% 等高线矩阵的获取 C = contourc(peaks(20),3);              % 获取3个等级的等高线矩阵 % 等高线图形的绘制 contour(peaks(20),10);colormap autumn   % 绘制二维的等高线 contour3(peaks(20),10);colormap autumn  % 绘制三维的等高线     % 还可以指定等高线的条数.坐标系的比例及某高度上的等高线 % 等高线图形的填充 contourf(peaks(20),10);col

参考代码: figure;// Figure建立新的图形 z=double(z); x=1:length(z); y=x; [X2,Y2]=meshgrid(x,y); subplot(121); [C,h]=contour(X2,Y2,z);// contour函数在MATLAB中,该函数用于绘制矩阵的等高线. axis([0 2300 0 2300 ]);//设置图像的坐标轴 title('距月面2400m处的等高线图','FontSize',14); colormap(gray); z1=

1.颜色字符串有'c', 'm', 'y', 'r', 'g', 'b', 'w',和'k'.分别表示青,红紫,黄,红,绿,白和黑. 2.线型字符串有:'-' 为实线, '--' 为虚线, ':' 为点线, '-.' 为点虚线, 及'none' 表示不用线型. 3.标记形式有'+', 'o', '*',和'x' ,填入's' 代表正方形, 'd' 代表菱形, '^' 为上三角形, 'v' 为下三角形, '>' 为右三角形, '<' 为左三角形, 'p' 为五角星形, 'h' 为六角星形, no

各种颜色属性选项选项意义选项意义'r' 红色 'm' 粉红'g' 绿色 'c' 青色'b' 兰色 'w' 白色'y' 黄色 'k' 黑色各种线型属性选项选项意义选项意义'-' 实线 '--' 虚线':' 点线 '-.' 点划线各种标记点属性选项选项意义选项意义'.' 用点号绘制各数据点 '^' 用上三角绘制各数据点'+' 用'+'号绘制各数据点 'v' 用下三角绘制各数据点'*' 用'*'号绘制各数据点 '>' 用右三角绘制各数据点' .' 用'.'号绘制各数据点 '<' 用左三角绘制各数据点

一.向量.矩阵的表示和使用 format long  %小数很多format short %默认4位小数format rat %显示最近的分数format short e %指数格式的数 尾数多少 exp(1) %自然对数的底exp(10) log(x) %x的自然对数 底是e log10(x) %以10为底 asin(pi) atan(pi/3) %反三角函数 向量(vector)一维数值数组.MATLAB 允许你创建列向量和行向量,列向量通过在方 括号内把数值用分号(;)隔开来创建,对元素的

这学期公选课选的是MATLAB,所以准备把这学期所学习的整理到博客上,作为记录,哇咔咔~ 一.三维函数图: x=cos(t), y=sin(t), z=t %≤t ≤*pi t=:*pi; %t的取值范围 x=cos(t);y=sin(t);z=t; plot3(x,y,z) xlabel('x轴'),ylabel('y轴'),zlabel('z轴') %为坐标轴加上标签 grid on %为图像加上网格 三维函数的绘制一般使用plot3()函数,其三个基本参数是三个参数函数,第四个参数可以改变

数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为:望闻问切.而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样:闻:仔细分析数据是否合理:问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流:切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析. "望"的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程,而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的.R语言提供了多种图表对数据分布进行描述,本文接下来将逐一讲解. 绘制基本直方图 本例选用如下测试集: 直方图的横轴为绑定变量区间分隔的取值范围,纵轴则表

1.常用相关 [r, p] = corr(X,Y), [r, p] = partialcorr(X,Y, Z) , 其中Z是协变量. 2.TD_age = importdata('F:\BrainAging\result\NYU_SDSU_TD_age.mat'); 注意:红色标记处必须加上后缀. 3.代码智能缩进:Ctrl + I 4.求上三角矩阵函数:triu(A,k)%求矩阵A的第K条对角线以上的元素(k = 0 表示包含对角线).     求下三角矩阵函数:tril(A,k)%求矩阵A的

使用matplotlib中会遇到选择颜色的问题,很多人会觉得自带的matlab风格的颜色不好看.好在Matplotlib已经预见到了这个问题,除了支持最基本的matlab传统颜色之外,还支持很多种颜色的表达方式: RGB 或者 RGBA 浮点值元组,[0, 1]之间,例如(0.1, 0.2, 0.5)或者(0.1, 0.2, 0.5, 0.3). RGB 或者 RGBA 十六进制字符串,例如#0F0F0F或者#0F0F0F0F. [0, 1]之间的浮点值的字符串表示,用于表示灰度,例如0.5.

matplotlib官方文档 使用Matplotlib,能够轻易生成各种图像,例如:直方图.波谱图.条形图.散点图等. 入门代码实例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50) y = np.sin(x) plt.plot(x, y, "y*-",label="y=sin(x)") # 把x;y函数画出来,用黄色的*-线 plt.plot(x

一.Numpy 库 NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库. 引用: import numpy as np Numpy简单创建数组: import numpy as np # 创建简单的列表 a = [1, 2, 3, 4] # 将列表转换为数组 b = np.array(a) Numpy查看数组属性: 数组元素个数: b.size 数组形状: b.shape 数组维度: b.n

  matplotlib.pyplot is a collection of command style functions that make matplotlib work like MATLAB. Each pyplot function makes some change to a figure: e.g., creates a figure, creates a plotting area in a figure, plots some lines in a plotting area

一.Numpy 库 NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库. 引用: import numpy as np import numpy as np # 创建简单的列表 a = [1, 2, 3, 4] # 将列表转换为数组 b = np.array (a) Numpy查看数组属性: 数组元素个数: b.size 数组形状: b.shape 数组维度: b.ndim 数组元素类型:

前面已经安装好了torch,下面就来看看如何在torch框架上搭建深度学习模型,我一直觉得源码结合原理是机器学习最好的学习途径.所以我们从分析一个简单的案例开始吧. 参考Supervised Learning 这个例子呢,主要是以有监督的方式构建一个深度学习模型实现对数据集SVHN的分类. SVHN是 The Street View House Numbers Dataset, 数据集介绍见 SVHN数据集 代码主要分为五个部分 数据的预处理 网络模型的构建 损失函数的定义 训练网络 测试数据

信号源产生的方法 来源:http://www.2cto.com/kf/201401/270494.html  matlab的checkerboard说明,GOOD! 来源:http://www.chinadmd.com/file/pxsxsrrwv3owooovx3ieprve_1.html 文本预览:1.读取某盘的图片 比如你要读取E盘里的png 格式的图片 p1=dir('E:\*.p*');%自动读取文件夹里的png 所有图片 *.p*是寻找E盘下后缀第一个字为p的 你当然可以改 如果你的

在Matlab绘图过程中,尤其是需要将多个图绘制在相同的坐标轴中时,通常需要将不同的曲线设置成为不同的颜色.此外,为了直观,还需要给这张图标增添标题和图例.这篇文章展示了在Matlab的绘图窗口(figure)中设置曲线颜色.添加图例(legend)和标题(title)的方法.         在Matlab中,给曲线设定颜色可以采用plot函数实现.如下所示的语句中: plot(x, y, 'r'); 是以 x 变量为横坐标,y 变量为纵坐标绘制红色曲线.其中,颜色控制由 ‘r’实现.在Mat

matlab受到控制界广泛接受的一个重要原因是因为它提供了方便的绘图 功能.本章主要介绍2维图形对象的生成函数及图形控制函数的使用方 法,还将 简单地介绍一些图形的修饰与标注函数及操作和控制MATLAB各种图形对象的 方法. 第一节 图形窗口与坐标系 一.图形窗口 1.MATLAB在图形窗口中绘制或输出图形,因此图形窗口就像一张绘图纸. 2. 在MATLAB下,每一个图形窗口有唯一的一个序号h,称为该图形窗口的 句柄.MATLAB通过管理图形窗口的句柄来管理图 形窗口; 3.当前窗口句柄可以由M

y         黄色           ·             点线      m         粉红           ○             圈线      c         亮蓝           ×             ×线      r         大红           +             +字线       g         绿色           -             实线      b         蓝色           

之前建立了一个SVM-based Ordinal regression模型,一种特殊的多分类模型,就想通过可视化的方式展示模型分类的效果,对各个分类区域用不同颜色表示.可是,也看了很多代码,但基本都是展示二分类,当扩展成多分类时就会出现问题,所以我的论文最后就只好画了boundary的图了.今天在研究Random Forest时,找到了下面的demo的MATLAB代码,该代码很好的实现了各分类区域的颜色填充,效果非常漂亮. 下面是一个Demo代码:Demo.m %% generate data

clear;clc;close all [X,Y] = meshgrid(-:.:); % 产生网格数据X和Y Z = X.*exp(-X.^ - Y.^); % 计算网格点处曲面上的Z值 [DX,DY] = gradient(Z,0.2,0.2); % 计算曲面上各点处的梯度 figure; contour(X,Y,Z) ; % 绘制等高线 title('等高线') figure; quiver(X,Y,DX,DY) ; % 绘制梯度场 title('梯度场') figure; contour

http://wenku.baidu.com/link?url=SVVMVH8QlDIu2hVKDtoBYs6l0CnQvFnFHJJ9yexmYVKQqhz47qIr7aK7LOf8nN0qNdy8O1CaLXqfUB5dWr5AVdqTLUjYP6Zi9TdHjWS7_27 y         黄色           ·             点线      m         粉红           ○             圈线      c         亮蓝