MATLAB-画图汇总

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了MATLAB-画图汇总。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

画图之前建议先想好自己要画什么样的图,再去找相关代码。

本文汇总了一些matlab画图代码和修饰指令。

画图指令

连线图-plot

        连线图就是连接一个又一个的点,最后形成一个图(折线图),但是当对进行限制,比如x以一个极小的值从一个点增加到另一个点(例如:x=1:0.01:10),那么他们的连线就是一段近似的曲线。

        所以连线图可以进行变换,可以画成折线图或者曲线图。

        所以以下两段代码就很不一样

  y1=sin(x1);
  x1=0:0.1*pi:2*pi;   %x是以0.1*pi的增值,一点一点的加到2*pi,pi就是圆周率Π的matlab写法
  plot(x1,y1);
  y2=sin(x2)
  x2=0:2*pi;     %x是以1为增值,一点点的增加到pi
  plot(y2)

        于是把这两个代码合并画在一个图上

  x1=0:0.1*pi:2*pi;
  y1=sin(x1);
  plot(x1,y1);
  hold on;   %hold on用于连接这两个图,是第二张图不覆盖第一张图,使第二张图画在第一张图上
  x2=0:2*pi;
  y2=sin(x2)
  plot(x2,y2)

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

 很明显,一个是较光滑的连线图,一个是较不光滑的连线图

plot(x) 

x为向量时,以该元素的下标为横坐标 元素值为纵坐标绘出曲线

示例:

    x=[1 2 3 5 10 8];
    figure(1);
    plot(x);

plot(x,y)

   x为实数二维数组时,则按列绘制每列元素值相对其下标的曲线, 曲线数等于x数组的列数。

    x=[1 3 5];
    y=[4 7 8];
    figure(1);
    plot(x,y);

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

  y=f(x)的函数也可以用plot(x,y)

示例:

    x=0:pi/100:2*pi;      %x是从0开始 以pi/100的间隔增加至2pi
    y=2*exp(-0.5*x).*sin(2*pi*x);
    figure(1);
    plot(x,y);

 y=f(x) x=f(t)的函数也可以用plot(x,y)来画

示例:

    t = -pi:pi/100:pi;
    x = t.*cos(3*t);
    y = t.*sin(t).^2;
    plot(x,y)

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

plot(x1,y1.x2,y2);

       绘制以x1为横坐标、y1为纵坐标的曲线1, 以x2为横坐标、y2为纵坐标的曲线2,等等。 其中x为横坐标,y为纵坐标,绘制y=f(x)函数曲线。

示例:

   x1=[1 2 3 4];
   y1=[4 5 6 6];
   x2=[1 3 5 7];
   y2=[7 8 8 9];
   figure(1);
   plot(x1,y1,'r',x2,y2,'b');

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

plotyy

绘制双纵坐标图

示例:

   x1=[1 2 3 4];
   y1=[4 5 6 6];
   x2=[1 3 5 7];
   y2=[7 8 8 9];
   plotyy(x1,y1,x2,y2);

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

plot3(x,y,z)

绘制三维连线图

示例:

    t=1:0.1:10;
    x=t;
    y=sin(t);
    z=cos(t);
    figure(1);
    plot3(x,y,z)

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

对plot线的修饰

指令 线性
- 实线
虚线
点线
-. 点划线
. 用点号标出数据点
用圆圈标出数据点
× 用叉号标出数据点
+ 用加号标出数据点
s 用小正方形标出数据点
D 用菱形标出数据点
V 用下三角标出数据点
^ 用上三角标出数据点
< 用左三角标出数据点
> 用右三角标出数据点
v 用六角形标出数据点
P 用五角形标出数据点
指令 效果
'LineWidth’ 指定线宽
'MarkerSize' 指定标记大小

示例:

    x=[1 2 3 5 10 8];
    figure(1);
    plot(x,':+','LineWidth',1.5,'MarkerSize',10);   
    %用线宽为1.5的点线,用大小为10的加号标出数据点

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

直方图-bar

       bar(y) 创建一个条形图,y 中的每个元素对应一个条形。如果 y 是 m×n 矩阵,则 bar 创建每

组包含 n 个条形的 m 个组。

累计式直方图

       即一个条形里面是各个成分的累计

  • 累计式垂直直方图
    clc;clear;
    y =[2 2 3;
       2 5 6;
       2 8 9;
       2 11 12];
    figure(1)
    bar(y,'stack')  %二维的累计式垂直直方图
    figure(2)
    bar3(y,'stcak') %三维的累计式垂直直方图

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

  •  累计式水平直方图
    clc;clear;
    y =[2 2 3;
       2 5 6;
       2 8 9;
       2 11 12];
    figure(1)
    barh(y,'stack')  %二维的累计式水平直方图

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

分布式直方图

  • 分布式垂直直方图
    y =[2 2 3;
        2 5 6;
        2 8 9;
        2 11 12];
    axis([0 15 0 5]);
    bar(y,'group');      %二维的分布式垂直直方图
    hold on;
    bar3(y,'group');     %三维的分布式垂直直方图

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

 matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

  • 分布式水平直方图
    y =[2 2 3;
        2 5 6;
        2 8 9;
        2 11 12];
    barh(y,'group');

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

饼状图-pie

pie(x)

pie(X) 使用 X 中的数据绘制饼图。饼图的每个扇区代表 X 中的一个元素。

示例:

X=[2,2,1,5];
figure(1);
pie(X);     

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

pie(x,y)

若要偏移第n个饼图切片,请将相应的y元素设置为1,不偏移的部分为0。 y中元素与x中元素顺序相对应。

示例:

X=[2,2,1,5];
y = [0 1 0 1];
figure(4)
pie(X,y)   %显然第二个,第四个数要进行偏移,得到部分偏移的饼状图

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

pie(x,{'a','b','c'})

{}内的abc为文字描述,会替代概率百分比

示例:

clc;clear;
X=[0.07,0.93,1];
figure(1);
pie(X,{'a','b','c'});    

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数pie3(x)

绘制三维饼状图

示例:

x=[2,2,1,5];
figure(1)
pie3(x,y)

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

pie3(x,y) 

绘制偏移的三维饼状图,y代表是否发生偏移,0为不偏移,1为偏移。x为所需要绘制的图形

示例:

x=[2,2,1,5];
y = [0 1 0 1];
figure(1)
pie3(x,y)

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

散点图

scatter(x,y)

绘制空心圆圈图,俗称气泡图

示例:

    clc;clear;
    x=1:4;
    y=[1 3 5 4]
    figure(1);
    scatter(x,y);

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

 修饰:

代码 效果
scatter(x,y,a) a为常数,标识圈的大小
scatter(x,y,‘b’) 'b'为修饰颜色,b为蓝色
scatter(x,y,'MarkerFaceColor') 'MarkerFaceColor'为实心

示例:

    clc;clear;
    x=1:4;
    y=[1 3 5 4]
    figure(1);
    scatter(x,y,1000,'MarkerFaceColor','b');

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

gscatter(x,y)

绘制实心散点图

示例:

    clc;clear;
    x=1:4;
    y=[1 3 5 4]
    figure(1);
    gscatter(x,y)

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

离散杆图-stem

常见画法为:stem(x)或者stem(x,y),其中当这里的x,y都是常数是将绘制在某点的离散杆图

示例:

clc;clear;
x =linspace(0,2*pi,60);    %x的线性间距
a = sin(x);
b = cos(x);
stem(x,a)
hold on
stem(x,b)

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

y=[1 2 2 5 5 6 8 9 7 2];
stem(y);

 matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

正态分布图

normpdf

画标准正态分布概率密度函数

示例:

    x = -5:0.01:5;
    y = normpdf(x, 0, 1);  %生成 均值为0,方差为1的正态分布数
    plot(x,y);  %画图
    grid on;    %加方格

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

填充部分:

area(x,y)函数常用于为图像填充颜色

    x = -5:0.01:5;
    y = normpdf(x, 0, 1);  %均值为0,方差为1
    plot(x,y);  %画图
    grid on;    %加方格 
    hold on;
    x2=-1:0.01:1;
    y2 = normpdf(x2, 0, 1);  %均值为0,方差为1
    area(x2,y2)    %颜色填充

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

normcdf 

绘制正态分布函数,是对上面函数的累积求和

    x = -5:0.01:5;
    y = normcdf(x, 0, 1);  %均值为0,方差为1
    plot(x,y);
    grid on;

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

histfit

画正态拟合的直方图

示例:

    rng default; 
    r = normrnd(10,1,50,1);    % 用均值 10 和方差 1 从正态分布生成大小为 50 的样本。
    histfit(r)

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

normplot

正态概率图,常用于证明一组数据是否服从正态分布。

其中:横轴为变量区间,纵轴为累计概率分布。红色点划线为根据分析数据均值和方差构建的正式正态分布线,蓝色点为分析样本点,越接近于直线说明样本正态特性越好。

示例:

clc;clear;
y=[580   564   595   560   577   526   564   571   552   550 563   554   540   551   584   554   581   553   557   533 551   514   611   570   540   563   529   585   566   563 561   558   564   570   523   582   566   535   584   549 558   563   551   601   567   553   559   552   563   553 597   553   520   534   567   532   566   576   555   568 538   556   552   546   526   567   544   558   543   559 549   585   591   536   530   546   523   572   572   552 565   562   552   549   567   596   539   595   518   539 597   559   551   550   581   543   597   551   537   544 565   547   534   551   587   563   557   538   575   540 582   549   537   551   542   601   541   591   569   548 575   558   548   550   572   581   589   551   534   595 574   563   567   555   572   560   578   566   571   563 586   568   519   569   559   570   543   548   569   549 606   593   573   582   539   608   581   529   536   557 563   587   550   553   538   588   582   541   559   565 554   536   576   597   575   533   545   586   592   566];
normplot(y);

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

多子图-subplot

subplot(m, n, k)

使(m *n)幅子图中第k个子图成为当前图

示例:

   x1=[1 2 3 4];
   y1=[4 5 6 6];
   x2=[1 3 5 7];
   y2=[7 8 8 9];
   subplot(2,2,1);   %在2*2的图窗中绘制第一个子图,即左上角的图
   plot(x1,y1);
   subplot(2,2,2);   %在2*2的图窗中绘制第二个子图,即右上角的图
   plot(x2,y2);

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

subplot(‘postion’, [left, bottom, width, height])

 在指定的位置上开辟子图,并成为当前图

示例:

   x1=[1 2 3 4];
   y1=[4 5 6 6];
   x2=[1 3 5 7];
   y2=[7 8 8 9];
   subplot('position',[0.2 0.2 0.3 0.3]); 
   plot(x1,y1);

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

三维网格图-mesh

先解释meshgrid函数

meshgrid是Matlab中用于生成坐标网络采样点的函数。

语法为:

  • [x,y]=meshgrid(a,b)

即:复制网格向量x和y生成矩阵网格(a,b)的坐标,其中,a,b,可以为常数(1:10,1:20等等这样的数),也可以是a=x,b=y。具体可看下面的代码示例

  • [x,y]=meshgrid(c)

即:复制网格向量x和y生成矩阵网格(c,c)的坐标

  • [x,y,z]=meshgrid(x,y,z)

即:复制网格向量x和y生成矩阵网格(x,y,z)的坐标

所以,三维网格图画法如下:

x=1:0.1:10;
y=1:0.1:10;
[x, y] = meshgrid(1:10,1:10);  
%这里的1:10和1:10,改成1:0.1:10和1:0.1:10,会使整个图更加曲,更加平滑,网格也就更细
%改成:[x,y]=meshgrid(x,y),同样也是对的,而且可能更合理

z=x.^2-y.^2;
mesh(x,y,z)

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

三维曲面图-surf

画图指令

  • surf(x,y,z)

       surf函数和mesh函数的调用格式基本相同两者的区别在于mesh绘出彩色的线,而surf绘出彩色的面除了surf函数图形外,还有其他子函数,可以对在原本图形上绘制更多功能性曲线。

 示例:

[x,y] = meshgrid(-5:0.5:5);
z = sqrt(x.^2+y.^2)+2e-10; 
z = sin(z)./z;
surf(x,y,z)

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

  • surfc(x,y,z)

可以绘制带有等高线的三维表面图形

示例:

    [x,y] = meshgrid(-5:0.5:5);
    z = sqrt(x.^2+y.^2)+2e-10; 
    z = sin(z)./z;
    surf(x,y,z) 
    hold on;
    surfc(x,y,z)

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

  •  surfl(x,y,z)

绘制带有阴影的三维表面图形

示例:

    [x,y] = meshgrid(-5:0.5:5);
    z = sqrt(x.^2+y.^2)+2e-10; 
    z = sin(z)./z;
    surf(x,y,z) 
    hold on;
    surfl(x,y,z)

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

画图修饰

  • 模糊处理
代码 效果
shading faceted 默认效果,代码不写也可以
shading flat 去掉网格线
shading interp  色彩更平滑过渡

示例:

    clc;clear;
    [x,y] = meshgrid(-5:0.5:5);
    z = sqrt(x.^2+y.^2)+2e-10; 
    z = sin(z)./z;
    subplot(1,3,1)
    surf(x,y,z) 
    hold on;
    title('1')    %默认效果,代码我没写

    [x,y] = meshgrid(-5:0.5:5);
    z = sqrt(x.^2+y.^2)+2e-10; 
    z = sin(z)./z;
    subplot(1,3,2)
    surf(x,y,z) 
    shading flat;
    hold on;
    title('2')   %模糊度2

    [x,y] = meshgrid(-5:0.5:5);
    z = sqrt(x.^2+y.^2)+2e-10; 
    z = sin(z)./z;
    subplot(1,3,3)
    surf(x,y,z)
    shading interp;
    title('3')   %模糊度3

如图所示matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

  •  画面冻结

冻结屏幕高宽比,使得一个三维对象的旋转不会改变坐标轴的刻度显示

    axis vis3d

示例:

    [x,y] = meshgrid(-5:0.5:5);
    z = sqrt(x.^2+y.^2)+2e-10; 
    z = sin(z)./z;
    axis vis3d;
    surf(x,y,z) 

 修饰指令

图像修饰

基础画图指令

    figure():绘制图窗
    hold on:保持打开的命令
    hold off:关闭图形保持功能

颜色修饰

  • 指令调色
指令 颜色
b 蓝色
g 绿色
r 红色
c 青色
m 品红
y 黄色
k 黑色

示例:

    x=[1 2 3 5 10 8];
    figure(1);  
    plot(x,'g');   %‘g’ 说明是绿色

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

x=[1 2 3 5 10 8]; 
figure(1);
plot(x,'r');   %‘r’是红色

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

  • RGB调色

部分RGB调色对照表,仅供参考。

颜色 R G B
黑色 0.00 0.00 0.00
灰色 0.75 0.75 0.75
石板灰 0.44 0.50 0.41
暖灰色 0.50 0.50 0.41
白色 1.00 1.00 1.00
天蓝色 0.94 1.00 1.00
淡黄色 1.00 0.92 0.80
红色 1.00 0.00 0.00
珊瑚红 1.00 0.50 0.31
砖红 0.70 0.13 0.13
粉红 1.00 0.75 0.80
桔红 1.00 0.27 0.00
黄色 1.00 1.00 0.00
金黄 1.00 0.84 0.00
橙色 1.00 0.38 0.00
橘黄 1.00 0.50 0.00
淡黄 0.96 0.87 0.70
棕色 0.50 0.16 0.16
巧克力色 0.82 0.41 0.12
褐色 0.63 0.32 0.18
蓝色 0.00 0.00 1.00
钴色 0.24 0.35 0.67
深蓝 0.10 0.10 0.44
祖母绿 0.00 0.78 0.55
天蓝 0.53 0.81 0.92
绿色 0.00 1.00 0.00
草绿 0.50 1.00 0.00
青色 0.00 1.00 1.00

 示例:

    x=[1 2 3 5 10 8];
    figure(1);
    plot(x,'color',[0.1 0.1 0.9]);  %绘制带颜色的图

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

背景修饰

  • 网格线
grid on加网格线
hidden on 将网格设为不透明
hidden off 将网格设为透明
  • 背景颜色

  1. 更改figure外背景颜色
x=[1 2 3 5 10 8];
figure(1);                %创建画窗
set(1,'color',[0 0 0]);   %修改figure外背景色
plot(x);                  %绘画

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

 具体改成什么颜色可根据RGB慢慢调

        2.更改figure内背景色

    x=[1 2 3 5 10 8];
    figure(1);
    set(1,'color','white')   %figure外为白色
    colordef black;          %figure内为黑色
    plot(x);                 %绘图

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

 背景色还可以是透明色

    x=[1 2 3 5 10 8];
    figure(1);
    set(1,'color',[0 0.5 0])   %figure外墨绿色
    colordef none;             %figure内是透明色
    plot(x);

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

坐标指令

axis函数

axis函数可以调整图的坐标轴范围和纵横比等等

axis([xmin xmax ymin ymax zmin zmax]);

       如果只给出前四个参数,则按照给出的x、y轴的最小值和最大值选择坐标系范围,绘制出合适的二维曲线。如果给出了全部参数,则绘制出三维图形。

axis函数的功能丰富,其常用的用法有:

  1. axis equal:纵横坐标轴采用等长刻度
  2. axis square:产生正方形坐标系(默认为矩形)
  3. axis auto:使用默认设置
  4. axis off:取消坐标轴
  5. axis on:显示坐标轴
  6. axis tight:按紧凑方式显示坐标轴范围,即坐标轴范围为绘图数据的范围

图像标识

图名

  • title(‘xx’)命名

坐标名

  • xlabel(‘xx’)x轴标注 
  • ylabel(‘xx’)y轴标注

示例:

    figure(1)
    xlabel('这是x轴')
    ylabel('这是y轴')

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

图形文本注释

text函数

text语法包括:

  • 添加文字描述

text()函数用来给图加上说明性文字。格式:text(x,y,'文字')或者text(x,y,[ '文字' ])

单个文字可以用text(x,y,'文字'),多段文字可以用text(x,y,[ '文字' ,'文字']),其中x,y都是具体位置,是具体数

  • \fontsize{}- 字体大小
  • \fontweight{} - 字符粗细
  • \fontname{}- 字体名称    \arg-指定字体风格

字体修饰样式:\fontname{arg}

  • 位置标识
^{ } 上标 'text^{text}'
_{ } 下标 'text_{text}'
\bf 粗体 '\bf text'
  • color - 文本颜色
  • \leftarrow 和\rightarrow-左右箭头

示例:

    x=0:0.05*pi:2*pi;
    y=sin(x);
    figure(1);
    plot(x,y);
    text(pi,0,'\leftarrow\fontsize{20}\fontname{Bf}这是正弦');

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

图例

 legend(‘文字’)加图例

图例的具体属性设置可以在figure窗口工具栏-插入栏进行调整

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

想要详细的图例调用,可以打开属性检查器。

matlab画图代码,数学建模,matlab,开发语言,矩阵,概率论,线性代数

在这里面可以调大小改颜色等等。 

(能简单在图窗调,为啥要辛苦记代码~) 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-782479.html

到了这里,关于MATLAB-画图汇总的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • MATLAB--数学建模作图大全及代码说明

    目录 1、二维曲线 2、二维渐变图 3、二维散点图  4、条形图 5、填充图 6、多Y轴图 7、三维曲线图 8、三维散点图 9、三维伪彩图 10、裁剪伪彩图 11、等高线图 12、三维等高线图 13、等高线填充图 14、三维矢量场图 15、伪彩图+投影图 16、热图 17、分子模型图 18、分形图 二维曲

    2024年02月11日
    浏览(53)
  • 【数学建模】《实战数学建模:例题与讲解》第七讲-Bootstrap方法(含Matlab代码)

    如果这篇文章对你有帮助,欢迎点赞与收藏~ Bootstrap方法是一种统计技术,用于估计一个样本统计量的分布(例如均值、中位数或标准偏差)。它通过从原始数据集中重复抽取样本(通常是带替换的)来工作,允许评估统计量的变异性和不确定性。这种方法特别有用于小样本

    2024年01月22日
    浏览(53)
  • 【数学建模】《实战数学建模:例题与讲解》第二讲-线性规划(含Matlab代码)

    如果这篇文章对你有帮助,欢迎点赞与收藏~ 线性规划(Linear Programming,LP)是一种在数学规划领域中应用广泛的最优化问题解决方法。其基本思想是在一系列约束条件下,通过建立线性数学模型来描述目标函数,以求得使目标函数最大或最小的决策变量值。线性规划在运筹学

    2024年02月04日
    浏览(53)
  • 【数学建模】《实战数学建模:例题与讲解》第四讲-插值与拟合(含Matlab代码)

    如果这篇文章对你有帮助,欢迎点赞与收藏~ 在实际问题中,对于给定的函数 y = f(x) ,通常通过实验观测在某个区间 [a, b] 上一系列点 x_i 上的函数值 y_i = f(x_i) 得到。当需要在这些观测点 x_0, x_1, ..., x_n 之间的某些点 x 上估计函数值时,插值法和拟合是两种常用的数学方法。

    2024年02月05日
    浏览(55)
  • 数学建模之TOPSIS模型(含matlab代码)

      目录 一、方法和原理 1、理想解法  2、方法原理  二、TOPSIS法的具体算法 (1) 用向量规划化的方法求得规范决策矩阵 1、线性变换 2、0-1变换 3、区间型属性的变换 4、向量规范化 5、标准换处理  (2)构成加权规范阵C  (3)确定正理想解和负理想解  (4)计算各方案到正

    2024年02月07日
    浏览(39)
  • 数学建模之灰色预测模型代码(matlab版)

    灰色关联分析步骤 【1】确定比较对象(评价对象)(就是数据,并且需要进行规范化处理,就是标准化处理,见下面例题的表格数据)和参考数列(评价标准,一般该列数列都是1,就是最优的的情况) 【2】确定各个指标权重,可用层次分析确定 【3】计算灰色关联系数 【4】

    2024年02月09日
    浏览(46)
  • 【数学建模】《实战数学建模:例题与讲解》第十讲-时间序列预测(含Matlab代码)

    本系列侧重于例题实战与讲解,希望能够在例题中理解相应技巧。文章开头相关基础知识只是进行简单回顾,读者可以搭配课本或其他博客了解相应章节,然后进入本文例题实战,效果更佳。 如果这篇文章对你有帮助,欢迎点赞与收藏~ 时间序列预测是一种预测方法,它通过

    2024年02月03日
    浏览(53)
  • 【数学建模】《实战数学建模:例题与讲解》第十四讲-模拟退火、遗传算法(含Matlab代码)

    本系列侧重于例题实战与讲解,希望能够在例题中理解相应技巧。文章开头相关基础知识只是进行简单回顾,读者可以搭配课本或其他博客了解相应章节,然后进入本文正文例题实战,效果更佳。 如果这篇文章对你有帮助,欢迎点赞与收藏~ 现代优化算法,自20世纪80年代初开

    2024年02月04日
    浏览(55)
  • 【数学建模】《实战数学建模:例题与讲解》第十二讲-因子分析、判别分析(含Matlab代码)

    本系列侧重于例题实战与讲解,希望能够在例题中理解相应技巧。文章开头相关基础知识只是进行简单回顾,读者可以搭配课本或其他博客了解相应章节,然后进入本文正文例题实战,效果更佳。 如果这篇文章对你有帮助,欢迎点赞与收藏~ 判别分析是一种统计方法,它根据

    2024年02月04日
    浏览(73)
  • 数学建模之层次分析法(含MATLAB代码)

    层次分析法的基本原理与步骤 人们在进行社会的、经济的以及科学管理领域问题的系统分析中,面临的常常是 一个由相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂而往往缺少定量数据的系统。层次 分析法为这类问题的决策和排序提供了一种新的、简洁而实用的建模方法。 基本

    2024年02月01日
    浏览(60)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包