Matlab 如何绘制复杂曲线的包络线 http://jingyan.baidu.com/article/aa6a2c14d36c710d4c19c4a8.html 如果一条曲线(比如声音波形)波动很大,曲折复杂,可以通过绘制包络线的方式使其更加平滑和清晰.本经验帮助刚接触matlab不久的新手完成这一过程. 工具/原料 Matlab 软件 样本数据 方法/步骤   处理前后的效果对比,图示为某声波傅里叶变换(fft)后的频谱图.   原数据为横纵坐标为 frequency 和 Amplitud

1.Why use ggplot2 ggplot2是我见过最human friendly的画图软件,这得益于Leland Wilkinson在他的著作<The Grammar of Graphics>中提出了一套图形语法,把图形元素抽象成可以自由组合的成分,Hadley Wickham把这套想法在R中实现. 为什么要学习ggplot2,可以参考ggplot2: 数据分析与图形艺术的序言(btw: 在序言的最后,我被致谢了). Hadley Wickham也给出一堆理由让我们说服自己,我想再补充

由两点坐标如何画出直线  方法1:利用直线方程 斜率加截距 方法2:数据拟合 %由两点坐标得数据拟合直线与画线 x = [,]; y = [,]; k = ((-)/(-));% 由两点坐标得到直线斜率 line = k*x+0.5;% 直线方程 xy = :;% 定义画线的 x 长度 line1 = k*xy+0.5; figure(),plot(xy,line1); % % x1=[,]; x2=[,]; X=[x1(),x2()];% 两点坐标的x值 Y=[x1(),x2()];% 两点坐

整体代码比较冗长,但是很好读.写的方法全是按照BUG分类去写的.所以写死了,凑合看吧,画出饼图,树状图和生成对应的数据excel,希望大家举一反三能帮助自己分析BUG #__author__ = 'xu.duan' # -*- coding: utf-8 -*- import cairo import pycha.pie import pycha.bar import pycha.scatter import pycha.stackedbar import pycha.line import t

1. np.c[a, b]  将列表或者数据进行合并,我们也可以使用np.concatenate 参数说明:a和b表示输入的列表数据 2.np.linspace(0, 1, N) # 将0和1之间的数分成N份 参数说明:0表示起始数据,1表示末尾数据,N表示生成的分数 3.xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x.min(), x.max(), N), np.arange(y.min(), y.max(), N))  对数据进行切分后,生成二维数据点 参数说明:np.ar

函数说明: 1.  .quantile(cut_list) 对DataFrame类型直接使用,用于求出给定列表中分数的数值,这里用来求出4分位出的数值 2.  plt.axvline()  # 用于画出图形中的竖线 3.  pd.qcut(feature, cut_list, labels)  用于对特征进行切分,cut_list切分的分数位置,labels切分后新的标签值 我们可以根据某个特征的四分位数值,给定这个特征一个新的四分位数值的特征 四分位表示的是数值的中位数,1/4位和3/4位 比

画出data数据 data数据 34.62365962451697,78.0246928153624,030.28671076822607,43.89499752400101,035.84740876993872,72.90219802708364,060.18259938620976,86.30855209546826,179.0327360507101,75.3443764369103,145.08327747668339,56.3163717815305,061.1066645368476

d=1000; %两个小区中心间距离的一半 rcell=2*d/sqrt(3); %小区半径 ncell=3; %小区个数 cellposition=zeros(ncell,2); %初始化小区中心位置 theta=(0:ncell-2)'*pi/3; %角度 cellposition(2:end,1:2)= sqrt(3)*rcell*[cos(theta) sin(theta)]; %设置小区中心坐标 figure %画图 for cell=1:ncell x0=cellposition(c

Matlab plotyy画双纵坐标图实例 x = 0:0.01:20;y1 = 200*exp(-0.05*x).*sin(x);y2 = 0.8*exp(-0.5*x).*sin(10*x);[AX,H1,H2] = plotyy(x,y1,x,y2,'plot'); set(AX(1),'XColor','k','YColor','b');set(AX(2),'XColor','k','YColor','r'); HH1=get(AX(1),'Ylabel');set(HH1,'Strin

用R画地图数据 首先,从这里下载中国地图的GIS数据,这是一个压缩包,完全解压后包含三个文件(bou2_4p.dbf.bou2_4p.shp和bou2_4p.shx),将这三个文件解压到同一个目录下. 用R绘制地图比较简单.比如画一下全国范围的区域,可以用如下代码: library(maptools) mydat = readShapePoly("china-province-border-data.tar/china/bou2_4p.shp") #地图包位置,根据自己的角标位置设置

在这篇里我们只聊怎么在android中google map api v2地图上画出路径导航,用mapfragment而不是mapview,至于怎么去申请key,manifest.xml中加入的权限,系统中需要的google play services等另行查看资料,沦落凡间不详述. 参考:https://developers.google.com/maps/documentation/android/intro 首先我们在Activity上加载一个GoogleMap,然后再在Map上画上标记和路

Stata是统计学专业软件,可以很方便的对数据处理,但几乎只能按照整行整列进行,而且每次只能加载一个矩阵(dta文件),如果要用到多个矩阵数据进行操作或进行复杂的循环控制,就力不从心了. 而Matlab工业界广泛使用的数据分析处理工具,对矩阵支持良好,除了可以像c语言一样完成底层的操作之外,还包含很多函数库,囊括工控.信号处理.金融.人工智能各个行业.虽然没有Stata内置的统计学函数全面,但在底层操作方面具有明显优势. 因此,在一次帮助别人完成金融数据分析时,尝试使用Stata对数据进行预处理

achartengine画出动态折线图的效果最近有个项目需要用到实时曲线图,我也上网搜索了一下,最后还是选择使用achartengine这个现成的东西,毕竟自己再canvas一下实在是太麻烦,而且项目时间上也不允许,虽然这个画图引擎比较简单,不过勉强够用了. 下一步问题就来了,我仓促上手,只会画静态图,就是事先定义好几个坐标,然后activity载入的时候折线就已经画好了,可是我的项目要求我每隔一秒种都要把新搜集到的数据添加到图表中去,类似于windows中那个任务管理器里的性能统计图,网上搜来

[日期:2013-04-14] 来源:Linux社区  作者:crazyxin1988 [字体:大 中 小]     接着上面的项目<Android访问webservice.客户端登录注册>http://www.linuxidc.com/Linux/2013-04/82747.htm,实现餐厅搜索,这个在吃客游记里就做过了,然后把餐厅显示出来,可以把该餐厅加入轨迹 关于轨迹点操作的前后台实现和之前的登录注册差不多,这里主要说一下,用户查看自己的轨迹时候,在手机 端的显示. 1.从服务器把轨迹点

写论文的时候由于需要画出系统的零极点图.但是之前不知道怎么用matlab画,今天研究了一下,拿出来和大家共享.所用到的matlab函数为zplane,matlab给出的解释如下: ZPLANE Z-plane zero-pole plot.    ZPLANE(Z,P) plots the zeros Z and poles P (in column vectors) with the     unit circle for reference.  Each zero is represente

使用 code/ground-truth.txt 和 code/estimate.txt 两条轨迹.请你根据上面公式,实现 RMSE的计算代码,给出最后的 RMSE 结果.作为验算,参考答案为:2.207.用上题的画图程序将两条轨迹画在同一个图里,看看它们相差多少. 完整题目描述 ground-truth.txt和estimate.txt放在了源文件夹下的data目录下,编写了用于画图的trajectory_compare.cpp文件 相关代码及程序可在我的github中获取,地址:https:

在上一个博客中,我们构建了随机森林温度预测的基础模型,并且研究了特征重要性. 在这个博客中,我们将从两方面来研究数据对预测结果的影响 第一方面:特征不变,只增加样本的数据 第二方面:增加特征数,增加样本的数据 1.sns.pairplot 画出两个变量的关系图,用于研究变量之间的线性相关性,sns.pattle([color]) 用于设置调色板, 有点像scatter_matrix 2.MSE   round(abs(pred - test_y).mean(), 2)  研究预测值与真实值之差的

# -*- coding: utf-8 -*- from pandas import read_csv import numpy as np from sklearn.datasets.base import Bunch import pickle # 导入cPickle包并且取一个别名pickle #持久化类 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer import jieba import operator # 排序

原文地址 网易博客 前一段时间看到一篇文章"利用Matlab提取图图片中的数据",觉得思路挺好,遂下载下来研究了一番,发现作者所编写的程序没有考虑原始图片非水 平放置的情况,而实际扫描图片时,将图片完全放置水平难度较大... 同时作者也没有考虑对数坐标的情况,且程序GUI界面不太人性化,操作有点不习惯.因此借着作者良好意愿,对其程序进行了改进~ 2011-6-9 shanyunh@QQ.com 考虑一张非水平无变形的曲线图,现将其曲线数据取出来,步骤如下:

输入信号序列和采样率,该子函数可以画出该信号的频谱图. function [f,spec,NFFT]=spec_fft_plot(sample,L,Fs) % 输入数据说明: % sample:信号序列: % L:信号序列的长度: % Fs:该信号的采样频率. % 输出数据说明: % f:频率: % spec:频谱图纵坐标: NFFT = 2^nextpow2(L); % NFFT = L; spec=abs(fft(sample,NFFT)./L); flag = 1; if flag ==1