matlab极坐标绘图函数
matlab极坐标绘图函数
matlab极坐标绘图函数Matlab一个数学计算和科学研究的强大工具，它有一系列的绘图函数，可以满足用户的不同需求。
极坐标绘图函数是其中一类，它可以灵活有效地绘制出各种形状。
下面，我们将简要介绍Matlab极坐标绘图函数。
Matlab极坐标绘图函数是指Matlab绘制二维极坐标图时所采用的函数。
极坐标是用一个圆(或圆形类型)的空间中的点来表示，它由一对极坐标(r，θ)来表示，其中r是极径，代表点到圆形中心的距离，而θ是极角，代表点到圆形中心的方位。
极坐标绘图函数的主要目的是把极坐标空间的点集可视化，用于展示数据集的分布情况，使用者可以根据图形得出更为直观的结论。
Matlab一共提供了以下几个极坐标绘图函数：（1）polar函数：是最简单的极坐标绘图函数，它可以绘制单个极轴上的点集；（2）polar3函数：可以绘制三个极轴上的点集，它可以让用户以三维的形式查看极坐标的点集；（3）polarplot函数：它可以绘制极坐标上的曲线图，相比于简单的点图，它更能够显示极坐标数据之间的关系；（4）polarhistogram函数：它可以绘制极坐标空间中的直方图，它可以展示某两个极轴之间数据在特定区域内的分布情况。
Matlab极坐标绘图函数有许多可配置的参数，可以调整绘图函数的输出结果，使得图形匹配不同的实际需求。
此外，Matlab还提供了一系列的绘图函数样式，用户可以根据实际应用挑选合适的函数样式，以便更加清晰明了地展示数据。
极坐标绘图函数还可以结合其他绘图函数，实现更加复杂，更有趣的绘图效果。
总之，Matlab极坐标绘图函数是一类非常精巧的绘图函数，也是Matlab重要的绘图功能之一。
它可以帮助用户轻松地实现对极坐标空间坐标点集的可视化，从而更加清晰明了地展示数据，从而提高分析效果。
Matlab绘图
第二章绘图要画一个函数的图像，先是选取一堆x，求出相对应的y值，然后按照数值描点，接着用光滑的曲线把点连接起来。
和数学课讲的一样，在matlab中，我们画图也分为三步1. 建立一个x的点集；2. 根据函数关系式算出每个x对应y的点集；3. 将这些点用平滑的曲线连接起来。
例如要画y=sinx在[0,10]区间内的图像，首先我们要确定出x的区间>>x = [0:0.1:10];命令的意思是，产生一个数集，它从0开始，每次加0.1，一直加到10为止注意，命令后面的分号记得加上，否则matlab会把x的元素都打印出来，下面就是不加分号的后果：有了x的数集后，我们再根据函数关系式y=sinx得出y的点集>>y = sin(x);同样的，别忘了把分号加上抑制程序输出y的具体值，以及sin（x）的括号别忘了加到这里，我们已经把x和y确定下来，接下来只需用plot（x，y）命令即可绘制出图像>>plot(x,y)当然，如果你不定义y，而直接用一下嵌套命令也是可以的>>plot(x,sin(x))我们将x的增量变大一点，改为0到10，每次增幅为1，即>>x = [0:1:10];然后我们输入>>plot（x，y）我们会得到错误信息：原因是之前我们定义的y是由之前的x决定的，当x改变后，y依然没有改变，为了解决这个问题，我们要把y重新定义一遍，即命令要完整再输入一遍>>x = [0:1:10];>>y = sin(x);>>plot(x,y)然后程序会绘制出和我们预期相同的图像没错，我们将看到不光滑的曲线，这告诉我们，当使用plot（x，y）画图的时候x的增加幅度尽可能小一些，画出的图像才精确（跟数学里点越多图像越精确原理一样的）为了美化图像（有时是为了更清楚的辨析图像），我们经常要为图像加上网格，为坐标轴命名，改变曲线的颜色、形状这些命令2.1 加上网格我们使用grid on 命令我们这样书写：>>x=[0:0.1:10];y=sin(x);>>plot(x,y),grid on这样就画出了带网格的图像当然，也可以先画出没有网格的图像，再把窗口切回matlab命令输入窗口，输入grid on，这样图像就会加上网格，即>>x=[0:0.1:10];y=sin(x);>>plot(x,y)>>grid on2.2 为坐标轴命名为x坐标轴命名的命令是xlabel（），显然，y的就应该是ylabel（）比如这里，我想让x命名为x，y命名为sinx，则如下输入：>>x=[0:0.1:10];y=sin(x);>>plot(x,y)，xlabel（‘x’），ylabel（‘sinx’）注意，坐标轴的名字要用引号括起来，表示字符串当然也可以画图后再标坐标轴，即：>>x=[0:0.1:10];y=sin(x);>>plot(x,y)>>xlabel（‘x’）>>ylabel（‘sinx’）然后我们就可以看到坐标轴带命名的图像：2.3 绘制多条曲线绘制多条曲线有两种情况，一种是在同一个坐标面内画多条曲线，另一种是在一个面内画多个独立的曲线我们先讲第一种，假设我们要在一个坐标面内画sinx，cosx，tanx的图像先定义x，y>>x=[0:0.1:10]>>y1=sin(x);>>y2=cos(x);>>y3=tan(x);接着画图>>plot（x，y1）这时候函数绘制出了sinx的图像接着我们继续画>>plot（x，y2）我们会发现程序会把之前的sinx图像抹掉，然后绘制cosx的图像为了让他们同时存在，我们使用hold on命令，即画完一个图后，hold on，继续画当我们再加上tanx后会得到这个图像这是因为函数显示区间设置的原因，后面讲2.4 更改图像显示区间从楼上我们已经在一个图中画出了sinx、cosx、tanx的图像，但是我们知道tanx的值域是负无穷到正无穷，而sin，cos的值域是-1到1，这导致了我们基本上看不到sin，cos的图像，为了解决这个问题，我们只需用axis命令即可，命令格式为axis（[xmin xmax ymin ymax]）即括号内跟一个区间，四个数字分别是x的起点，x的终点，y的起点，y的终点。
matlab极坐标绘图函数
matlab极坐标绘图函数Matlab是一款用于数值计算和数据可视化的高级商业语言及开发环境，通过Matlab可以实现图形操作、数据分析及数学建模等功能。
绘图函数是Matlab中应用最多的函数之一，也是进行数据可视化分析最常用的工具。
Matlab中拥有多种绘图函数，其中极坐标绘图函数polar函数也是Matlab中经常使用的函数之一。
Matlab中的极坐标绘图函数polar的汉语拼音为“polu”，即极坐标绘图函数。
极坐标绘图函数以极坐标系统为基础，以极轴半径和极轴角度为参数，将几何图形映射到极坐标系统中，并可以将几何图形转换成极坐标系。
极坐标绘图函数polar的基本语法格式如下：polar（theta，r）其中，theta是极轴角度，r是极轴半径。
用polar函数画图时，极轴角度theta是改变极点的位置，极轴半径r是改变极点到极轴的距离。
在Matlab中，极坐标绘图函数polar可以用于绘制各种极坐标几何图形，如圆形、椭圆形、正多边形、曲线等。
用极坐标绘图函数polar可以更方便快捷地创建极坐标几何图形，并可以设置极点位置和极点到极轴的距离。
此外，Matlab中的极坐标绘图函数polar还可以用于绘制极矢量图，即将矢量函数的关系图表示在极坐标系统中，从而可以更加直观地查看函数的变化趋势。
此外，Matlab中的极坐标绘图函数polar还可以用于绘制三维极坐标图形。
通过调用绘图函数，可以在三维极坐标系统中绘制各种三维几何图形，如圆柱体、椎体、棱柱等，使用起来更加方便。
总之，Matlab中的极坐标绘图函数polar可以用于绘制各类极坐标几何图形，也可以用于绘制极矢量图和三维极坐标图形，可以说是Matlab中重要的绘图函数之一，为Matlab中的数据可视化分析提供了强大的支持。
matlab极坐标角度
MATLAB极坐标角度一、介绍在MATLAB中，极坐标是一种用于表示点位置的坐标系统，它使用角度和距离来描述点在二维平面上的位置。
极坐标非常适合描述圆形和周期性的数据，例如圆形图形、波形等。
本文将详细介绍MATLAB中的极坐标角度的相关知识和应用。
二、极坐标角度的表示方式在MATLAB中，极坐标角度可以使用角度制或弧度制来表示。
角度制是以度为单位来度量角度，范围为0到360度；而弧度制是以弧度为单位来度量角度，范围为0到2π。
MATLAB中默认使用弧度制来表示极坐标角度。
三、极坐标角度的转换MATLAB提供了方便的函数来进行极坐标角度的转换。
下面是一些常用的函数：1. deg2rad()该函数用于将角度制的角度转换为弧度制的角度。
例如，将90度转换为弧度制的角度可以使用以下代码：angle_rad = deg2rad(90);2. rad2deg()该函数用于将弧度制的角度转换为角度制的角度。
例如，将π/2弧度转换为角度制的角度可以使用以下代码：angle_deg = rad2deg(pi/2);四、极坐标角度的运算在MATLAB中，可以对极坐标角度进行各种运算操作，例如加法、减法、乘法等。
下面是一些常用的运算操作：1. 加法两个极坐标角度相加可以使用以下代码：angle_sum = angle1 + angle2;2. 减法两个极坐标角度相减可以使用以下代码：angle_diff = angle1 - angle2;3. 乘法将极坐标角度与一个常数相乘可以使用以下代码：angle_mult = angle * constant;五、极坐标角度的应用极坐标角度在MATLAB中有许多应用。
下面是一些常见的应用场景：1. 圆形图形绘制使用极坐标角度可以方便地绘制圆形图形。
例如，以下代码可以绘制一个半径为1的圆：theta = 0:0.01:2*pi;r = ones(size(theta));polarplot(theta, r);2. 波形分析极坐标角度在波形分析中也有广泛的应用。
MATLAB画图——基础篇
MATLAB画图——基础篇MATLAB画图——基础篇在MATLAB使⽤的过程中，学会画图是⼀项必要的技能。
在这⾥，我总结了部分简单的画图函数，同时附上代码（本⽂中的程序为了⽅便给出的数据都很简单，⼤家可以⾃⼰去尝试其他数据）。
这对刚刚开始接触MATLAB的⼩⽩来说，我认为还是很有帮助的。
⽂章⽬录⼀、plot（）函数1.⼆维图形（1）绘图选项线型颜⾊标记符号-实线b蓝⾊.点s⽅块：虚线g绿⾊o圆圈d菱形.-点划线r红⾊x叉v朝下三⾓符号-双划线c青⾊+加号^朝上三⾓符号m品红*星号<朝左三⾓符号y黄⾊>朝右三⾓符号p五⾓星k⿊⾊h六⾓星w⽩⾊（2）图形的辅助标注和窗⼝的分割title（图形说明）xlabel（x轴说明）ylabel（y轴说明）text（x，y图形说明）——在x，y轴处添加⽂字说明legend（图例⼀，图例⼆，…）subplot（m，n，p）——将绘图区域分割成m*n个⼦区域，并按照⾏从左⾄ 右，从上⾄下依次编号。
p表⽰第p个绘图⼦区域。
注意：如果是要两个图画到同⼀个坐标⾥⾯，则在两个plot函数之间添加⼀⾏hold on（3）格式plot（x）——缺省⾃变量绘图格式plot（x，y）——基本格式。
以y（x）的函数关系作图。
如果y是n*m的矩 阵，则x为⾃变量，作出m条曲线。
plot（x1，y1，x2，y2，…，xn，yn）——多条曲线绘图格式plot（x1，y1，选项1，x2，y2，选项2，…，xn，yn，选项n）——含选项的绘图格式x1=[1 2 3 4 5 6 7 8 9];x2=[2 4 6 8 10 12 14 16 18];y1=[1 4 9 16 25 36 49 64 81];y2=[18 16 14 12 10 8 6 4 2];subplot(4,1,1);plot(x1);title('例⼀');xlabel('⾃变量');ylabel('因变量');subplot(4,1,2);plot(x1,y1);title('例⼆');xlabel('⾃变量');ylabel('因变量');subplot(4,1,3);plot(x1,y1,x2,y2);title('例三');xlabel('⾃变量');ylabel('因变量');subplot(4,1,4);plot(x1,y1,'m+',x2,y2,'c*');title('例四');xlabel('⾃变量');ylabel('因变量');2.三维图形（1）格式plot3（x1，y1，z1，‘选项⼀’，x2，y2，z1，‘选项⼆’，…）x，y，z是长度相同的向量：⼀条曲线x，y，z是维度相同的矩阵：多条曲线（2）⽹格矩阵⽣成函数：meshgrid[X,Y]=meshgrid(x,y)x，y是给定的向量，X,Y是⽹格划分后得到的⽹格矩阵注意，这个函数⽤来⽣成⽹格矩阵，不是直接⽤来画图的，配合mesh使⽤。
matlab中绘图用的函数,语言
第四讲绘图功能作为一个功能强大的工具软件，Matlab 具有很强的图形处理功能，提供了大量的二维、三维图形函数。
由于系统采用面向对象的技术和丰富的矩阵运算，所以在图形处理方面即常方便又高效。
4.1 二维图形一、plot函数函数格式：plot(x,y)其中x和y为坐标向量函数功能：以向量x、y为轴，绘制曲线。
【例1】在区间0≤X≤2 内，绘制正弦曲线Y=SIN（X），其程序为：x=0:pi/100:2*pi;y=sin(x);plot(x,y)一、plot函数【例2】同时绘制正、余弦两条曲线Y1=SIN（X）和Y2=COS（X），其程序为：x=0:pi/100:2*pi;y1=sin(x);y2=cos(x);plot(x,y1,x,y2)plot函数还可以为plot(x,y1,x,y2，x,y3，…)形式，其功能是以公共向量x为X轴，分别以y1，y2，y3，…为Y轴，在同一幅图内绘制出多条曲线。
一、plot函数（一）线型与颜色格式：plot(x,y1,’cs’,...)其中c表示颜色，s表示线型。
【例3】用不同线型和颜色重新绘制例4.2图形，其程序为：x=0:pi/100:2*pi;y1=sin(x);y2=cos(x);plot(x,y1,'go',x,y2,'b-.')其中参数'go'和'b-.'表示图形的颜色和线型。
g表示绿色，o表示图形线型为圆圈；b表示蓝色，-.表示图形线型为点划线。
一、plot函数（二）图形标记在绘制图形的同时，可以对图形加上一些说明，如图形名称、图形某一部分的含义、坐标说明等，将这些操作称为添加图形标记。
title(‘加图形标题');xlabel('加X轴标记');ylabel('加Y轴标记');text(X,Y,'添加文本');一、plot函数（三）设定坐标轴用户若对坐标系统不满意，可利用axis命令对其重新设定。
matlab绘图方法讲解
对参数方程表示的三维曲线的绘制还有一个简单 形式ezplot3, 调用格式为: ezplot3 (x,y,z,[tmin,tmax]) 功能：绘制区间 tmin tmax 范围内x = x(t), y = y(t)和z = z(t) 的三维曲线。 参数[tmin,tmax]的默认值为 0 2 。
stem：离散杆状图的绘图函数 stem (X,Y, 'filled') 功能：绘制向量X中指定的序列Y的填充的离散 杆状图。
MATLAB 绘图
23
阶梯状图
stairs：阶梯状图的绘图函数 stairs(X,Y,STYLE) 功能：绘制向量X中指定的序列Y的指定线型 的阶梯状图。
MATLAB 绘图
MATLAB 绘图
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三维曲面图的绘制函数ezsurf的格式为： ezsurf(f，[xmin,xmax,ymin,ymax]) 功能：绘制符号表达式 f代表的x、y二元函数的在 [xmin,xmax,ymin,ymax]范围内的三维曲面。 ezsurf (x,y,z,[smin,smax,tmin,tmax]) 功能：绘制在[smin,smax,tmin,tmax]范围内x = x(s,t), y = y(s,t)和z = z(s,t)的三维曲面。
errorbar：误差条形图的绘图函数 errorbar(x,y,e,s) 功能：绘制向量y对x的误差条形图。误差条 对称地分布在yi的上方和下方，长度为ei。 errorbar(x,y,l,u,s) 功能：绘制向量y对x的误差条形图。误差条 分布在 yi 上方的长度为 ui, 下方的长度为 li 。 字符串s设置颜色和线型。
ezpolar ： 在极坐标系中绘制图形 ezpolar(f) 功能：绘制极坐标曲线 rho=f(theta)，缺省值 范围为 。 0 2 ezpolar(f,[a,b]) 功能：绘制极坐标曲线 rho=f(theta)，范围为 [a b]。
数学建模算法的matlab代码
二，hamiton回路算法提供一种求解最优哈密尔顿的算法---三边交换调整法，要求在运行jiaohuan3（三交换法）之前，给定邻接矩阵C和节点个数N，结果路径存放于R中。
bianquan.m文件给出了一个参数实例，可在命令窗口中输入bianquan,得到邻接矩阵C和节点个数N以及一个任意给出的路径R,，回车后再输入jiaohuan3,得到了最优解。
由于没有经过大量的实验，又是近似算法，对于网络比较复杂的情况，可以尝试多运行几次jiaohuan3,看是否能到进一步的优化结果。
%%%%%%bianquan.m%%%%%%%N=13;for i=1:Nfor j=1:NC(i,j)=inf;endendfor i=1:NC(i,i)=0;endC(1,2)=6.0;C(1,13)=12.9;C(2,3)=5.9;C(2,4)=10.3;C(3,4)=12.2;C(3,5)=17.6;C(4,13)=8.8;C(4,7)=7.4;C(4,5)=11.5;C(5,2)=17.6;C(5,6)=8.2;C(6,9)=14.9;C(6,7)=20.3;C(7,9)=19.0;C(7,8)=7.3;C(8,9)=8.1;C(8,13)=9.2;C(9,10)=10.3;C(10,11)=7.7;C(11,12)=7.2;C(12,13)=7.9;for i=1:Nfor j=1:Nif C(i,j) < infC(j,i)=C(i,j);endendendfor i=1:NC(i,i)=0;endR=[4 7 6 5 3 2 1 13 12 11 10 9 8];<pre name="code" class="plain">%%%%%%%%jiaohuan3.m%%%%%%%%%%n=0;for I=1:(N-2)for J=(I+1):(N-1)for K=(J+1):Nn=n+1;Z(n,:)=[I J K];endendendR=1:Nfor m=1:(N*(N-1)*(N-2)/6)I=Z(m,1);J=Z(m,2);K=Z(m,3); r=R;if J-I~=1&K-J~=1&K-I~=N-1 for q=1:(J-I)r(I+q)=R(J+1-q);endfor q=1:(K-J)r(J+q)=R(K+1-q);endendif J-I==1&K-J==1r(K)=R(J);r(J)=R(K);endif J-I==1&K-J~=1&K-I~=N-1 for q=1:(K-J)r(I+q)=R(I+1+q); endr(K)=R(J);endif K-J==1&J-I~=1&K~=Nfor q=1:(J-I)r(I+1+q)=R(I+q); endr(I+1)=R(K);endif I==1&J==2&K==Nfor q=1:(N-2)r(1+q)=R(2+q);endr(N)=R(2);endif I==1&J==(N-1)&K==Nfor q=1:(N-2)r(q)=R(1+q);endr(N-1)=R(1);endif J-I~=1&K-I==N-1for q=1:(J-1)r(q)=R(1+q);endr(J)=R(1);endif J==(N-1)&K==N&J-I~=1r(J+1)=R(N);for q=1:(N-J-1)r(J+1+q)=R(J+q);endendif cost_sum(r,C,N)<cost_sum(R,C,N)R=rendendfprintf('总长为%f\n',cost_sum(R,C,N))%%%%%%cost_sum.m%%%%%%%%functiony=cost_sum(x,C,N)y=0;for i=1:(N-1)y=y+C(x(i),x(i+1));endy=y+C(x(N),x(1));三，灰色预测代码<pre name="code" class="plain">clearclcX=[136 143 165 152 165 181 204 272 319 491 571 605 665 640 628];x1(1)=X(1);X1=[];for i=1:1:14x1(i+1)=x1(i)+X(i+1);X1=[X1,x1(i)];endX1=[X1,X1(14)+X(15)]for k=3:1:15p(k)=X(k)/X1(k-1);p1(k)=X1(k)/X1(k-1);endp,p1clear kZ=[];for k=2:1:15z(k)=0.5*X1(k)+0.5*X1(k-1);Z=[Z,z(k)];endZB=[-Z',ones(14,1)]Y=[];clear ifor i=2:1:15Y=[Y;X(i)];endYA=inv(B'*B)*B'*Yclear ky1=[];for k=1:1:15y(k)=(X(1)-A(2)/A(1))*exp(-A(1)*(k-1))+A(2)/A(1); y1=[y1;y(k)];endy1clear kX2=[];for k=2:1:15x2(k)=y1(k)-y1(k-1);X2=[X2;x2(k)];endX2=[y1(1);X2]e=X'-X2m=abs(e)./X's=e'*en=sum(m)/13clear ksyms ky=(X(1)-A(2)/A(1))*exp(-A(1)*(k-1))+A(2)/A(1)Y1=[];for j=16:1:21y11=subs(y,k,j)-subs(y,k,j-1);Y1=[Y1;y11];endY1%程序中的变量定义:alpha是包含α、μ值的矩阵;%ago是预测后累加值矩阵;var是预测值矩阵;%error是残差矩阵; c是后验差比值function basicgrey(x,m) %定义函数basicgray(x)if nargin==1 %m为想预测数据的个数，默认为1 m=1;endclc; %清屏,以使计算结果独立显示if length(x(:,1))==1 %对输入矩阵进行判断,如不是一维列矩阵,进行转置变换x=x';endn=length(x); %取输入数据的样本量x1(:,1)=cumsum(x); %计算累加值,并将值赋及矩阵be for i=2:n %对原始数列平行移位 Y(i-1,:)=x(i,:);endfor i=2:n %计算数据矩阵B的第一列数据z(i,1)=0.5*x1(i-1,:)+0.5*x1(i,:);endB=ones(n-1,2); %构造数据矩阵BB(:,1)=-z(2:n,1);alpha=inv(B'*B)*B'*Y; %计算参数α、μ矩阵for i=1:n+m %计算数据估计值的累加数列,如改n+1为n+m可预测后m个值ago(i,:)=(x1(1,:)-alpha(2,:)/alpha(1,:))*exp(-alpha(1, :)*(i-1))+alpha(2,:)/alpha(1,:);endvar(1,:)=ago(1,:);f or i=1:n+m-1 %可预测后m个值var(i+1,:)=ago(i+1,:)-ago(i,:); %估计值的累加数列的还原,并计算出下m个预测值end[P,c,error]=lcheck(x,var); %进行后验差检验[rela]=relations([x';var(1:n)']); %关联度检验ago %显示输出预测值的累加数列alpha %显示输出参数α、μ数列var %显示输出预测值error %显示输出误差P %显示计算小残差概率 c %显示后验差的比值crela %显示关联度judge(P,c,rela) %评价函数显示这个模型是否合格<pre name="code" class="plain">function judge(P,c,rela) %评价指标并显示比较结果if rela>0.6'根据经验关联度检验结果为满意（关联度只是参考主要看后验差的结果）'else'根据经验关联度检验结果为不满意（关联度只是参考主要看后验差的结果）'endif P>0.95&c<0.5'后验差结果显示这个模型评价为“优”'else if P>0.8&c<0.5'后验差结果显示这个模型评价为“合格”'else if P>0.7&c<0.65'后验差结果显示这个模型评价为“勉强合格”' else'后验差结果显示这个模型评价为“不合格”' endendendfunction [P,c,error]=lcheck(x,var)%进行后验差检验n=length(x);for i=1:nerror(i,:)=abs(var(i,:)-x(i,:)); %计算绝对残差c=std(abs(error))/std(x); %调用统计工具箱的标准差函数计算后验差的比值cs0=0.6745*std(x);ek=abs(error-mean(error));pk=0;for i=1:nif ek(i,:)<s0pk=pk+1;endendP=pk/n; %计算小残差概率%附带的质料里有一部分讲了关联度function [rela]=relations(x)%以x(1,:)的参考序列求关联度[m,n]=size(x);for i=1:mfor j=n:-1:2x(i,j)=x(i,j)/x(i,1);endfor i=2:mx(i,:)=abs(x(i,:)-x(1,:)); %求序列差endc=x(2:m,:);Max=max(max(c)); %求两极差Min=min(min(c));p=0.5; %p称为分辨率,0<p<1,一般取p=0.5for i=1:m-1for j=1:nr(i,j)=(Min+p*Max)/(c(i,j)+p*Max); %计算关联系数endendfor i=1:m-1rela(i)=sum(r(i,:))/n; %求关联度end四，非线性拟合function f=example1(c,tdata)f=c(1)*(exp(-c(2)*tdata)-exp(-c(3)*tdata));<pre name="code" class="plain">function f=zhengtai(c,x) f=(1./(sqrt(2.*3.14).*c(1))).*exp(-(x-c(1)).^2./(2.*c( 2)^2));x=1:1:12;y=[01310128212]';c0=[2 8];for i=1:1000c=lsqcurvefit(@zhengtai,c0,x,y);c0=c;endy1=(1./(sqrt(2.*3.14).*c(1))).*exp(-(x-c(1)).^2./(2.*c (2)^2));plot(x,y,'r-',x,y1);legend('实验数据','拟合曲线')x=[0.25 0.5 0.75 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16]';y=[30 68 75 82 82 77 68 68 58 51 50 41 38 35 28 25 18 15 12 10 7 7 4]';f=@(c,x)c(1)*(exp(-c(2)*x)-exp(-c(3)*x));c0=[114 0.1 2]';for i=1:50opt=optimset('TolFun',1e-3);[c R]=nlinfit(x,y,f,c0,opt)c0=c;hold onplot(x,c(1)*(exp(-c(2)*x)-exp(-c(3)*x)),'g')endt=[0.25 0.5 0.75 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16];y=[30 68 75 82 82 77 68 68 58 51 50 41 38 35 28 25 18 15 12 10 7 7 4];c0=[1 1 1];for i=1:50 c=lsqcurvefit(@example1,c0,t,y);c0=c;endy1=c(1)*(exp(-c(2)*t)-exp(-c(3)*t));plot(t,y,' +',t,y1);legend('实验数据','拟合曲线')五，插值拟合相关知识在生产和科学实验中，自变量及因变量间的函数关系有时不能写出解析表达式，而只能得到函数在若干点的函数值或导数值，或者表达式过于复杂而需要较大的计算量。
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matlab极坐标绘图函数
Matlab是一款功能强大的数值计算软件，其中的极坐标绘图功
能可以用于绘制各种复杂的极坐标图。
极坐标图是一种特殊的坐标系，它的坐标系原点不是原点，而是圆心。
在Matlab中，有一组特殊的
函数，可以实现极坐标绘图的功能。
下面介绍一些Matlab中的极坐
标绘图函数。
1. polar：这个函数用于绘制一个极坐标图，并用极轴来绘制线条。
它接受两个参数，分别代表极坐标图中的极轴和线条参数。
它可以用来绘制一些复杂的多边形和折线曲线等。
2. polarplot：这个函数用于绘制极坐标图，并绘制线条，点和曲线等。
它接受三个参数，分别代表极坐标图中的极轴和线条及点参数。
它可以用来绘制一些复杂的曲线和图形，也可以用来比较不同数据点之间的关系。
3. pcolor：这个函数用于绘制一个彩色极坐标图。
它接受两个
参数，分别代表极坐标图中的极轴和彩色图。
它可以用来表示复杂彩色图形，并可以将数据与极坐标图联系起来。
4. polarhist：这个函数用于绘制极坐标图上的直方图，接受两个参数，分别代表极坐标图中的极轴和直方图参数。
它可以用来绘制一些统计比较相关的图形，并与极坐标图联系起来。
以上就是Matlab中的极坐标绘图函数，它们能够提供极大的帮助，以绘制出各种复杂的极坐标图形，使用者可以根据需要，选择合适的函数进行绘图。
极坐标图在一定程度上比普通坐标图更容易解决数学统计问题。
例如，极坐标图可以用来识别曲线或函数中的极大值和极小值点，以及相关统计信息。
另外，由于极坐标图可以创建出多边形图形，因此它们也可以用来绘制一些特殊的几何图形，使得数学几何模型更加清晰明了。
此外，Matlab中的极坐标绘图函数还可以与其他绘图函数结合使用，例如，可以使用polarplot函数绘制极坐标图，然后使用Matlab 自带的函数实现曲线拟合。
这样，用户可以通过Matlab自己的函数，将极坐标图转换为普通坐标图，从而更加灵活的探索数据和发现更多的统计规律。
总之，Matlab中的极坐标绘图函数对于统计数据分析和科学研究具有重要的意义。
只要熟悉Matlab的极坐标绘图相关的函数，就可以使用Matlab快速绘制出极坐标图，从而更好地探索数据，发现规律性，掌握有用信息，为科学研究提供参考。