量, z 为矩阵,它的